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World File Search System元图
引用：Wang QS，Fang Y，Meng Y等。通过高阈值几何元图增强涡流场。 Opto-Electron Adv 7，240112（2024）
强烈的涡流梁有望赋予吸引人的现象和在高功率激光 - 物质相互作用中的应用。当前，多个涡流束的叠加显示了量身定制和增强涡流场的独特能力。但是，产生此类光束的传统策略遭受了大量或/和低激光诱导的损坏阈值的影响，从而阻碍了实际的广泛应用。在此，提出了一个高阈值跨表面，并通过实验证明了多个共线涡流梁的产生和叠加。该方案通过在方位角方向采用切片相模式的概念来利用元图设计中仅相位调制的高转换效率。实验可以实现具有增强强度和稳定空间传播的光点。此外，飞秒激光诱导的嵌入二氧化硅玻璃中的双重双向纳米结构被用作具有高光学效率的构件。透射率大于99.4％，并且在实验中验证了激光诱导的损伤阈值高达68.0 J/cm 2（在1064 nm，6 ns）的损伤阈值。考虑到这些出色的性能，所证明的高阈值超脸在许多高功率激光场中具有有希望的应用。
基于元图的杂种光腔，用于手性传感
量子元流膜，即量子发射器的二维亚波长阵列，可以用作设计混合腔设计的镜子，其中光学响应由空腔限制的场的相互作用给出，并由阵列支撑的表面模式。我们表明，具有正交偶极取向的量子跨额层堆叠层可以用作具有螺旋性的腔。这些结构表现出超大的共振，可以通过数量级来增强进气场的强度，同时保留了谐振器内部循环的场的握力，而不是常规腔。可以利用围绕共振的空腔传动的快速相移，以敏感地检测穿过腔的手性散射器。我们讨论了这些谐振器作为手性分子歧视的传感器的可能应用。我们的方法通过测量粒子诱导的相移来描述一种新的手性传感方式。
神经元图：钙成像记录的神经元微观功能网络的图论入门
连接网络是神经生物学的基本结构。了解这些网络将有助于我们阐明计算的神经机制。从数学上讲，这些网络是“图”——包含连接对象的结构。在神经科学中，对象可以是大脑的某些区域，例如 fMRI 数据，也可以是单个神经元，例如荧光显微镜钙成像。图的正式研究，即图论，可以为神经科学家提供大量用于探索网络的算法。图论已经以多种方式应用于 fMRI 数据，但最近开始应用于神经元的尺度，例如功能性钙成像。在本入门书中，我们解释了图论的基础知识，并将它们与钙成像中神经元的微观功能网络的特征（神经元图）联系起来。我们探讨了图论应用于钙成像的最新示例，并强调了该领域新研究人员可能出错的一些领域。
元图启用量子边缘检测
引言光子跨国，工程金属或介电结构的二维超薄阵列是多功能的光学组合，实现了对局部相，振幅，振幅和极化的电磁场操纵的能力（1-4）。这些功能是在古典光学方面的各种应用程序中开发的。量子纠缠是许多应用的量子光学源的重要来源，例如量子密码学（5，6），传送（7-9），超分分辨率计量学（10）和量子成像（11）。特别是在量子成像领域，可以利用光子对之间的空间强度相关性超过成像的经典限制（12-14）。此外，用预示的单光子照亮量子图像处理技术的引入揭示了光子限制成像的优势抗抗抑制能力（15）。最近的努力表明，将元图与纠缠光子相结合的趋势是量子光学元件中各种应用应用的趋势（16-20）。在另一种情况下，边缘检测是图像处理中最常见的操作之一，它试图定义图像中区域之间的边界。它是机器和计算机视觉领域（21）的基本工具，是医学图像操作中自动特征的预处理步骤（22，23），也是自动驾驶汽车的关键组成部分（24，25）。与传统数字方法相比，模拟技术具有高速和节能的优势。由于量子纠缠在测量之前拥有无法区分的信息和Instanta-因此，已经提出了各种模拟边缘检测方法（26-35），包括通过我们的超材料和超额叶（36 - 39）。然而，在量子光学领域从未证明基于紧凑的跨表面的边缘检测。
元图启用量子边缘检测。
引言光子跨国，工程金属或介电结构的二维超薄阵列是多功能的光学组合，实现了对局部相，振幅，振幅和极化的电磁场操纵的能力（1-4）。这些功能是在古典光学方面的各种应用程序中开发的。量子纠缠是许多应用的量子光学源的重要来源，例如量子密码学（5，6），传送（7-9），超分分辨率计量学（10）和量子成像（11）。特别是在量子成像领域，可以利用光子对之间的空间强度相关性超过成像的经典限制（12-14）。此外，用预示的单光子照亮量子图像处理技术的引入揭示了光子限制成像的优势抗抗抑制能力（15）。最近的努力表明，将元图与纠缠光子相结合的趋势是量子光学元件中各种应用应用的趋势（16-20）。在另一种情况下，边缘检测是图像处理中最常见的操作之一，它试图定义图像中区域之间的边界。它是机器和计算机视觉领域（21）的基本工具，是医学图像操作中自动特征的预处理步骤（22，23），也是自动驾驶汽车的关键组成部分（24，25）。与传统数字方法相比，模拟技术具有高速和节能的优势。由于量子纠缠在测量之前拥有无法区分的信息和Instanta-因此，已经提出了各种模拟边缘检测方法（26-35），包括通过我们的超材料和超额叶（36 - 39）。然而，在量子光学领域从未证明基于紧凑的跨表面的边缘检测。
一项关于“各种非耦合机制，侧重于适用于SAR和MIMO系统的超材料和元图原理”的全面调查”
作者的完整列表：穆罕默德的阿里巴赫·希基尼里（Alibakhshikenari）；大学degli studi di roma toor vergta facolta di ingegneria，babaeian，fatemeh;莫纳什大学，克莱顿，澳大利亚，维德，巴尔；伦敦大都会大学A出现，索尼亚；魁北克大学，INRS，UNIV。Quebec Azpilicueta，Leyre；工程与科学学院的Tecnologicco y de Estudios Exporeses de Monterory，See Chan；爱丁堡纳皮尔大学，工程学院和建筑环境Huynen，Isabelle； Cathlique de Louvan大学，信息与通信技术，电子和应用数学（ICTM）Ab-Alhameed，Raed；巴德福德大学，工程学院，弗朗西斯科设计/技术法尔科尼； Univ Publ Naverra，Limi，Ernesto；罗马大学Toor University Vserta，部。电子工程
多元图像分析（MIA）简介
图像在科学领域已有很长的使用历史，而且使用越来越广泛。代表复杂系统的大量数据只能通过图像可视化来表示。多元图像的来源多种多样。有些是传统意义上的图像（例如卫星数据），而有些则不是（二次离子质谱，SIMS）。几乎所有物理单位都可用于制作图像和多元图像：温度、重力场、阻抗、磁场、电场、质量、波长、超声波长、极化、电子能量等。科学成像领域的一个粗略但实用的细分是卫星成像、医学（临床）成像和显微镜。最简单、有意义的多元图像有两个像素索引（例如图像平面中的宽度和高度）和一个变量索引，组成一个三向数组。从模拟场景或物体到数字图像的一个重要方面是分辨率。多元图像具有空间、强度、光谱和时间（时间）分辨率。典型的旧卫星图像有 512x512 像素，7 个波长带，强度分辨率为 256 级灰度。高空间和强度分辨率是理想的，这使得阵列相当大，计算速度很慢。
多元图像分析（MIA）简介
图像在科学领域已有很长的使用历史，而且使用越来越广泛。代表复杂系统的大量数据只能通过图像可视化来表示。多元图像的来源多种多样。有些是传统意义上的图像（例如卫星数据），而有些则不是（二次离子质谱，SIMS）。几乎所有物理单位都可用于制作图像和多元图像：温度、重力场、阻抗、磁场、电场、质量、波长、超声波长、极化、电子能量等。科学成像领域的一个粗略但实用的细分是卫星成像、医学（临床）成像和显微镜。最简单但有意义的多元图像有两个像素索引（例如图像平面中的宽度和高度）和一个变量索引，组成一个三向数组。从模拟场景或物体到数字图像的一个重要方面是分辨率。多元图像具有空间、强度、光谱和时间（时间）分辨率。典型的旧卫星图像有 512x512 像素，7 个波长带，强度分辨率为 256 级灰度。高空间和强度分辨率是理想的，这使得阵列相当大，计算速度很慢。