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时间不断发展的中微子[35]及其振荡的重点,并从各个角度刺激了研究。在最自然的粒子物理学[35]上,中微性振荡的动态特性[10,11,44]被大量研究并扩展到与众多相关的分解相关的众多且似乎很远的研究[8,9,9,11,11 24,24,31,41,41,47]或各种量子信息[5,6,10,33,33,33],但如此广泛的兴趣似乎至少是部分动机,不仅是由于从量子信息处理中借用的粒子物理方法和计算技术领域的自然适用性,而且是由于最新的信息传输作为利用中微子[52]或引力[1]反映了越来越多的人类梦想的internellar neversnellar [25]的资源的尝试[52]或重力[1]。可以将基于量子信息的中微子研究分为两个重叠 -
线性到非线性飞秒激光脉冲在空气中聚焦的能量极限 Yu.E.Geints 1、DVMokrousova 2、DVPushkarev 2、GERizaev 2、LVSeleznev 2、I.Yu.Geints 1,3、AAIonin 2 和 AAZemlyanov 1、1 VE Zuev 俄罗斯科学院西伯利亚分院大气光学研究所,1,Zuev 院士广场,托木斯克 634055,俄罗斯 2 PN 俄罗斯科学院列别捷夫物理研究所,53 Leninskii pr.,莫斯科 119991,俄罗斯 3 莫斯科国立大学物理学院,列宁戈里,莫斯科 119991,俄罗斯 * 电子邮件:ygeints@iao.ru 摘要 紧密聚焦高功率超短激光的传播光学介质中的脉冲通常受介质光学非线性的显著影响,这会显著影响非线性焦点周围的激光脉冲参数,并导致不可避免且通常不受欢迎的焦腰空间扭曲。我们介绍了在不同空间聚焦下飞秒 Ti:蓝宝石激光器脉冲在空气中传播的实验研究和数值模拟结果。我们集中研究了不同聚焦方式下的光谱角和空间脉冲变换 - 从线性到非线性,当脉冲成丝时。据我们所知,我们首次发现了激光脉冲数值孔径范围 - 即从 NA = 2·10 -3 到 5 10 -3(对于 1 mJ 的激光脉冲能量),其中激光脉冲频率角谱和脉冲空间形状的畸变最小。通过数值模拟,我们发现了各种聚焦条件下的阈值脉冲能量和峰值功率,在此范围内,空气中的线性和强非线性激光脉冲聚焦之间会发生转变。结果表明,随着脉冲数值孔径的增大,该能量极限降低。我们的研究结果确定了足够的激光脉冲数值孔径和能量,以获得焦点附近具有良好光束质量的最大激光强度,适用于各种激光微图案化和微加工技术。1.引言光学介质的强非线性通常在高峰值功率激光脉冲在该介质中的传播中起着显著的作用,这导致脉冲时空自调制和其光谱成分的大规模变化,发生在脉冲高强度区域,即在伴随相对较高的自由电子密度的细长等离子体通道的激光束丝中。在空气和其他透明介质(如水、固体电介质等)中,这种丝状物的峰值强度可高达数百TW/cm2,而平均丝状物横向尺寸因传播介质、激光波长和聚焦条件的不同而从几个微米到数百微米不等[1]。在丝状化过程中,激光脉冲发生深度自相位调制,这导致其频率角谱显著丰富。这也导致了宽超连续谱翼[2]和高发散圆锥发射环[3]的形成。到目前为止,已经有大量研究致力于超短激光脉冲的成丝及其可能的应用(例如,参见评论[1,4,5])。在峰值功率P 0 超过自聚焦临界功率P c 的准直或聚焦激光脉冲传播过程中,成丝现象开始于所谓的非线性焦点。可以使用半经验马尔堡公式相当准确地估计到非线性焦点的距离z sf
克里斯蒂对蝙蝠特别感兴趣,因为蝙蝠是唯一能够飞行的哺乳动物。“蝙蝠太神奇了!它们的翅膀里实际上有一只手。每根‘手指’下面都有一层有弹性的膜,因此它们可以在飞行时显著改变翅膀的形状——它们可以做出一些令人难以置信的动作。”这可能直接应用于航空学。正如克里斯蒂所解释的那样,“飞机开始使用更轻的材料,这使它们更节能,也更灵活。你如何控制柔性机翼的形状,使其不会颤动或变形?动物王国可以帮助回答这个问题。”
极限学习机(ELM)是模式识别和机器学习中的快速且有效的神经网络模型,当标记的训练样本不足以使其下降。转移学习通过使用不同但相关域中的大量标记样本来帮助目标任务学习可靠的模型。在本文中,我们提出了一台具有知识传递性的监督极限学习机器,称为“转移极限学习机器”,具有输出权重对齐(telm-Owa)。首先,它通过对齐由来自源和目标域标记的样品训练的ELM的输出权重矩阵来减少域之间的分布差异。其次,将域间ELM输出权重矩阵之间的近似值添加到目标函数中,以进一步实现知识的跨域转移。tirdly,我们将目标函数视为最小平方问题,并将其转换为标准的ELM模型,以便有效地解决。最后,通过对16组图像数据集和6组文本数据集进行了分类实验对所提出算法的效果进行了验证,结果证明了我们方法相对于其他ELM模型和转移学习方法的竞争性能。
如今,中国即将在低地球轨道 (LEO) 建造自己的空间实验室,这可能是几年后唯一的轨道实验室。2020 年夏天,中国启动了一项雄心勃勃的火星探测任务,这可能有助于它在探索这颗红色星球方面赶上其他大国。中国在月球探索方面也取得了快速进展。2019 年 1 月,北京实现了“世界第一”,将月球车降落在月球背面;2020 年 12 月,中国成功完成了一项极其精细的任务,回收了月球样本并将其带回地球。中国计划在 2030 年前建立月球基地。在离地球更近的低地球轨道上,中国有几个太空互联网星座项目,尽管还处于相对早期的阶段。因此,中国不再是一个局外人,而是包括美国在内的太空大国的真正挑战者,尽管它在技术和手段方面,无论是数量还是质量,仍然落后。
脑机接口 (BCI) 技术通过脑电图 (EEG) 将人与机器连接起来。BCI 的机制是模式识别,通过特征提取和分类进行。各种特征提取和分类方法可以区分人类的运动,尤其是手部运动。这些方法的组合可以大大提高结果的准确性。本文探讨了多层极限学习机 (ML-ELM) 计算的九种特征提取类型的性能。在不同数量的 EEG 通道和不同的 ML-ELM 结构上测试了所提出的方法。此外,在离线模式下对真实和虚构的手部运动进行分类时,将 ML-ELM 的性能与 ELM、支持向量机和朴素贝叶斯的性能进行了比较。以离散小波变换 (DWT) 作为特征提取的 ML-ELM 优于其他分类方法,最高准确率为 0.98。因此,作者还发现结构影响 ML-ELM 对不同任务、使用的特征提取和使用的通道的准确性。
大脑计算机界面(BCI)正在为患有严重残疾的人提供替代的沟通渠道,而大部分嗡嗡声来自该方面,但最近几位硅谷有远见的人声称BCIS声称BCIS将改变我们未来与技术的交流方式(Zuckerberg,Zuckerberg,Jepsen,Jepsen,Musk,Johnson,Johnson,...)。bcis使用多种算法依靠需要通过示例基于示例的学习过程来调整的参数,以精神控制应用程序或实现其他形式的通信的目的解码大脑信号。因此,此学习过程至关重要,并且经常在单个BCI用户上执行以确保卓越的性能水平。学习过程可以在计算上很耗时,并且通常涉及先验知识,并且可以对用户征税。极限学习机(ELMS)已在各种AI应用中使用,但在BCIS中尚未使用,在BCIS中,它们因其良好的概括性能和比(深度学习)网络快数千次学习的能力而受到赞誉。elms实际上是单层或多层网络,其隐藏的神经元权重是随机分配的,并且在单个步骤中学习的输出权重。以最简单的形式沸腾,归结为单个隐藏层的sigmoid神经网络和线性输出神经元,其权重是通过应用伪内膜获得的。
摘要:平面纳米光子结构能够实现嵌入量子点的宽带、近乎统一的辐射耦合,从而实现理想的单光子源。电荷噪声限制了单光子源的效率和相干性,从而导致辐射光谱变宽。我们报告了通过在包含嵌入 ap - i - n 二极管的量子点的砷化镓膜中制造光子晶体波导来抑制噪声的方法。波导附近的局部电接触可最大限度地减少漏电流,并允许快速电控制(≈ 4 MHz 带宽)量子点谐振。耦合到光子晶体波导的 51 个量子点的谐振线宽测量在 6 nm 宽的辐射波长范围内表现出接近变换极限的辐射。重要的是,局部电接触允许在同一芯片上独立调谐多个量子点,这与变换极限辐射一起成为实现基于多发射器的量子信息处理的关键组成部分。关键词:光子晶体波导、量子点、单光子、共振光谱、纳米光子学、半导体异质结构
摘要 相干激子的长距离快速传输对于高速激子电路和量子计算应用的开发具有重要意义。然而,由于材料中原生状态下的激子传输存在较大的非均匀展宽和失相效应,因此大多数相干激子仅在某些低维半导体与腔耦合时才能观察到。在这里,通过将相干激子限制在二维量子极限,我们首次在原子级厚度的二维 (2D) 有机半导体中观察到分子聚集引起的相干态间激子的“超传输”,测得的高有效激子扩散系数在室温下约为 346.9 cm 2 /s。这个值比其他有机分子聚集体和低维无机材料的值高出一个到几个数量级。单层并五苯样品是一种非常干净的二维量子系统(厚度约 1.2 纳米),具有高结晶性(J 型聚集)和最小的界面态,在未与任何光学腔耦合的情况下,表现出来自 Frenkel 激子的超辐射发射,这通过温度相关的光致发光 (PL) 发射、高度增强的辐射衰减率、显著缩小的 PL 峰宽和强方向性平面内发射得到了实验证实。观察到单层并五苯样品中的相干性在 ~135 个分子上非局域化,这明显大于在其他有机薄膜中观察到的值(几个分子)。此外,单层并五苯样品中激子的超传输表现出高度的各向异性行为。我们的研究结果为未来高速激子电路、快速 OLED 和其他光电器件的开发铺平了道路。
