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扩散介质中光学反射的相干增强
反射波用于从地壳到人脑等各种扩散介质中的传感和成像。将光源和探测器分开会增加光的穿透深度，但信号强度会迅速下降，导致信噪比较差。本文，我们通过实验和数值表明，对入射到扩散样品上的激光束进行波前整形可以使反射率在高达 10 个传输平均自由程的深度处提高一个数量级。我们开发了一个预测最大反射率增强的理论模型。我们的分析表明，反射波对扩散介质深处局部吸收变化的灵敏度有显著提高。这项工作说明了相干波前控制在非侵入式扩散波成像应用（如扩散光学断层扫描和功能性近红外光谱）中的潜力。
回顾斑马鱼中光化学工具的开发和应用
摘要：斑马鱼是基础和翻译研究中最广泛采用的动物模型之一。斑马鱼的这种流行是由于几个优点，例如与人类基因组相似的高度，遗传和化学扰动的易感性，具有高繁殖力，透明且快速发展的胚胎的外部受精，以及相对较低的成本效率。尤其是人体半透明是斑马鱼的独特特征，它不能与其他脊椎动物生物充分获得。动物的独特光学清晰度和小尺寸使其成为光学调制和观察的成功模型。更重要的是，显微注射和高胚胎通透性的便利性易于使大小分子有效地递送到活动物中。最后，从一对动物获得的众多兄弟姐妹提供了大量重复和改进结果的统计分析。在这篇综述中，我们描述了基于各种策略的光化学工具的开发，这些分层以前所未有的时空分辨率控制生物学活性。我们还讨论了这些工具在斑马鱼中的应用，并强调了光化方法的当前挑战和未来的可能性，尤其是在单细胞水平上。
stern – Volmer分析空心光子光子晶体纤维微反应器中光催化剂荧光猝灭
在后一种情况下。这些能量分散机制不仅对催化的量子效率具有深远的影响 - 显然对储能应用至关重要，而且对反应的催化转换率也具有最重要的意义。6给定光催化剂 - 猝灭剂组合的淬火和松弛之间的分馏用于光催化反应发育中的机械询问，以识别或确认哪些分子物种与兴奋的光催化剂相关。一种常见的技术是发光淬火（船尾– Volmer）分析，该分析测量了给定淬火物种的PC*淬火率，这是其浓度与辐射衰减过程竞争的函数。7实际上，该技术已经发现了提供机械洞察力的应用，并且最近已将其作为一种高通量筛选技术，用于发现新型的合成有机转化。8,9
能源转型中光伏发电的循环经济优先事项
在全球众多雄心勃勃的脱碳目标中，美国计划到 2035 年实现电网脱碳，需要安装 1 TW 光伏 (PV)，高于 2021 年的约 110 GW。这一前所未有的全球扩张将给现有的光伏供应链带来压力，增加材料和能源需求。到 2050 年，美国 1.75 TW 的光伏发电累计需要 9700 万公吨原材料，并产生 800 万公吨的生命周期废物。本分析利用循环经济中的光伏工具 (PV ICE) 来评估两种循环经济方法，即寿命延长和闭环回收，以评估它们在实现容量目标的同时减少原材料需求和生命周期废物的能力。寿命为 50 年的模块可以通过减少部署将原材料需求减少 3%。使用寿命为 15 年的模块需要额外 1.2 TW 的替换模块来维持容量，除非 90% 以上的模块质量是闭环回收的，否则会增加原材料需求和浪费。目前，没有一种光伏技术的闭环回收率超过 90%。玻璃是所有光伏技术中质量最大的材料，也是供应链存在问题的能源密集型组件，应该成为循环再设计的目标。我们的工作提供了数据支持的见解，优先考虑循环光伏战略，以实现可持续的能源转型。
智能建筑中光照强度和生产力的评估——案例研究
摘要。本文重点关注重要元素，即工作站的适当照明条件和主观生产力评估，这些因素与室内环境参数有关，并以凯尔采工业大学智能建筑“Energis”的学生为例，进行了一项实验研究。一组志愿者完成了关于他们在一年中不同时间对演讲厅照明条件的主观感受的问卷调查，并评估了他们当前的生产力。使用高精度微气候计对照度进行了精确的物理测量。将房间用户的陈述与测量结果进行比较，可以得出有关智能建筑中与照明相关的条件以及工作环境对房间用户生产力的影响的结论。这些研究结果为现代智能建筑的照明条件提供了宝贵的信息，这些建筑在世界各地越来越普遍，用于各种用途，例如办公、教育和其他公共建筑，以便可以使用适当的室内条件来优化生产力和效率。
回音壁模式促进穿孔介电微球中光学回流增强
介电微球内的光能流通常与光波矢量同向。同时，如果微球中的光场与高质量空间本征模式（回音壁模式 - WGM）之一共振，则阴影半球中会出现反向能量流区域。由于增加了光学捕获潜力，该区域具有相当大的实际意义。在本文中，我们考虑了一个沿粒子直径制造的带有充气单针孔的穿孔微球，并对纳米结构微球中 WGM 激发的特性进行了数值分析。针孔隔离了共振模式的能量回流区域，并将穿孔微球变成了高效的光镊。据我们所知，这是第一次揭示 WGM 共振时针孔中回流强度的多次增强，并讨论了其操纵方式。
金属离子控制电子基态中光诱导电子自旋极化。
摘要：通过改变金属离子的性质可以控制发色团-自由基复合物电子基态 ( 2 S 0 /D 0 ) 中光诱导电子自旋极化 (ESP) 的符号和强度。该复合物由一个有机自由基 (硝基氮氧化物，NN) 通过一个间位亚苯基桥与一个供体受体发色团共价连接而成，( bpy)M(CAT- m -Ph-NN ) ( 1 ) (bpy = 4,4'-二叔丁基-2,2'-联吡啶，M = Pd II ( 1-Pd) 或 Pt II ( 1-Pt )，CAT = 3-叔丁基儿茶酚酸酯，m -Ph = 间位亚苯基)。在这两种复合物中，可见光的光激发都会产生初始交换耦合、3 自旋（bpy•-、CAT+• = 半醌 (SQ) 和 NN•）、电荷分离双线 2 S 1（S = 发色团激发自旋单线态）激发态，该激发态通过 2 T 1（T = 发色团激发自旋三线态）态迅速衰减到基态。该过程预计不会具有自旋选择性，并且对于 1-Pd 仅发现非常弱的发射 ESP。相反，在 1-Pt 中产生强吸收 ESP。推测零场分裂引起的发色 2 T 1 态与 4 T 1 态（1-Pd 和 1-Pt）之间的跃迁，以及自旋轨道引起的 2 T 1 态与 NN 基四重态（1-Pt）之间的跃迁，导致了极化差异。
改善太阳能燃料合成中光利用率的策略
效率里程碑显示了一个％！使用GA 0.41在0.59 p中进行无偏见的水分分裂为19％（E G1 97使用GA 0.41在0.59 p中进行无偏见的水分分裂为19％（E G1 97
非线性 AlGaAs 芯片中光量子态的产生：工程与应用
量子技术让我们能够利用量子力学定律来完成通信、计算、模拟、传感和计量等任务。随着第二次量子革命的进行，我们期望看到第一批新型量子设备凭借其优越的性能取代传统设备。人们强烈要求将量子技术从基础研究转变为可广泛使用的标准。量子通信通过量子密钥分发保证了绝对安全的未来；量子模拟器和计算机可以在几秒钟内完成计算，而世界上最强大的超级计算机则需要几十年的时间；量子技术使先进的医学成像技术成为可能。还可能会出现我们目前无法预料的进一步应用。全球市场已经意识到量子技术的巨大潜力。作为该领域的先驱，Menlo Systems 为这些新挑战提供了商业解决方案。光子学和量子物理学之间的联系是显而易见的。量子模拟和计算使用冷原子和离子作为量子比特，世界各地的实验室都在此类实验中使用光学频率梳和超稳定激光器。量子通信通常依赖于单光子，这些光子由近红外 (-IR) 光谱范围内精确同步的飞秒激光脉冲产生。量子传感和计量需要频率梳和激光技术具有最高的稳定性和准确性。值得一提的是，光学原子钟正在取代国际单位制 (SI) 中秒的当前定义。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。