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自下而上可调宽带半反射手性镜
传统镜子在反射时会改变圆偏振光的手性。然而，人们对设计和制造手性保持镜子以及手性反射超表面的需求日益增长，这些镜子的反射光子自旋态可调，可在紫外和可见光域的宽波长范围内工作。到目前为止，大多数手性镜都是通过自上而下的技术制备的，例如电子束光刻，这些技术成本非常高，并且难以扩展到宏观设备。这里介绍了一种有效的自下而上的策略，用于通过使用逐层组装取向银纳米线层来制造手性镜，这些银纳米线层是通过在半反射银层上进行掠入射喷涂制备的。由此产生的手性超表面对紫外、可见光和近红外域中宽波长范围内的圆偏振光显示出结构相关的差分反射率，达到了极高的品质因数。它们的差分反射率可达到最大偏振效率的 95%，且反射光的旋向性部分保留。这些具有可调手性反射率的大面积手性镜在光学、传感和手性光与物质相互作用等各个领域都有着广阔的应用前景。
农业镜报：未来印度
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福特 - Dezo 的车库镜像站点 #2
xr793.org › uploads › 2022/07 › 1988-F... PDF 2022 年 7 月 31 日 — 2022 年 7 月 31 日 发动机和往复式飞机发动机的耐磨性...人体工程学，它开始了很长一段时间在你驾驶方向盘之前。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
基于量子点增益镜的高功率 760 nm VECSEL
ERTICAL -外腔面发射激光器 (VECSEL) 因其能够在很宽的波长范围内产生高功率高亮度发射而备受关注 [1]。半导体增益的固有波长多功能性与开放式谐振腔相结合，可以实现从紫外到中红外的基波和频率转换发射 [2]。然而，VECSEL 的技术发展并未均匀分布在所有波长区域，导致某些光谱窗口的覆盖效果不佳。700-800 nm 范围就是一个例子，它最近因在生物光子学 [3]、医学 [4] 和光谱学 [5] 中的应用而引起了人们的关注。此外，该波长范围的频率倍增为紫外发射开辟了新的途径，原子分子和光学物理学可以从窄线宽可调谐激光器中受益，可用于原子冷却和同位素分离 [6]。
通过随机镜下降的逆增强学习
2预序5 2.1简介。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.2规范和双重规范。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.3线性编程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 2.4拉格朗日功能。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2预序5 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2规范和双重规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.3线性编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.4拉格朗日功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5.1成本函数的反相反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6马尔可夫决策过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6.1线性编程公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
亚美尼亚镜报观察家
沃特敦 — 阿尔察赫遭受了一系列恐怖事件，从 2020 年开始，阿尔察赫失去了大部分领土，到 2023 年，阿尔察赫的人口被驱逐，并被阿塞拜疆完全接管，这些事件对流亡国外的人产生了影响，但显然他们与外界保持着安全距离。经历过这种经历的卡拉巴赫人受到了不同的伤害。2023 年 9 月 25 日，一名年轻男子和他的家人不仅遭受了家园和土地被篡夺者的痛苦损失，而且在斯捷潘纳克特附近贝尔卡佐尔的一个仓库发生大火时损失更大，当时该市的居民在听说可能有燃料可供出售后，急于逃离，以免被阿塞拜疆军队占领。在随后发生的大火中，220 多人死亡，300 多人受伤。见《阿尔察赫青少年》，第 10 页
大型语言模型是否反映认知语言处理？
大型语言模型 (LLM) 在文本理解和逻辑推理方面表现出了卓越的能力，这表明 LLM 学习到的文本表征可以促进其语言处理能力。在神经科学中，大脑认知处理信号通常用于研究人类的语言处理。因此，很自然地会问 LLM 的文本嵌入与大脑认知处理信号的对齐程度如何，以及训练策略如何影响 LLM-大脑对齐？在本文中，我们使用表征相似性分析 (RSA) 来测量 23 个主流 LLM 与大脑 fMRI 信号之间的对齐程度，以评估 LLM 对认知语言处理的模拟效果。我们通过实证研究了各种因素（例如，训练前数据大小、模型缩放、对齐训练和提示）对这种 LLM-大脑对齐的影响。实验结果表明，预训练数据大小和模型缩放与 LLM-大脑相似性呈正相关，1 而对齐训练可以显著提高 LLM-大脑相似性。明确的提示有助于 LLM 与大脑认知语言处理的一致性，而无意义的噪声提示可能会削弱这种对齐。此外，各种 LLM 评估（例如 MMLU、Chatbot Arena）的表现与 LLM-大脑相似性高度相关。