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直接测量超导纳米线单光子检测器的恢复时间
单光子检测器的关键特性之一是它们的恢复时间，即检测器恢复其标称效率所需的时间。在超导纳米线单光子探测器（SNSPDS）的情况下，可以在自由运行模式下以极短的恢复时间为特征，这对于许多量子光学或量子通信实验至关重要。我们引入了一种快速而简单的方法，以精确表征SNSPD的恢复时间。它提供了有关连续检测的时间恢复效率的完整信息。我们还展示了如何使用该方法来洞悉检测后纳米线内部偏置电流的行为，从而可以预测检测器的行为及其在使用这些检测器的任何实际实验中的行为及其效率。
储层计算-快速准确软测量建模的时间序列预测方法，三菱重工技术评论第61卷第1期（2024年）
在化学工厂和工业工厂中，“软传感器”是一种用于估算无法直接测量的状态量的技术。它们在控制和监控等方面的应用正在不断进步。深度学习技术的最新发展令人瞩目。虽然它们在软传感器中的应用可以实现高精度估算，但问题在于需要更长的训练时间。为了解决这个问题，我们使用“储层计算”构建了一个软传感器，它可以在极短的时间内完成训练，同时保持较高的估算精度。本报告以预测烟气脱硫设备中碳酸钙浓度的案例研究为例，概述了储层计算及其应用。
时间分辨的吸收光谱分析系统
时间分辨的吸收光谱分析系统是一种在极短的时间内执行瞬时吸收光谱测量的装置。该系统能够分析溶液，固体，膜等中光反应中反应性中间体的形成和衰减过程。通过使用单次摄像机作为检测器并使用单个镜头，时间分辨的吸收光谱和瞬时吸收时间分辨的光谱图像进行多个波长的时间分辨测量，您可以同时测量，您可以获得不可逆转现象的图像。新开发的高动态范围条纹摄像头C13410-01A被用作检测设备。分钟的瞬态吸收变化也可以在高动力范围内测量高S/N。
林肯实验室相干激光雷达的开发
I 1960 年激光的发明使得使用相干光源作为激光雷达发射器成为可能。相干激光雷达具有许多与更常见的微波雷达相同的基本特征。然而，激光极短的工作波长带来了新的军事应用，特别是在目标识别和导弹制导领域。本文追溯了林肯实验室从 1967 年到 1994 年的激光雷达发展历程。这项发展涉及两种激光雷达系统的构建、测试和演示——高功率、远程 Firepond 激光雷达系统和紧凑型短程红外机载雷达 (IRAR) 系统。Firepond 解决了战略军事应用，例如空间物体监视和弹道导弹防御，而 IRAR 则被用作机载探测和战术目标识别的试验台。吨
![arxiv：2402.18981v1 [physics.optics] 29年2月29日2024](/simg/8\86ca7b5803c8c8087ab3e3e9264b1cbb1fb5b13e.webp)
arxiv：2402.18981v1 [physics.optics] 29年2月29日2024
远紫外线（100 nm至300 nm）中的超快激光源已成为激烈的实验努力的主题，几十年来，主要是由超快科学领域的先进实验的要求驱动。在充满气体的空心毛细管纤维中经历孤子自我压缩的高能激光脉冲的共振分散波发射有望首次满足这些需求的几种需求，最重要的是，通过将宽范围的波长型曲折性与产生极短的脉冲相结合。从这个角度来看，我们概述了这种对超快远程资料来源的方法，包括其历史起源和潜在的物理机制，艺术的状态和当前的挑战，以及我们对超快科学内外潜在应用的看法。
晚期胃癌的治疗方法及进展
胃癌 (GC) 仍然是全球最危及生命的疾病之一，由于缺乏有效的治疗方法和诊断延迟，预后不良。由于诊断延迟，很大一部分 GC 患者被诊断时已是晚期 GC，寿命极短。在过去的几年中，一些关键进展和新疗法被提出，并投入临床研究和实践。在本研究中，我们总结了晚期 GC 的几种新型免疫治疗或靶向治疗方法的发展，包括免疫检查点抑制剂、抗血管生成治疗和癌症疫苗。此外，还列出了每种治疗方法的优势和潜在弱点。最后，我们讨论了晚期 GC 治疗的有希望的研究方向，以及晚期 GC 基础和临床研究的局限性，包括免疫治疗和靶向治疗的结合。
连续变量量子密钥分发的可组合安全性：有线和无线网络中的信任级别和实际密钥率
连续变量 (CV) 量子密钥分发 (QKD) 为安全量子通信提供了强大的环境，这要归功于使用室温现成的光学设备并且有可能达到比标准离散变量对应物高得多的速率。在本文中，我们提供了一个通用框架，用于研究在各方经历的损失和噪声的不同信任级别下，使用高斯调制相干态协议的 CV-QKD 的可组合有限尺寸安全性。我们的论文考虑了有线（即基于光纤）和无线（即自由空间）量子通信。在后一种情况下，我们表明在具有固定和移动设备的安全量子网络中，短距离光学无线 (LiFi) 可以实现高密钥速率。最后，我们将研究扩展到微波无线 (WiFi)，讨论 CV-QKD 在极短距离应用中的安全性和可行性。
深度伪造对组织机构的威胁
随着操纵媒体的复杂性下降，利用虚假信息的风险急剧增加。以前，使用专业软件制作复杂的虚假信息可能需要专业人员几天到几周的时间，但现在，这些虚假信息可以在极短的时间内制作出来，即使技术专长有限甚至没有。这在很大程度上是由于计算能力和深度学习的进步，这不仅使制作虚假多媒体变得更容易，而且批量生产成本更低。此外，市场上现在充斥着免费、易于获取的工具（一些由深度学习算法提供支持），使多媒体的创建或操纵基本上是即插即用的。因此，这些公开可用的技术价值增加，并成为各种对手广泛使用的工具，使欺诈和虚假信息能够利用目标个人和组织。这些工具的民主化已成为 2023 年最大的风险之一。[7]
从恐惧到未来：重新思考人工智能
随着人工智能的不断发展，其影响力正在重塑行业并重新定义工作角色。Gartner 最近的一项调查“企业中的人工智能”1 显示，GenAI 是组织中部署的第一大人工智能解决方案。毫无疑问，在极短的时间内，人工智能不仅成为一种通用技术，而且成为一种主流文化现象。然而，在这种兴奋的同时，也存在着一股持续的恐惧暗流——对未知的恐惧、对工作被取代的恐惧，或者仅仅是对被抛在后面的恐惧。尽管在理解和实施人工智能方面取得了重大进展，但许多员工甚至领导者仍然觉得人工智能令人生畏。Adecco Group 最新的全球未来劳动力研究“应对变革：适应人工智能驱动的工作世界”2 的数据显示，40% 的工人（以及 43% 的智能行业工人）担心长期的工作保障，许多人指出，他们之前对人工智能可能对其职业生涯产生负面影响的担忧现在得到了证实。