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World File Search System混合器
薄液含液液的非线性频率混合器
摘要：薄膜硅锂（TFLN）光子学的最新进展导致了新一代的高性能电磁设备，包括调节器，频率梳子和微波炉到光传感器。然而，依赖于全光非线性的TFLN基于TFLN的设备受到了准阶段匹配（QPM）的敏感性的限制，该设备通过铁电极通过制造公差实现。在这里，我们提出了一个可扩展的制造工艺，旨在改善TFLN中光频率混合器的波长 - 准确性。与常规的极前蚀刻方法相反，我们首先定义了TFLN中的波导，然后执行铁电孔。此序列允许在波导定义之前和之后进行精确的计量学，以完全捕获几何缺陷。系统误差也可以通过测量设备的子集进行校准，以填充QPM设计，以在晶圆上剩余的设备。使用这种方法，我们制造了大量的第二次谐波生成设备，旨在生成737 nm的光，其中73％的靶标在目标波长的5 nm之内。此外，我们还通过覆层沉积展示了设备的热点调整和修剪，前者将约96％的测试设备带到了目标波长。我们的技术使集成量子频转换器，光子对源和光学参数放大器的快速增长，从而促进基于TFLN的非线性频率混合器集成到更复杂和功能性光子系统中。
潜水混合器类型ABS XRW
多功能XRW频率的混合器将高效电动机与螺旋桨相结合，这些电动机经过优化，可在每种混合速度下消耗最少的电力。我们所有的XRW混合器都具有IE3异步或IE3等效电动机，它们具有全速变化和高超载能力，同时还可以保证节能，出色的生命周期经济和优越的可靠性。
朝着微流体混合器的设计自动化
摘要：微流体混合器，一种微流体技术的关键应用，主要用于微观设备中各种样品的快速合并。鉴于其设计过程的复杂性以及设计师所需的大量专业知识，微流体混合器设计的智能自动化引起了极大的关注。本文讨论了一种将人工神经网络（ANN）与增强学习技术整合起来的方法，以使微流体混合器的尺寸参数设计自动化。在这项研究中，我们选择了两种典型的微流体混合器结构进行测试和训练的两个神经网络模型，包括高度精确且具有成本效益，作为传统，耗时的有限元模拟的替代方法，使用了多达10,000组COMSOL模拟数据。通过定义加强学习剂的有效状态评估函数，我们利用训练有素的代理成功验证了这些混合器结构的尺寸参数的自动设计。测试表明，仅在0.129 s中可以自动优化第一个混合器模型，而第二个混合器模型可以自动优化，而第二个混合器模型可以显着减少与手动设计相比的时间。模拟结果验证了在微流体混合器的自动设计中增强学习技术的潜力，并在该领域提供了新的解决方案。
神经元混合器及其对人脑动力学的影响
同样，三重态𝑓1，𝑓2和∑𝑓 =𝑓=𝑓1 +𝑓2，三重态𝑓1，∆𝑓和∑𝑓以及三重态𝑓2，∆𝑓和∑𝑓的瞬时阶段也必须显示三路相依赖性。一起，四个频率包含一个频率混合四频。我们重复了离体实验，但现在我们记录了没有电刺激的跨膜电势，然后评估了所有可能的频率混合四分之一的联合相互作用（即根：𝑓1，𝑓2; products：25
采用多平面光转换的超宽带偏振不敏感光学混合器
众所周知，光混合器 [1] 是光通信相干接收器中的关键组件。它可以采用多种技术构建，包括光纤、硅光子学和偏振光学 [2-5]。扩展可用带宽以匹配光电探测器的整个范围可以实现新的应用，例如相干光谱 [6]、光纤传感 [7]、光检测和测距 (LiDAR) [8]，以及生物医学传感和成像 [9]，例如光学相干断层扫描 (OCT) [10]。在迄今为止报道的制备的混合器中，最大的带宽为 120 nm，约为 1550 nm，这是因为如果不进行主动调整就难以获得精确的 90° 相移 [11-13]。多平面光转换 (MPLC) 是一种多输入、多输出光束重塑技术，由一系列由自由空间传播分隔的相位掩模组成 [14, 15]，因此可以产生具有 2 个输入和 4 个输出的光混合器。图 1 显示了由 14 个光滑相位掩模板和一个金镜组成的多反射腔中形成的光学混合器的示意图。输入由微透镜准直的单模光纤阵列馈送，输出是四束高斯光束，这些光束与类似的光纤准直器阵列模式匹配，或者可以在自由空间光电探测器上检测到。