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一种新的GHz高速近红外的无冷的单光子检测器
本文介绍了在龙骨项目框架下开发的高速近红外单光子检测器（空间量子源分布的技术开发，ESA ARTES C＆G计划）。基于在Geiger模式下运行的GHz门控雪崩光电二极管，该检测器提供紧凑性，毛皮和冷却能力，无维护操作和高速单光子检测性能。这些高性能使其非常适合极低的光级检测应用，例如太空式量子通信，卫星激光范围，绕行空间碎片光学跟踪和远程激光雷达。本文详细介绍了系统的体系结构和性能指标，涵盖了量子效率，深度计数率，时间抖动，最大计数率，时间窗口宽度以及螺栓效率的概率。实质性增强。
GAAS太阳能电池的损伤效应和机制...
摘要单连接和三个结构GAAS太阳能电池的二维热电模型分别利用Sentaurus-TCAD建立，以研究由HPMS引起的损害效应。模拟结果表明，GAAS太阳能电池有两种倦怠机制：高电场下的焦油热量造成的损害，以及由于雪崩造成的温度飙升而导致的失败。此外，拟合的经验公式还表明，在阴极前表面的反射点焦海积累引起的倦怠发生时，当注射频率高于3 GHz时，损伤能量随频率的增加而降低。相反，当频率低于3 GHz时，可以触发后表面场附近的反向偏置空间电荷区域的雪崩乘法效应，并且随着频率的上升而损坏能量上升。此外，由于散热耗散的增强和雪崩电离速率的下降，多开关的GAAS太阳能电池变得比在同一HPM干扰下的单连接太阳能电池更加困难。此外，重建了等效的模型（基于注射HPMS信号未达到倦怠阈值时的载流子迁移率分布），以研究由HPMS注入所致的GAAS太阳能电池性能的软损伤对GAAS太阳能电池的性能的影响。关键字：GAAS太阳能电池，多结，HPM，注射频率，软损伤分类：电子设备，电路和模块（硅，com-compound com-pound，有机和新型材料）
3D 主动红外探测器和摄像机技术...
主动系统采用近红外脉冲激光和快速门控探测器，目前已用于大多数远程成像应用。这一概念通常称为突发照明激光雷达或 BIL。SELEX 固态探测器基于 HgCdTe 雪崩光电二极管阵列和定制设计的 CMOS 多路复用器，用于执行快速门控和光子信号捕获。这些混合阵列产生的灵敏度低至 10 个光子，这主要是由于 HgCdTe 二极管中非常高且几乎无噪声的雪崩增益。激光门控成像的优势之一是将物体从背景中分割出来，从而提供信噪比优势。然而，在复杂的场景中，在伪装和隐蔽的情况下，系统的主要增强功能是能够生成 3D 图像。在这里，探测器逐个像素地感知范围以及激光脉冲强度，为每个激光脉冲提供深度背景。 3D 数据能够更有效地从背景杂波中提取物体。距离信息受过度对比度、相干性和闪烁效应的影响较小，因此图像比传统的 2D BIL 图像更清晰。在机载应用中，拥有 3D 信息尤其有用，可以在动态环境中提供距离选通的灵活反馈控制。本报告介绍了一些可用于生成 3D 信息的探测器技术以及导致选择 SELEX 探测器的论据
新闻摘要中的持续学习-Jiliang（Eric）li
Web服务1，David Lopez-Paz和Marc'aurelio Ranzato（2017）。连续学习的梯度情节记忆。corr，ABS/1706.08840。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。 持续学习，并具有深刻的生成重播。 corr，ABS/1705.08690。 3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。 克服神经网络中的灾难性遗忘。 Corr，ABS/1612.00796。 4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。持续学习，并具有深刻的生成重播。corr，ABS/1705.08690。3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。克服神经网络中的灾难性遗忘。Corr，ABS/1612.00796。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。从持续学习的角度来看生成模型。corr，ABS/1812.09111。5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。24，否。363，pp。1-6，2023。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。
小农户的侵害性和风险行为对Nyando盆地CSV的气候诱发压力：设计家庭和乡村级别方法的影响
Playfair Cipher作为对称的哭泣方法，同时加密字母对。本研究旨在通过合并修改后的Blum Blum Shub算法并利用Keystream值来增强Playfair Cipher的安全性。Blum Blum Shub算法通过引入四个Blum Prime数量进行修改，从而使质量分解复杂化。这些素数用于生成随机数，随后通过映射生成序列的等效字符来形成键。在此调查中，我们确保安全的钥匙交换，并在将相关字符与Bigrams组合时，消除了Fuller字符的必要性。此外，我们通过更改Playfair Cipher的加密机制来掩盖了明文和密文大范围之间的关系。值得注意的是，收件人不会直接接收钥匙；不胜枚举，它独立生成与发件人相同的密钥，从而解决了密钥交换挑战。所提出的算法使用MATLAB软件在HP计算机上进行评估，并根据雪崩效应，频率分析，密钥生成，密钥交换和针对暴力力量攻击的能力进行评估。仿真结果表明，提出的算法产生了高雪崩效应。它产生一个复杂的钥匙，具有挑战性，并且需要大量时间才能破解隐性分析攻击。单个明文特征的轻微修改导致平均雪崩效应为80％。因此，提出的方法比扩展算法更安全。关键字 - Playfair，修改BBS，KeyStream，Me-Dian，CCM，平均索引值
2022 年数字资产主要趋势
去中心化金融，简称“DeFi”，是指由以太坊、Avalanche、Solana、Cardano 和其他第 1 层区块链协议支持的点对点金融，有别于中心化金融（“CeFi”）或传统金融（“TradFi”），在传统金融中，买家和卖家、支付发送者和接收者都依赖于银行、券商、托管人和清算公司等可信中介机构。DeFi 应用用户将资产“自行保管”在自己的钱包中，并受私钥保护。通过消除对可信中介机构的需求，DeFi 应用大幅提高了金融交易的速度并降低了交易成本。由于开源区块链区块对所有人都是可见的，因此 DeFi 还提高了交易以及由此产生的资产和负债状况的透明度。
华盛顿州交通运输部使用小型无人机
小型无人驾驶飞行器 (UAV) 越来越便宜，易于运输和发射，并且可以配备摄像头，为交通机构提供有用的信息。华盛顿州交通部进行了一系列无人机测试，以评估其能力，同时也探索机构问题。这些测试在探索无人机的一般能力的同时，重点评估了无人机作为州高速公路上方山坡上的雪崩控制工具的使用情况。WSDOT 的维护部门有一个活跃的雪崩控制计划，旨在减少高速公路封闭时间和对驾驶员的危害，而使用无人机被认为具有一些潜在的操作优势。无人机还拍摄了适合交通监控和数据收集的航拍图像。评估发现，无人机使用的主要限制是机构性的，特别是需要获得联邦航空管理局 (FAA) 的飞行批准。这一批准程序将使无人机的使用成为一项挑战，但随着 FAA 考虑新规则，这些问题可能会发生变化。
用于无直方图单光子深度感知的单门脉冲循环神经网络
摘要 — 最近的研究表明，将时间分辨的单光子雪崩二极管 (SPAD) 传感器与神经网络直接耦合，可以简化信号处理并减少冗余。然而，之前的尝试仅限于通用神经网络模型，包括长短期记忆 (LSTM)，这些模型无法实现针对特定任务的优化。基于对 SPAD 深度感知任务需求的洞察，这项工作引入了一种高度简化的脉冲循环神经网络，专门为此目的而量身定制。该模型具有独特的单输入门架构，仅通过简单的脉冲神经元实现。与经典 LSTM 相比，它的准确度有所提高，参数数量减少了 1.95 倍，能耗降低了至少 8.40 倍，同时性能显著优于其他脉冲神经网络。结果强调了开发专用于当前任务的网络架构的重要性，这可能为完全像素内处理的潜在进步铺平道路。索引词 — 单光子雪崩二极管、直接飞行时间、脉冲神经网络、循环神经网络、机器学习
无人机安装的雪雷达系统
摘要：机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法，可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层，并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统，其中包含一个未螺旋的航空车辆（UAV）平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查，该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里，我们介绍了完整系统的技术实施，再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外，我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解，并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联，范围从5到200 cm，并揭示了高度的一致性，从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具，可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估，其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。
UC Berkeley
固态技术的进步导致硅光电塑料（SIPM）的使用增加，用于粒子物理仪器中的闪烁光检测[1]。，正在积极考虑使用SIPMS用于直接检测暗物质（例如拟议的XLZD实验[2]）的实验中，并潜在地升级到Lux-Zeplin（LZ）检测器[3-5]。与光电倍增管（PMTS）相比，吸引力是显着的：放射性障碍的大小和数量更紧凑，对磁场的弹性，较低的工作电压以及自然像素化的光敏感区域，可以改善事件重建。作为一个简短的描述，SIPM是雪崩光电二极管的像素化阵列：P-n连接反向偏向于其击穿电压。当像素检测到一级光子时，所得的Geiger模式的电荷载体也会发出次级光子[6，7]。这种副作用是硅雪崩设备的通用[8]。这些二次光子本身可以通过SIPM中的不同像素检测到，因此产生了过量的，虚假的信号，这种效果称为光串扰。1因此，SIPMS的缺点是以串扰，光子检测形式的过量信号的固有产生，这种效应以设备增益非线性地缩放[10，11]。光串扰只要内部包含在原始设备中，就可以轻松地校准。在这种情况下，效果通常称为内部串扰。这被称为外部串扰。如果在检测器中仪器进行了多种s尖，则可能发生不同设备之间的串扰。因为次级光子已经逃脱了原始设备并被另一个SIPM检测到，因此校准不再直接。以这种方式，不幸的是，SIPM表现为脉冲手电筒。的确，在单个设备水平上不可能进行外部串扰的校准，并且只能由粒子探测器系统中的其他设备进行测量。