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World File Search System光学的
揭开利用光学的大脑的复杂性...
图2。从复杂媒体社区中常用的工具的代表性进步，以应对大脑光学探测中的挑战。（a）深度：使用计算技术的散射和像差补偿，以通过活小鼠脑114中的头骨增强皮质髓磷脂的反射成像。之前：通过小鼠头骨的常规反射显微镜。左图：之后：计算偶联的自适应光学校正后的反射显微镜通过头骨在小鼠脑中的皮质髓磷脂。右图：通过头骨重建无标签结构信息的3D重建。比例尺：40μm。（b）速度：快速3D体积成像，具有标记为钙指示剂（GCAMP6F）的小鼠皮层中的神经元的靶向照明，以增加记录的神经元的信号。以前：用电透镜和反卷积后提取的痕迹的常规容积钙成像。之后：靶向的体积钙成像和反卷积30后提取的痕迹。比例尺50μm。（c）生物相容性：上图：增强信号给定相同的激光功率，由自适应光学功能启用54。之前：海马中荧光标记的神经元的低信噪比背景约1 mm深度通过常规的三光子荧光显微镜经经经经颅的1 mm深度成像。之后：自适应光学元件成像的海马中的高信噪比神经元。比例尺：20μm。比例尺：30μm。右：异常校正的相模式。较低面板：使用基于多模纤维的内窥镜结合使用遗传编码的钙指示剂GCAMP6标记的深层皮层神经元的脑成像，并结合了波前形状，用于微创成像115。（d）视场：与没有结合的计算自适应光学元件相比，计算共轭自适应光学元件（以后）启用了具有衍射限制的高分辨率成像的视野扩大场，而没有共轭（之前，白盒之前）114左：左：髓磷脂的图像。SLM：空间灯调制器，DMD：数字微旋转设备，MMF：多模纤维。面板（a）根据CC-BY 4.0的CC-114改编。面板（b）根据CC-BY 4.0的CC-BY 30改编。面板（c）改编自参考文献54的顶部图像和根据许可证CC-BY 4.0改编的Ref 115的底部图像。面板（D）根据许可证CC-BY 4.0改编的参考文献114。
量子光学的注意：密度矩阵
彼此独立，n光子发生的可能性或时间间隔t是随机的。将时间段t分为n个间隔，每个间隔中找到一个光子的概率为p =`n/n;虽然每个间隔未找到光子的概率为1- p。然后，我们有每个间隔发现n光子的概率，
钙化温度对结构和光学的影响...
使用自动燃烧的溶胶 - 凝胶方法合成镍铝（NIAL 2 O 4）纳米颗粒。制备的纳米颗粒分为四个部分，并在700、900、1100和1300℃时钙化，并进行了本研究。使用粉末X射线衍射（XRD），扫描电子显微镜（SEM），能量分散X射线光谱（EDS），傅立叶变换和红外（FT-IR）光谱镜（FT-IR）光谱和UV-VIS光谱技术来表征吸收的纳米颗粒。X射线衍射模式证实了尖晶石结构和FD3M空间组。Scherrer公式用于计算结晶石尺寸，并在5.78至20.55 nm的范围内发现，而晶格参数的范围为8.039至8.342Å。在142.80至187.37 nm的范围内发现平均晶粒尺寸，而间间距的范围为2.100至2.479Å。FTIR光谱显示在400至3450 cm -1的范围内显示了六个吸收带，并确认了尖晶石结构。光条间隙（E G）随钙化温度降低，并在4.2129-4.3115EV范围内发现。关键字：镍铝制纳米颗粒； Sol-Gel自动燃烧法；钙化温度；结晶石尺寸；粒度;元素分析； IR和UV-VIS光谱PACS：75.50.GG，61.05.cp，68.37.hk，78.40.fy，33.20.ea，42.70.qs
“人工智能的光学和光学的人工智能”特刊
我们生活在一个信息爆炸和数字革命的时代，这导致了生活不同方面的技术快速发展。人工智能（AI）在这场数字化转型中发挥着越来越重要的作用。AI应用需要具有低延迟连接的边缘云计算，而其中最大的挑战是它需要大量的计算机处理能力。最近，基于光学硬件的AI实现[1-5]因其从根本上降低功耗和加快计算速度而成为热门话题。另一方面，作为现代电信和数据通信的基础，光网络变得越来越复杂，数据和连接越来越多。生成、传输和恢复如此大容量的数据需要具有高性能、高成本和高功耗效率的先进信号处理和网络技术。AI对于表现出复杂行为的系统的优化和性能预测特别有用[6-20]。在这方面，传统的信号处理算法可能不如AI算法高效。人工智能方法近期已进入光学领域，涉及量子力学、纳米光子学、光通信和光网络。特刊旨在将光学和人工智能结合起来，以应对各自面临的难以单独解决的挑战。特刊精选了 12 篇论文，代表了光学和人工智能相结合领域令人着迷的进展，从光子神经网络 (NN) 架构 [5] 到人工智能在光通信中的进展，包括物理层收发器信号处理 [10-17] 和网络层性能监控 [18,19]，以及人工智能在量子通信中的潜在作用 [20]。光子神经网络架构：石斌等人提出了一种基于广播和权重方法的新型光子加速器架构，通过光子集成交叉连接实现深度 NN [5]。测试了一个用于图像分类的三层 NN，结果表明每个光子神经层都可以达到高于 85% 的准确率。它为设计可扩展到更高维度的光子 NN 以解决更高复杂度的问题提供了见解。正如书中所反映的那样，人工智能的应用，尤其是机器学习在光通信领域的应用更受欢迎。在物理收发器层，讨论最多的话题是使用机器学习来减轻从短距离到长距离应用的光通信系统中的各种线性和非线性影响。用于短距离光通信的人工智能：对于短距离可见光通信，陈晨等人引入了一种概率贝叶斯学习算法来补偿发光二极管
未来的趋势和新兴光学的创新...
全球数据流量的指数增长需要光学网络技术的持续进步。超高速度，低延迟和高度可配置的光网络需要云计算，人工智能和物联网（IoT）等新兴趋势。研究人员正在研究新方法，包括轨道角动量（OAM）多路复用，太空层多路复用（SDM）和量子键分布（QKD），以克服这些障碍。这些新技术都可以大大提高光网络的容量，速度，可扩展性和安全性。通过在单个光纤上发送多个信号，SDM和OAM多路复用可以扩大网络容量。相反，QKD使得可以在较大距离上安全地发送数据。此外，可以通过使用机器学习（ML）和人工智能（AI）来改善故障管理，资源分配和光网性能。预计光网络的领域将通过这些新技术的结合进行革命。在本研究中彻底研究了开发光学网络技术及其可能使用的当前状态。我们提供了有关光学网络未来的见解，并讨论了使用这些技术带来的潜力和问题。
讲座1.统计光学的基本概念。
讲座 1. 统计光学的基本概念。量子光学主题及其与其他学科的关系。与统计光学、非线性光学、量子信息的链接。应用：量子信息、计量学。统计光学的基本概念。随机信号、平稳和遍历过程。解析信号、光谱密度、相关函数。维纳-辛钦定理。1. 量子光学简介。HBT 实验。传统上，人们认为量子光学始于 Hanbury Brown-Twiss (HBT) 实验 (1956)。在这个实验中，或者更确切地说是一系列实验中，Robert Hanbury Brown 和 Richard Twiss 观察到了汞灯和一些明亮恒星辐射的强度相关性。在分束器（汞灯的情况下）之后或在两个空间上分离（但不是太远）的点处，两个探测器测得的强度在波动，并且这些波动是相关的。这些实验立即用光子（“光由光子组成”）来解释：在恒星和气体放电灯等热源的辐射中，光子看起来像是“一束”。事实上，这些实验有完全经典的解释，没有任何光子：人们只需知道强度随时间波动，具有一定的概率分布。特别是，对于热源（大多数源都是热源），分布是负指数的，
基于极端非线性光学的ATTOSOND物理学奖
与激光相关的诺贝尔奖因其在开创性研究领域的应用而被授予，就像2023年一样。激光器与13-14个物理奖密切相关，涉及新发现，发明或研究方法。列表很长，包括光纤，光纤镊子，频率梳，FEM化学研究以及与被困颗粒有关的研究。激光器在检测引力波和全息图中也起着至关重要的作用。2023年奖项适合这个有力的系列。Pierre Agostini，Ferenc Krausz和Anne L'Huillier的奖品和作品展示了最先进的激光技术如何使极端非线性光学和授权物的出现以及AttoSecond科学如何触发现已用于医学诊断研究或半科学研究的革命光源的发展。
集成非线性光学的开放博士位置：
对于所有申请，请通过xilehu@gmail.com将您的候选人资格发送给Hu教授。请包括简历，研究兴趣以及两个参考提供者的姓名。在大量申请中，我们只能回复那些将进一步考虑缩放或现场面试的人。在这种情况下，如果您在初次申请后的2周内没有收到我的消息，请假设您的申请被拒绝。请注意，不符合上述要求的申请（例如，必要的学术背景）将不会回答。
用于光学的光栅耦合器的设计和制造...
量子计算利用量子比特的量子现象（叠加和纠缠）执行复杂的计算任务 [4]。在过去的几十年中，各种各样的量子比特已经被实现，包括超导量子比特 [2]，[5]，半导体量子点 [6]，[7] 和捕获离子量子比特 [8]。在上述量子比特中，捕获离子量子比特因其在量子纠缠中的高保真度而备受关注，因为捕获离子本质上是相同的 [9]。为了将捕获离子量子比特应用于量子计算设备，霍尼韦尔将 QCCD（量子电荷耦合器件）架构实现到可编程捕获离子量子计算机中。在 QCCD 中，捕获离子量子计算机可以通过将离子阱与用于量子比特光学寻址的光电元件集成到一个紧凑的独立设备中来实现。据报道，QCCD 实现了 2 4 的量子体积测量，并且几乎不存在串扰 [10]。
实现多模量子光学的通用方法
连续变量 (CV) 类型的多模量子光学是许多量子应用的核心，包括量子通信 [1、2]、量子计量 [3] 以及通过团簇态 [5-7] 进行的量子计算 [4]。处理多模光学系统的核心步骤是识别所谓的超模 [8-10]。这些是原始模式的相干叠加，使描述系统动力学的方程对角化，并允许将多模 CV 纠缠态重写为独立压缩态的集合 [11]。超模知识对于优化对状态的非经典信息的检测[8,9,12]、在光频率梳[13-15]或多模空间系统[16]中生成和利用 CV 团簇态以及设计复杂的多模量子态[17,18]都是必需的。在实验中，由于超模在统计上是独立的，因此可以用单个零差探测器测量，从而大大减少实验开销[15]。由于其用途广泛，因此一种允许检索超模的通用策略对于多模量子光学及其应用至关重要。本理论工作的目的是提供这样一种强大而通用的工具。更具体地说，多模光量子态通常是通过二次哈密顿量描述的非线性相互作用产生的[2]。对角化系统方程的变换必须是辛变换，即遵守交换规则。标准的辛对角化方法，如 Block-Messiah 分解 (BMD) [19]，适用于单程相互作用 [20-22]，但不适用于基于腔的系统，因为在基于腔的系统中使用它们需要对所涉及模式的线性色散和非线性相互作用做出先验假设 [10, 23]。这种限制使传统的辛方法不适用于处理广泛的相关实验情况，包括利用三阶非线性相互作用的共振系统中的多模特征。例如，硅和氮化硅等集成量子光子学的重要平台就是这种情况 [24, 25]。在本文中，我们提供了一种广义策略，它扩展了标准辛方法，并允许在没有任何假设或限制的情况下检索任何二次哈密顿量的超模结构。我们在此考虑一个通用的阈值以下谐振系统，该系统可以呈现线性和非线性色散效应。我们的方法适用于多种场景。这些包括低维系统，例如失谐设备中的单模或双模压缩[ 26 , 27 ]或光机械腔中的单模或双模压缩[ 28 ]，以及高度多模状态，例如通过硅光子学集成系统中的四波混频产生的状态[ 24 ]。最终，我们注意到，这里为共振系统开发的工具同样可以用于单程配置中的空间传播分析[16, 22]。