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等离子体纳米腔中的电化学可切换多模强耦合
摘要：量子发射器和腔之间的强耦合相互作用为基本量子电动力学提供了原型平台。我们在此展示了亚甲蓝 (MB) 分子在室温下与亚波长等离子体纳米腔模式相干相互作用。实验结果表明，当 MB 分子发生氧化还原反应将其转化为无色亚甲蓝分子时，强耦合可以可逆地打开和关闭。在模拟中，我们展示了第二激发等离子体腔模式和共振发射器之间的强耦合。然而，我们还表明其他失谐模式同时有效地耦合到分子跃迁，产生不寻常的模式光谱偏移和极化子形成级联。这是可能的，因为等离子体粒子尺寸相对较大，导致模式分裂减少。结果为利用强耦合的主动控制的设备应用开辟了巨大的潜力。关键词：多模强耦合、强耦合控制、等离子体纳米腔、极化子形成
薄膜碳化硅光子学中的双发射多模腔量子电动力学
色心是晶体中的点缺陷，可为分布式量子信息处理应用提供通向长寿命自旋态的光学接口。色心量子技术面临的一个突出挑战是将光学相干发射器集成到可扩展的薄膜光子学中，这是在商业代工工艺内进行色心大规模光子学集成的先决条件。本文，我们报告了将近变换限制的硅空位 (V Si ) 缺陷集成到在 CMOS 兼容的 4 H -绝缘体上碳化硅平台中制造的微盘谐振器中。我们展示了高达 0.8 的单发射器协同性以及来自耦合到同一腔模的一对色心的光学超辐射。我们研究了多模干涉对该多发射器腔量子电动力学系统的光子散射动力学的影响。这些结果对于碳化硅量子网络的发展至关重要，并通过将光学相干自旋缺陷与晶圆可扩展的、最先进的光子学相结合，弥合了经典量子光子学之间的差距。
工作中的模因
社交媒体研究的综合数据似乎是具有有趣潜力的特征，但由于缺乏对现实世界数据的参考，它仍然受到损害。Chatgpt生成的合成数据在验证包含LLM建议的主题标签的帖子的存在时，表明这种相关性极为不一致，并且CHAT-GPT提供的绝大多数Instagram帖子要么不解决或不包含任何相关的主题标签。合成数据在这个意义上并不代表现实世界数据，该数据强调了Chatgpt在建议相关的主题标签时似乎如何关注语义相似性，并且对平台上共享内容共享内容的共享实践没有掌握，可能是它们的内容或面向市场（定位）。然而，合成数据仍然可以证明分析有用性。在比较自动和手动群集标签时（在平台上使用这些主题标签对社区和帖子进行了个性化之后，或者由Chatgpt产生它们），实际上，聊天机器人和研究人员产生的标签中具有显着的亲和力（与手动编码的簇相比，由6个出现了6个）。1。简介
超出管腔评估
摘要：由于CT扫描技术的快速技术进步，心血管CT被广泛用于诊断心血管疾病。这些进步包括从早期到最新型号的多层CT的开发，它具有获取具有高空间和时间分辨率的图像的能力。最近的光子计数CT的出现在临床应用中进一步提高了CT性能，从而改善了空间和对比度分辨率。CT衍生的分数流储备优于基于标准CT的解剖学评估，用于检测病变特异性的心肌缺血。CT衍生的3D印刷患者特异性模型也优于标准CT，在教育价值，手术计划和心血管疾病治疗的模拟方面具有优势，并增强了医生 - 患者的交流。三维可视化工具，包括虚拟现实，增强现实和混合现实，进一步提高了心血管疾病中心血管CT的临床价值。随着人工智能，机器学习和心血管疾病中深度学习的广泛使用，心血管CT的诊断性能得到了显着改善，并且在疾病诊断和预测方面都提出了令人鼓舞的结果。还讨论了这些技术的局限性和未来前景。本评论文章概述了心血管CT的应用，从传统的管腔评估的诊断价值的角度涵盖了其性能，以鉴定易受伤害的病变，以通过使用这些高级技术来预测疾病结果。
腔内时空偏移
摘要。光学元面具有无与伦比的灵活性，可以通过下波长的空间分辨率操纵光场。将元面耦合到具有强光学非线性的材料可能允许超快时空光场调制。但是，到目前为止所证明的大多数元整口是线性设备。在这里，我们在实验上证明了同时使用单层等离子式肩面与纤维激光腔中的Epsilon-Near-Zero（ENZ）材料强耦合。虽然元表面的几何阶段被用来将激光器的横向模式从高斯束转换为带有轨道角动量的涡旋束，但通过Q -Switching过程，ENZ材料的巨大非线性可饱和吸收使脉冲激光产生。在激光腔中直接整合时空跨表面可能为开发具有量身定制的空间和时间剖面的微型化激光源铺平了道路，这对于多种应用来说是有用的，例如超级分辨率成像，高密度光学存储，高密度光学储存以及三维激光射击光刻。
三模冗余可靠性分析
本文研究了三重模块冗余 (TMR) 实现对系统可靠性的影响。为此，对具有 RISC-V 架构的微处理器进行了模拟，分别采用了 TMR 实现和未采用 TMR 实现。在模拟中，注入了单事件瞬变 (SET) 和多事件瞬变 (MET)。此外，还模拟了采用 TMR 实现的晶体管故障。TMR 应用于处理器的 Multi/Div 块，故障将注入这些三重块的输入端。将使用注入故障数与传播故障数之比来比较采用和未采用 TMR 的系统的性能。当系统仅注入 SET 时，不采用 TMR 的系统的比例从 0.058 到 0.389，具体取决于发生 SET 的概率，而采用 TMR 的系统则根本不传播任何故障。如果注入 MET，则不带 TMR 的系统性能会更好，比率在 0.069 和 0.291 之间，而带 TMR 的系统比率在 0 和 0.036 之间。TMR 实施可显著降低错误传播的概率，但如果多事件瞬变击中多条类似的线路，它仍可能失败。为了解决这个问题，应该实施其他形式的冗余。
激光束的空间和多模纠缠
[1] M. Lassen, V. Delaubert, J. Janousek, K. Wagner, H.-A. Bachor、PK Lam、N. Treps、P. Buchhave、C. Fabre、CC Harb、Phys.冻结。莱特。 98,083602 (2007)