我们提出了一项详细的研究,该研究对具有连续体的quasibound状态的机械符合光子晶体的微腔。最近预计此类系统将减少Fabry-Pérot-type光学机械腔中的光损失。但是,它们需要两个相互面对的光子晶体平板,这对实验实现构成了巨大的挑战。我们研究了如何简化这样的理想系统,并且仍然在连续体中表现出quasibound状态。我们发现,面向分布式的bragg反射的悬浮的光子晶体平板实现了连续体中具有准态状态的光力学系统。在该系统中,可以消除辐射腔损失,以至于仅由材料吸收的耗散性损失占主导地位。这些建议的光力学腔设计预计将具有超过10 5的光学质量因子。
通过将光结合到下波长体积,光力学的微腔可以大大增强光和机械运动之间的相互作用。但是,这是以增加光损耗率的成本。因此,将基于微腔的光力系统放置在未解决的边带机制中,以防止基于边带的地面冷却。减少此类系统光损耗的途径是设计腔镜,即与机械谐振器相互作用的光学模式。在我们的工作中,我们分析了这样的光力学系统,其中其中一个镜子与频率很大,即悬挂的Fano镜子。此光力学系统由两种光学模式组成,这些光学模式与悬挂的Fano镜子的运动。我们制定了一个量子耦合模式描述,其中包括标准色散光学耦合以及耗散耦合。我们在线性状态下求解了系统动力学的兰格文方程,表明即使腔本身不在解析的边带机制中,但可以从室温下进行冷却,而是通过强光模式耦合来实现有效的侧带分辨率。重要的是,我们发现,需要针对有效激光衰减来适当分析腔输出光谱,以推断机械谐振器的声子占用。我们的工作还可以预测如何通过工程化Fano Mirror的特性来达到基于FANO的微博中非线性量子光学机械的制度。
摘要 人工智能 (AI) 与信息检索 (IR) 系统的集成通过增强信息可访问性、个性化和用户体验,彻底改变了学术图书馆的功能。传统的 IR 系统经常面临数据过载、相关性排名和用户可访问性问题,限制了它们满足学术用户动态需求的有效性。本评论探讨了人工智能技术(例如机器学习、自然语言处理和深度学习)在克服这些挑战方面的变革性作用,从而使 IR 系统更加高效和以用户为中心。通过智能推荐系统、高级搜索算法和人工智能虚拟助手,图书馆现在可以提供量身定制的信息体验,从而提高搜索准确性并加快资源访问速度。此外,本文还讨论了道德考虑因素,包括数据隐私、人工智能偏见和透明度,强调在学术环境中需要负责任的人工智能应用。通过讨论当前的应用和未来趋势,本评论旨在强调人工智能进一步发展学术图书馆 IR 系统的潜力,并提出继续研究的方向。总体而言,人工智能是重塑学术图书馆的关键推动因素,促进用户与大量信息资源的无缝和自适应交互。关键词:人工智能;信息检索系统;学术图书馆;用户体验;机器学习;数据隐私。
摘要 过去几十年来,人们获得了根本性的认识,发现细胞因子是类风湿性关节炎、银屑病/银屑病关节炎、炎症性肠病、特应性皮炎和脊柱关节炎等炎症性疾病的关键驱动因素。对各种细胞因子促炎和抗炎作用的深入了解促使了新的细胞因子靶向疗法的出现,这种疗法在过去几年里彻底改变了炎症性疾病患者的治疗选择。疾病相关的免疫反应通常涉及多种细胞因子的复杂相互作用。因此,阻断一种细胞因子并不一定会导致所有炎症性疾病患者的病情持续缓解,并促进了针对多种细胞因子共有的细胞内通路的新治疗策略。通过抑制细胞因子家族共有的 JAK-STAT 信号通路,JAK 抑制剂 (JAKinibs) 为炎症性疾病的治疗创造了新的范例。多种药物已被批准用于治疗各种疾病,还有更多药物正在研究用于治疗多种新适应症。第二代选择性 JAKinibs 的设计旨在提高选择性并尽可能降低副作用风险。在当前的审查中,我们将总结全 JAKinibs 与选择性 JAKinibs 的当前证据以及对新副作用和适应症(包括 COVID-19)的最新见解。
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