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立体选择性共轭氰化物通过将光毒素和有机催化
*电子邮件：p.melchiorre@unibo.t对反应的选择性的精确控制是一个基本目标。尽管在实现立体控制方面已经获得了巨大的进步，但底物内官能团（化学选择性）的选择性操纵仍然是一个挑战。醛的氰化作用提供了一个说明性的例子：1,2-将亲核氰化物添加到醛基团中是立体选择性cat-alytic过程的第一个例子之一。相比之下，即使是在紫红色的变体中，也是线性α，β-未饱和醛的共轭氰化物仍然存在染料。主要难度在于在首选氰化物1,2粘合方面达到1,4化学选择性。在这里，我们报告了一种不对称的催化方法，以实现二烷的独家结合氰化。手性有机催化剂具有可见光激活的光蛋白-DOX催化剂的协同作用促进了抑制的单电子还原，从而诱导了正式的极性反转。在特征上具有亲核的手性自由基被具有完美的1,4化学选择性和良好立体控制的亲电氰化物源拦截。
将光物理特性与环氧纳米复合涂层的治疗指数相关联
抽象的透明度是开发功能性和装饰性薄膜和涂料的关键因素，但是将纳米粒子掺入有机树脂中以改善其性质，使其经常使其不透明。在这项工作中，环氧/分层双氢氧化物（LDH）纳米复合涂料的光物理特性与环氧树脂中LDH的分散剂状态相关。根据含有0.1、0.5、0.7、0.7、1.0和3.0 wt％mg – al -– al -– al -– ldh和Zn – al -al -ldhs的膜的透明度，评估了固体环氧网络的质量。在高载荷下，直接透射率（y直接）减少，而涂料中的光散射相对于整洁的环氧树脂得到了改善。最高的Zn – al -LDH加载（3.0 wt％）略微恶化了透明度（Y Direct = 93.3），但仍高于含有0.5 wt％mg – al -ldh的环氧纳米复合材料（y直接= 89.8）。在含有1.0 wt％Zn – al -dh的环氧纳米复合材料中分配了一个良好的标签，而在MG -AL -LDH含量的CI标记方面，环氧/mg -al -LDH纳米复合材料较差。在添加0.1 wt％Zn – al -LDH后，T g值的增加约为28°C，表明Zn – al -LDH可以使环氧基质和纳米片的相互作用很强。然而，环氧/mg – al -ldh纳米复合材料的T g降低是由于不当分散体而导致的mg – al -– ldH纳米片与环氧基质之间弱相互作用的标志。通常，首次揭示了CI使化学交联与环氧/LDH纳米复合材料的光物理特性相关联。
将光学频率梳子固定到强驱动的两级量子系统
为了控制两级量子系统的状态（例如离子量子轴的自旋状态），光学频率梳子通过从一个梳子牙齿中刺激的吸收并刺激到另一个梳子牙齿中的刺激吸收了两光子的拉曼过程。如果两级能量差距是激光重复速率的整数倍数，则谐振拉比振荡会激发。当后者的频率接近量子线的过渡速度时，Bloch球体上可能存在强烈的静脉锁定循环，该循环可能会产生一个非常狭窄的，相同间隔的光谱线的亚谐波系列。如果将光频梳的重复速率适当地调整为后者（最多达到平均载体包络频率），则应到达两级系统的高度谐振动力学状态，在任何一对相邻的梳子齿中，都会发生拉曼刺激的吸收和发射过程的情况。
Robert Kasumba -CDN 将光与核自旋气体耦合，其两光子线宽为五millihertz
1。Robert Kasumba，Dom CP Marticorena，Anja Pahor，Geetha B. Ramani，Imani Masters Goffney，Susanne M. Jaeggi，Aaron R Seitz，Jacob R Gardner和Dennis Lbarbour。 分布潜在变量模型，并在主动认知测试中应用。 认知和发展系统上的IEEE交易，2025年。 [在出版物中接受/接受] 2。 罗伯特·卡索巴（Robert Kasumba）和马里恩·诺伊曼（Marion Neumman）。 教育的实用情感分析：学生人群采购的力量。 在AAAI人工智能会议论文集，第38卷，2024年3。 Robert Kasumba，Guanghui Yu，Chien-Ju Ho，Sarah Keren和William Yeoh。 数据驱动的通用行为剂的目标识别设计，2024年。 [preprint，在提交中] 4。 Yu，Robert Kasumba，Chien-Ju Ho和William Yeoh。 关于人类对人类协作中AI行为的信念的效用。 ARXIV预印arxiv：2406.06051，2024。 [preprint，在提交中] 5。 Philip Kreniske, Olive Imelda Namuyaba, Robert Kasumba , Phionah Namatovu, Fred Ssewamala, Gina Wingood, Ying Wei, Michele L Ybarra, Charlotte Oloya, Costella Tindyebwa, Christina Ntulo, Vincent Mujune, Larry W Chang, Claude A Mellins, and John S桑特利。 用于预防艾滋病毒和相关青年健康问题，性健康，心理健康和药物使用问题的手机技术（青年健康SMS）：飞行员随机对照试验的协议。 JMIR研究方案，12：e49352，2023。doi：10.2196/49352 6。 人类行为和新兴技术，2022，2022 7。Robert Kasumba，Dom CP Marticorena，Anja Pahor，Geetha B. Ramani，Imani Masters Goffney，Susanne M. Jaeggi，Aaron R Seitz，Jacob R Gardner和Dennis Lbarbour。分布潜在变量模型，并在主动认知测试中应用。认知和发展系统上的IEEE交易，2025年。[在出版物中接受/接受] 2。罗伯特·卡索巴（Robert Kasumba）和马里恩·诺伊曼（Marion Neumman）。教育的实用情感分析：学生人群采购的力量。在AAAI人工智能会议论文集，第38卷，2024年3。Robert Kasumba，Guanghui Yu，Chien-Ju Ho，Sarah Keren和William Yeoh。 数据驱动的通用行为剂的目标识别设计，2024年。 [preprint，在提交中] 4。 Yu，Robert Kasumba，Chien-Ju Ho和William Yeoh。 关于人类对人类协作中AI行为的信念的效用。 ARXIV预印arxiv：2406.06051，2024。 [preprint，在提交中] 5。 Philip Kreniske, Olive Imelda Namuyaba, Robert Kasumba , Phionah Namatovu, Fred Ssewamala, Gina Wingood, Ying Wei, Michele L Ybarra, Charlotte Oloya, Costella Tindyebwa, Christina Ntulo, Vincent Mujune, Larry W Chang, Claude A Mellins, and John S桑特利。 用于预防艾滋病毒和相关青年健康问题，性健康，心理健康和药物使用问题的手机技术（青年健康SMS）：飞行员随机对照试验的协议。 JMIR研究方案，12：e49352，2023。doi：10.2196/49352 6。 人类行为和新兴技术，2022，2022 7。Robert Kasumba，Guanghui Yu，Chien-Ju Ho，Sarah Keren和William Yeoh。数据驱动的通用行为剂的目标识别设计，2024年。[preprint，在提交中] 4。Yu，Robert Kasumba，Chien-Ju Ho和William Yeoh。关于人类对人类协作中AI行为的信念的效用。ARXIV预印arxiv：2406.06051，2024。[preprint，在提交中] 5。Philip Kreniske, Olive Imelda Namuyaba, Robert Kasumba , Phionah Namatovu, Fred Ssewamala, Gina Wingood, Ying Wei, Michele L Ybarra, Charlotte Oloya, Costella Tindyebwa, Christina Ntulo, Vincent Mujune, Larry W Chang, Claude A Mellins, and John S桑特利。用于预防艾滋病毒和相关青年健康问题，性健康，心理健康和药物使用问题的手机技术（青年健康SMS）：飞行员随机对照试验的协议。JMIR研究方案，12：e49352，2023。doi：10.2196/49352 6。人类行为和新兴技术，2022，2022 7。Maya Topitzer，Yueming Kou，Robert Kasumba和Philip Kreniske。 不同的受众与福祉应用程序上的用户情感表达有何关系。 Mary Nsabagwa，Isaac Mugume，Robert Kasumba，Joshua Muhumuza，Steven Byarugaba，Eugene Tumwesigye和Julianne Sansa Otim。 基于无线传感器网络的自动的条件监视和报告框架Maya Topitzer，Yueming Kou，Robert Kasumba和Philip Kreniske。不同的受众与福祉应用程序上的用户情感表达有何关系。Mary Nsabagwa，Isaac Mugume，Robert Kasumba，Joshua Muhumuza，Steven Byarugaba，Eugene Tumwesigye和Julianne Sansa Otim。基于无线传感器网络的自动
将光学和电气传感与高级粒子表征的机器学习相结合
粒子分类在各种科学和技术应用中起着至关重要的作用，例如在医疗保健应用中区分细菌和病毒或识别和分类癌细胞。此技术需要对粒子特性进行准确有效的分析。在这项研究中，我们通过多模式分类方法研究了电和光学特征的整合。使用机器学习分类器算法来评估结合这些测量值的影响。我们的结果证明了多模式方法比独立分析电气或光学特征的优越性。通过整合两种方式，我们实现了94.9％的平均测试精度，而单独的电气特征则达到66.4％，仅光学特征为90.7％。这突出了电气和光学信息的互补性及其提高分类性能的潜力。通过利用电气传感和光学成像技术，我们的多模式方法为粒子特性提供了更深入的见解，并对复杂的生物系统提供了更全面的了解。
通过直接能量沉积将光纤传感器嵌入金属部件中
光纤可用作应变和温度传感器，在结构健康监测中引起了广泛关注，尤其是在大型土木工程和基础设施应用中 [1, 2, 3]。最近，人们对将光纤用于嵌入式传感应用产生了兴趣，用于小型金属零件在工程应用中监测应变和/或温度分布。增材制造工艺非常适合嵌入光纤，因为它们可以在光纤周围或上方沉积材料。因此，光纤传感器可以放置在零件内部，从而获得更详细的应变和温度信息。此外，通过使用光频域反射法 (OFDR)，一种能够确定沿光纤长度分布应变测量值的传感技术，可以通过嵌入在零件中的光纤传感器连续确定应变分布和集中度。
在敲除斑马鱼线中揭示Presenilin 2的功能，以将光线放入阿尔茨海默氏病发病机理
摘要：Persenilin 2（PS2）中的突变与遗传性阿尔茨海默氏病（AD）的发展有因果关系。除了作为γ-分泌酶复合物的一部分的作用外，作为单个蛋白质的哺乳动物PS2在越来越多的细胞过程中也涉及到AD的越来越多的细胞过程。为了获得对PS2（DYS）函数的更多见解，我们已经生成了Presenilin2（PSEN2）基因敲除斑马鱼线。我们发现，在早期发育阶段，蛋白质的不存在并未明显影响凹口信号传导，这表明PSEN2在γ-分泌酶介导的Notch处理中具有可分配作用。相反，PSEN2的丧失会引起对幼虫刺激的夸张运动反应，斑马纤维神经元中的ER-线粒体接触减少，并增加了基底自噬。此外，由于其急性下调在斑马纤维感觉神经元中的体内细胞器中降低，因此该蛋白与线粒体轴突转运有关。重要的是，蛋白质的人类广告连接突变体的表达增加了这一至关重要的过程。总的来说，我们的结果证实了斑马鱼作为一个很好的模型生物体，用于研究PS2在体内的功能，代表了一种表征新的AD链接有缺陷的细胞途径的替代工具，并测试了可能的校正药物。
![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]。
第五代固定网络 (F5G)：将光纤带到任何地方和一切事物
从过去 20 年无线系统的发展来看，一个有限的标准开发组织 (SDO) 领导小组已经制定了一个规范且时间安排合理的世代规划，从 3G 到 4G，再到现在的 5G。无线行业从该计划中受益匪浅，因为所有运营商、供应商和其他利益相关者都保持一致，因此无线服务非常成功。相比之下，固定宽带接入的发展则由众多 SDO 和论坛的活动以及独立运营商的活动决定。这导致固定宽带技术有些分散，由于行业内相互冲突的动向，几个重要的系统被推迟了很多年，在一定程度上降低了固定接入网络相对于无线接入网络的前景。
将光系统i工作：真正的绿色能源
满足不断增长的能源需求可持续发展是世界面临的最大挑战之一。太阳在1.5小时内用足够的能量击中地球，以满足年度世界能源需求，这可能使太阳能转化是未来可持续能源生产计划的一部分。光合生物已经在近35亿年内不断发展太阳能利用策略，这使得反应中心在内，包括非常稳定的光系统I（PSI），对于生物植物设备的集成特别有趣。尽管这些生物杂交设备稳步改善，但与传统光伏相比，它们的输出保持较低。我们讨论了改善基于PSI的生物伏洛尔甲基的策略和方法，重点介绍PSI表面相互作用增强，电解质和轻度收获的增强功能。理想的功能和当前对基于PSI的设备的缺点。