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动态大视场光子谐振吸收显微镜，用于核酸和蛋白质生物标志物的超灵敏数字分辨率检测
在本文中，我们描述了一种基于我们之前开发的光子谐振吸收显微镜 (PRAM) 的生物传感仪器，该仪器结合了自动对焦、金纳米粒子 (AuNP) 积累的数字表示以及收集 AuNP 附着和脱离光子晶体 (PC) 表面的时间序列图像序列的能力。这些组合功能用于在生物分子分析过程中完全自动化 PRAM 图像收集，从而能够平铺 PRAM 图像以提供毫米级视野。该仪器还可以收集 PRAM“电影”，从而实现数字展示和动态计数 AuNP 到达和离开 PC 表面时的情况。我们在两种生物分子分析中利用这些功能来检测传统 AuNP 标记夹层格式的蛋白质生物标志物。利用测定过程中 AuNP 附着和分离事件的动态计数，我们提出了一种 10 分钟、室温、无酶方法检测低至 1 aM 的 microRNA-375 (miRNA- 375) 的方法，同时揭示了生物分子相互作用的结合率和解离率的特征。我们的仪器可能在多路复用即时诊断测试中得到广泛应用，并可作为以单分子分辨率定量表征生物分子结合动力学的通用工具。
由Berry阶段在双层石墨烯谐振器中驱动的可移动山谷开关
近年来，大语言模型（LLM）的整合彻底改变了机器人技术领域，使机器人能够以人类的熟练程度进行交流，理解和理性。本文探讨了LLMS对机器人技术的多方面影响，以应对在各个领域中利用这些模型的关键挑战和机会。通过对核心机器人技术元素（通信，感知，计划和控制）中的LLM应用进行分类和分析，我们旨在为寻求将LLMS集成到其机器人系统中的研究人员提供可行的见解。我们的调查重点是开发了GPT-3.5后的LLM，主要是基于文本的模式，同时还考虑了多模式的感知和控制方法。我们提供了迅速工程的全面指南和示例，从而促进初学者对基于LLM的机器人解决方案的访问。通过教程级别的示例和结构化的及时构建，我们说明了如何将LLM引导的增强无缝集成到机器人技术应用中。这项调查是研究人员在LLM驱动机器人技术的不断发展的景观方面的路线图，为利用语言模型在Robotics开发中的力量提供了全面的概述和实用指南。
AI和6G到Metaverse 从演示中理解和量化编程中的人为因素：用户研究建议 在微毛细血管谐振器中增强了弱液晶液晶的小毛细血管谐振器中窃窃图库模式的热光音调性能
摘要：海洋藻类物种包括大部分多糖，这些多糖显示出了功能性的特性和健康的益处，可用于治疗和预防人类疾病。laminarin或β-葡聚糖是棕色藻类的储存多糖，具有潜在的药物特性，例如抗氧化剂，抗肿瘤，抗肿瘤，抗致凝剂，抗凝剂，抗癌药，抗癌，抗痴呆症，抗痴呆症，抗抑制性，抗糖尿病，抗糖尿病，抗抑制作用，抗毒剂，抗形性，伤害疗法，并治愈了治疗。它已被广泛研究为生物医学应用中的功能材料，因为它具有生物降解，生物相容性并且是低毒物质。报道的临床前和临床研究表明，在生物医学和工业应用中，椎板蛋白作为自然替代药的潜力，例如营养素，药品，功能性食品，药物开发/递送以及Cosme-Ceuticals。本综述总结了拉米那林的生物学活性，包括作用机制，对人类健康的影响并报告了健康的好处。此外，这篇综述还概述了最新进步，并确定了该领域进一步研究的差距和机会。它进一步强调了lam-纳林在临床前和临床环境中的分子特征和生物学活性，以预防疾病和潜在的治疗干预措施。
在微毛细血管谐振器中增强了弱液晶液晶
爱尔兰都柏林技术大学电气和电子工程学院的光子研究中心。B Tyndall国家研究所，大学科克大学科克，李·麦芽（Lee Maltings），戴克游行，爱尔兰科克。c数学，物理和电气工程系，诺森比亚大学，纽卡斯尔，泰恩NE1 8日，英国。* d19125415@mytudublin.ie
通过平台启用了集成的谐振电梳...
综合光子学领域对由于其设备的效率，速度和紧凑性而产生了重要影响，包括通信，传感和量子物理学，包括通信，传感和量子物理。然而，对o虫块激光器的依赖损害了这些系统的紧凑性。虽然硅光子学和III-V平台已经建立了集成的激光技术，对超低光损耗的新兴需求，更宽的带盖和光学非线性需要其他平台。由于吞吐量有限或非常规的过程要求，在较不成熟的平台上开发集成激光器是艰巨而昂贵的。在响应中，提出了一种新型的平台激光集成技术，它利用奇异的设计和过程流，不适用于多种平台。利用两步的微型转移打印方法，在1.7至2.5之间的折射率之间达到了几乎相同的激光性能。实验验证表明，在硝酸盐和氮化硅平台上处理的设备之间的激光特性非常相似。此外，还展示了激光与薄膜锂锂平台上的共振电形梳发电机的整合，显示了跨越12 nm的80多个梳子线。这种多功能技术超越了平台特异性限制，促进了跨多个平台等应用程序，例如微波光子学，手持式光谱仪和成本效益的LIDAR系统。
谐振光增强了Fermionic超流体QED模拟器中的相干性
摘要：这项研究研究了波特兰水泥粘贴的水合，微结构，自动收缩率，电阻率和机械性能与PEG-PPG Triblock共聚物进行了不同的分子量。使用VICAT测试和等温量热法检查了包括设定时间和水合热量在内的幼年特性。分别使用热重分析（TGA）和氮吸附分析了水合产物和孔径分布。使用压缩强度测试和电化学阻抗光谱（EIS）评估了机械性能和电阻率。表明，由于共聚物在共聚物的分子结构中存在疏水块（PPG），因此添加共聚物会降低水泥糊孔溶液的表面张力。在对照糊中的设定时间和水合热以及与共聚物修饰的粘贴相对相似。结果表明，共聚物能够减少糊状物中的自体收缩，这主要是由于孔隙溶液溶液表面张力的降低。TGA显示与共聚物修饰的糊剂的水合度略有增加。在与共聚物修饰的糊状物中降低了抗压强度，该粘贴量显示出空气量增加的共聚物。添加共聚物不会影响糊状物的电阻率，除非有大量的空气空隙（充当电绝缘体）。
高Q因子钻石光学谐振器，带有硅空置中心在millikelvin温度下
摘要：将声子视为不同类型的量子系统之间的连贯中介。工程的纳米级设备，例如光力机械晶体（OMC），提供了一个使用声子作为量子信息载体的平台。在这里，我们演示了钻石中的OMC，专为声子与硅空位（SIV）自旋之间的相互作用而设计。使用Millikelvin温度下的光学测量值，我们测量6 GHz声学模式的线宽度为13 kHz（Q因子约为4.4×10 5），在GHz频率范围内的钻石记录在硅硅频率范围内，在Silicon中的最大程度上的线路宽度范围内。我们研究了这些设备中的SIV光学和自旋特性，并概述了通向连贯的自旋 - 声子界面的路径。关键字：光学力学，硅空缺，钻石，声子
对称硅微孔谐振器光学横杆阵列，用于加速的推理和训练
摘要：光子综合电路正在成为一个有前途的平台，用于加速深度学习中的矩阵乘法，利用光的固有平行性质。尽管已经提出并证明了各种方案是为了实现这种光子矩阵加速器，但由于在光子芯片上直接芯片后反向传播的困难，使用光子加速器对人工神经网络的原位培训仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个具有对称结构的硅微孔谐振器（MRR）光学横杆阵列，该横梁允许简单的芯片反向传播，有可能使深度学习的推理和训练阶段加速。我们在Si-On-On-On-On-On-On-On-On-On-On平台上演示了一个4×4电路，并使用它来执行简单神经网络的推理任务，用于对虹膜花进行分类，从而达到了93.3％的分类精度。随后，我们使用模拟的芯片反向传播训练神经网络，并在训练后同一推理任务中达到91.1％的精度。此外，我们使用9×9 MRR横梁阵列模拟了卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别，以执行卷积操作。这项工作有助于实现紧凑和节能的光子加速器进行深度学习。
基于氮化硅微环谐振器的二分纠缠量子频率梳设计平台
集成克尔量子频率梳 (QFC) 具有产生多个可扩展量子态的潜力，已成为宽带纠缠的紧凑、稳定和基本资源。在这里，我们构建了一个通过片上氮化硅微环谐振器设计二分纠缠 QFC 的平台。通过建立克尔非线性微谐振器的系统量子动力学，我们的平台可以支持多达 12 个连续变量量子模式，形式为受磁滞影响的六个同时双模压缩对。频率模式对的纠缠度取决于谐振器结构和环境温度。通过调节腔体温度，我们可以在特定的注入泵浦功率和泵浦失谐下优化纠缠性能。我们全面的 QFC 设计流程和纠缠分布控制可以改善纠缠的产生和优化。
用CCAT的宇宙学和天体物理学的微波谐振器
2微波动力电感检测器18 2.1导体和复杂导电率。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2超导性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.1基本现象学：库珀对和准粒子。。。21 2.2.2准颗粒生成和重组。。。。。。。。。24 2.2.3穿透深度和薄膜。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.4复杂的电导率：Mattis-Bardeen理论。。。。。。31 2.3微波谐振器和S-参数。。。。。。。。。。。。。。。37 2.3.1预序：微波网络和S-参数。。。37 2.3.2共振电路和质量因素。。。。。。。。。。。。。38 2.4动力电感探测器的原理。。。。。。。。。。。。。。43 2.4.1 MKID的表面阻抗。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 43 2.4.2响应性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 44 2.4.3非线性和分叉。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 53 2.5灵敏度和噪声。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。43 2.4.1 MKID的表面阻抗。。。。。。。。。。。。。。。。。43 2.4.2响应性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.3非线性和分叉。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 2.5灵敏度和噪声。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 2.5.1背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 2.5.2时间常数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 2.5.3光子噪声。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 2.5.4生成重组噪声。。。。。。。。。。。。。。62 2.5.5 tls噪声。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>63 2.6.6总NEP。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 64 div>63 2.6.6总NEP。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>64 div>