BECS 44213 无线通信和网络 3 COC 新 BECS 44223 区块链和加密货币 3 O - C 新 BECS 44233 计算机图形学和可视化 3 C - C 新 BECS 44243 高性能计算 3 O - O 新 BECS 44253 计算机科学新兴技术 3 C - C 新 BECS 44263 机器学习 3 OOO 新 BECS 44273 游戏开发 3 C - O 新 BECS 44283 高级数据库 3 O - O 新 BECS 44414 电力电子学 4 CC - 新 BECS 44424 CMOS VLSI 系统设计 4 OC - 新 BECS 44434 电子学专题 4 OO - 新 BECS 44443 RF 和微波电路设计 3 OO - 新 BECS 44453 工业电子学 3 OO - 新BECS 44462 工业自动化 2 OO - 新 BECS 44716 工业培训 6 C - O 新 BECS 44472 电子产品设计与制造 2 OO - 新 BECS 43816 研究项目(小组) 6 C - - 新 5 & 6 BECS 43033 高级实验室 I 3 - C - 新
Bose-Einstein冷凝物的研究很重要,因为它具有原子理的潜力。可以提高精度的原子激光器和测量仪器。 例如,BEC可用于精确的重力波检测。 bec还具有减速光的能力,并且已经表明,光脉冲甚至可能被困在它们中。 这可能会导致在基于光的技术领域的充分应用,并影响量子计算的世界。 总的来说,在ISS的CAL中研究更长的BEC的能力肯定会带来令人兴奋的机会。可以提高精度的原子激光器和测量仪器。例如,BEC可用于精确的重力波检测。bec还具有减速光的能力,并且已经表明,光脉冲甚至可能被困在它们中。这可能会导致在基于光的技术领域的充分应用,并影响量子计算的世界。总的来说,在ISS的CAL中研究更长的BEC的能力肯定会带来令人兴奋的机会。
新兴的原子电子学领域研究基于原子玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 的系统与电子设备和电路之间的相似性。当前项目涵盖在各种外部驱动条件下捕获的单组分和多组分原子 BEC 的理论研究。它将重点研究相干耦合凝聚态中的量子传输和涡旋动力学。该项目旨在(但不限于)开发用于未来计量应用的原子电子器件。
摘要:血脑屏障 (BBB) 由脑内皮细胞 (BEC) 构成,生物制剂无法通过。脂质体和其他纳米颗粒是将生物制剂递送至 BEC 的良好候选物,因为它们可以万能地包裹大量目标分子。脂质体需要附着靶向分子,因为不幸的是,BEC 几乎无法从循环中吸收非靶向脂质体。独立研究小组的实验已证实,靶向转铁蛋白受体的抗体在将纳米颗粒靶向递送至 BEC 方面更胜一筹。通过与抗转铁蛋白受体抗体结合对纳米颗粒进行功能化,可导致纳米颗粒被脑毛细血管和毛细血管后小静脉的内皮细胞吸收。降低与脂质体结合的靶向转铁蛋白受体抗体的密度会限制 BEC 的吸收。阻止与高亲和力抗转铁蛋白受体抗体结合的纳米粒子的运输、降低靶向抗体的亲和力或使用单价抗体可增加 BEC 的吸收,并允许进一步穿过 BBB。靶向脂质体在毛细血管后小静脉中从血液到大脑的运输的新证明很有趣,显然值得进一步研究机制。最近有证据表明靶向纳米粒子穿过 BBB,这为未来将生物制剂输送到大脑带来了巨大的希望。
当具有整数自旋的粒子在低温和高密度下聚集时,它们会发生玻色-爱因斯坦凝聚 (BEC)。原子、磁振子、固态激子、表面等离子体极化子和与光耦合的激子表现出 BEC,由于大量占据相应系统的基态,因此产生高相干性。令人惊讶的是,最近发现光子在有机染料填充的光学微腔中表现出 BEC,由于光子质量低,这种情况发生在室温下。在这里,我们证明无机半导体微腔内的光子也会热化并经历 BEC。虽然人们认为半导体激光器是在热平衡之外运行的,但我们在系统中确定了一个热化良好的区域,我们可以清楚地区分激光作用和 BEC。半导体微腔是探索量子统计光子凝聚体的物理和应用的强大系统。实际上,光子 BEC 在比激光器更低的阈值下提供其临界行为。我们的研究还显示了另外两个优点:无机半导体中没有暗电子态,因此这些 BEC 可以持续存在;量子阱提供更强的光子-光子散射。我们测量了一个未优化的相互作用参数 (̃ g ≳ 10 –3),该参数足够大,可以了解 BEC 内相互作用的丰富物理特性,例如超流体光。
玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 是物质的一种量子态,其中玻色子粒子在单一本征态中形成宏观种群。预测这种状态的理论 [ 1 ] 等待了 70 年才在实验室中被探索 [ 2 , 3 ],这一里程碑式的成就开启了近 30 年在超冷原子和量子模拟器领域的卓有成效的研究 [ 4 ]。然而,尽管取得了进展,常用的 BEC 测量技术在提供的信息方面并不完整。成像是 BEC 测量技术的核心。通过将光照射穿过原子云并记录其投射的阴影,可以提取特定状态下原子的密度。通常有两种成像模式:原位,对仍在陷阱内的云进行成像,或飞行时间 (TOF)。后者通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来完成 [ 5 ];它类似于在光学中测量“远场”的强度。如果粒子在膨胀过程中不相互作用,并且云的初始尺寸相对于最终膨胀尺寸可以忽略不计,则 TOF 图像提供云的动量分布,即波函数的空间傅里叶变换的幅度。如果存在相互作用,但最终密度足够低,以至于它们可以忽略不计,则测量的动量分布的动能反映初始动能加上相互作用能。这些成像模式仅捕获状态的部分信息,因为它们仅在单个时间点和单个平面上测量密度,无论是原位还是 TOF。然而,BEC 是量子对象,因此它们是物质波 [6],其特征是振幅和相位。因此,要表征 BEC,必须在它们演化过程中获得其在空间中任何地方的振幅和相位的完整图。因此,依靠这两种模式,创新的
Bose-Einstein凝结(BEC)是骨颗粒在单个特征状态中形成宏观种群的量子状态。预测该状态的理论[1]在实验室[2,3]中等待了70年,这是一个里程碑的成就,在超级原子和量子模拟的领域中启动了将近三十年的富有成果的研究[4]。尽管取得了进展,但BEC的常用测量技术在它们提供的信息中是不完整的。成像是BEC测量技术的核心。通过通过原子云闪耀光并记录其铸造的阴影,可以在给定状态下提取原子的密度。通常可用两种成像模式:原位,在陷阱内部或旋转时间(TOF)时对云进行成像。通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来执行后者[5];它是测量光学“远场”强度的类似物。如果粒子在扩展过程中不相互作用,并且云的初始尺寸相对于最终扩展的大小而忽略了,则TOF图像提供了云的动量分布,这是波函数的空间傅立叶变换的幅度。如果存在相互作用,但最终密度足够低,以至于它们变得可以忽略不计,则测得的动量分布的动能会反映初始动力学加相互作用能。然而,BEC是量子对象,因此它们是物质波[6],其特征是幅度和相位。这些成像方式仅捕获状态的一部分,因为它们在单个时间点和单个平面上,原位或TOF中单独测量密度。因此,要表征一个BEC,随着它们的发展,必须在空间中获得其幅度和相位的完整地图。因此,依靠这两种方式,Inno-
今年的报告还首次强调了威胁行为者使用 Gen AI 来增加成员目前面临的攻击的数量、可信度或严重性。报告敦促公司考虑对员工进行培训,让他们了解对抗性使用生成式人工智能所带来的更高的欺诈和网络风险,以及他们的网络安全计划是否考虑使用技术工具、数据来源和流程来识别此类风险。报告观察到,威胁行为者已经使用 Gen AI 生成可能绕过身份验证的虚假内容(例如深度伪造),创建变形以逃避检测的多态恶意软件,以及开发没有复杂技术能力的恶意工具。它还列出了威胁行为者利用 Gen AI 来放大现有网络安全威胁的方式(例如帐户接管、BEC、勒索软件
超流体是一种迷人而奇特的物质状态,源于极低温度下的量子效应。超流体是一种液体,与传统流体的区别在于没有分子粘性。因此,低速穿过它的物体不会受到任何阻力。超流体的例子有 3He 和 4He、由稀碱性气体制成的玻色-爱因斯坦凝聚体 (BEC)、光学非线性系统中的光以及中子星的核心。超流体的应用范围从冷却超导材料和红外探测器到冷原子和湍流的纯基础研究。超流体湍流中最明显的量子效应是量子涡旋的存在。这种涡旋就像原子龙卷风,具有量化的循环。在 3He 和 4He 以及原子 BEC 等系统中,量子涡旋表现为流体动力学涡旋,重新连接和重新排列其拓扑结构。