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（20EC0433）光纤通信
成功完成本课程后，学生将能够达到1。了解光纤传输链接，光纤模式和结构的基本元素。2。了解不同种类的损失，光波指南中的信号失真和其他信号降解因子。3。学习各种光源材料和光学接收器，例如LED结构，量子效率，激光二极管，PIN，APD二极管，照片检测器中的噪声性能，接收器操作和配置。4。分析模拟和数字链接的使用，例如在数字链路系统中要考虑点对点链接的各种标准，例如功率损耗波长。5。学习光纤网络组件，各种网络方面和操作原理WDM。6。分析不同技术以提高系统能力。
XOPT2024程序
15:10-15：25 Tzu-Chi Huang国家联合大学使用TPS 23A硬X射线纳米探针探索GGG Wafer的量子特性：HB-T干涉仪和洞察力的整合到单个光子源
基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
评论文章：parthanatos和凋亡
癌症中的凋亡允许肿瘤细胞生存并繁殖，并导致肿瘤进展和耐药性。相反，Parthanatos是由聚（ADP-核糖）聚合酶1（PARP1）过度激活，诱导凋亡诱导因子（AIF）易位的caspase非代谢崩溃的，以及综合DNA损伤。几种癌症模型涉及parthanatos。脱氧噬菌体毒素（DPT）通过过量的ROS产生，PARP1上调和AIF核易位诱导神经胶质瘤细胞中的parthanatos。像急性髓样白血病（AML）一样，大麻素衍生物Win-55触发了Parthanatos，并且诸如Olaparib等PARP抑制剂可以逆转效果。制定涉及高级癌症治疗策略的癌症治疗策略取决于凋亡与帕氏症之间的相互作用。然而，这种基于凋亡的癌症疗法倾向于发展抗药性，因此迫切需要研究诸如parthanatos之类的替代途径，帕氏症（Parthanatos）可能并不总是触发凋亡。在克服凋亡耐药性时，有证据表明，将凋亡诱导剂（例如BH3 Mimetics）与PARP抑制剂结合起来可以协同增强细胞死亡。氧化应激调节剂可促进骨par骨和凋亡路径的执行并允许治疗。在这篇综述中，讨论了与癌症治疗潜力有关的凋亡和parthanatos在分子水平上进行彻底比较。关键字：parthanatos，凋亡，癌症，细胞死亡机制，PARP1，胱天蛋白酶，耐药性我们纳入了最新发现，以证明帕氏症不仅可以通过帕氏症和凋亡的结合使用来管理治疗耐药性，并增强癌症治疗，而且还可以对长期循环的癌症干细胞治疗多种形式的转移性癌症来使用免疫力和骨沉积。
优化Kreiss常数
是矩阵非正常行为的定量度量[33，4]，这是因为K（a）≥1，例如如果a是正常的。更确切地说，当且仅当M 0（a）= 1达到其全局最小值时，将获得全局最小值k（a）= 1，这是在这些矩阵a a at a at是光谱规范中的收缩。在动态系统的领域之外，例如，k（a）的定量方面在网络分析中引起了人们的关注[4]。尽管我们在这里的主要关注点是矩阵，但值得一提的是C 0 - 操作员半组的情况。这里的左手估计k（a）≤m0（a）从（4）仍然有效，观察到k（a）= 1 = 1表示m 0（a）= 1，在频谱规范中至少在Hilbert Space中获得了Hilbert Space的全局最小值。这两个事实都是Hille-Yoshida定理的简单后果[11]。结论是，即使对于半组，瞬态动力学也可以通过Kreiss常数进行适当评估。虽然Kreiss常数K（A）在许多书籍，文章和文章中受到了广泛的关注，以分析瞬态系统行为的理论数量[33]，但最近才解决了其计算。在[24]中，作者与全局搜索同时使用各种本地优化技术来计算具有认证的k（a）。在[33]中，k（a）仅通过绘制比率αϵ（a） /ϵ的比率来估算，并搜索最大值，这似乎是在[23]中开创的。纸张的结构如下。在本文中，我们表明可以使用可靠控制的技术以有限的复杂性来准确地计算kreiss常数k（a）。我们的新特征为更具挑战性的情况开辟了道路，在这种情况下，克里斯常数不仅是构成的，而且更加雄心勃勃，在闭环中最小化，目的是通过使用反馈来限制植物的瞬时生长（1）。简而言之，一个人可能希望使用反馈使闭环A CL更靠近承包瞬态行为，而不是原始矩阵a。这有望在非线性系统的反馈控制中产生后果，众所周知，即使对于良好的抑制抑制型的效应，稳定状态下的雅各布式的非正态性也可能导致较大的瞬态扩增，或者导致非线性效应，或者导致不良极限限制动力学。这种现象在流体动态社区中众所周知[19，28，30，34，26]。在第2节中，我们获得了k（a）的公式，该公式可通过将其与结构化的奇异值或在鲁棒系统分析中知道的结构化奇异值或µ相关联，以合理的效果来计算它。在第3节中，我们扩大了范围，并解决了在闭环中最小化K（A Cl）的问题。由于这是一个NP硬性问题，因此提出了一种快速的启发式，该问题基于非差优化技术。第4节简要概述了这些技术，并显示了如何使用第2节的技术来证明本地优化的结果。数值实验和其他并发技术在第5节中提供。
光学：阅读策略食谱
在温暖的春天（当）时，莎莉·简（Who）正走到她的英语课上（当时），当她看到约翰尼（谁）站在水上喷泉旁时。约翰尼是七年级班上最大的男孩，他一直称她为“雀斑”（什么）。莎莉（Sally）发誓，如果约翰尼（Johnny）再一次称她为“雀斑”，她会向他展示她70磅的假小子框架可以做什么（为什么）。当她走近约翰尼时，莎莉·简闭上了眼睛，期待着低语的名字。Johnny没想到他说“ Freck”，她会跳下他的背。 到他到达第二个音节时，“ - les”，她的眼睛围着一只手，另一只手抓住了他那长长的棕色头发。 他错开了，将她猛撞在储物柜上，试图拉起辫子使她从背部脱身。 坎贝尔女士跑到教室门的那一刻，萨利从约翰尼的背上跳下来，跑到校长的办公室，甚至可以叫她到办公室。 她已经知道自己的惩罚将在桌子上擦洗口香糖（如何）；然而，约翰尼还不知道他的 - 在摘下牙龈莎莉·简（Gum Sally Jane）的棉布之前，它将在她抓住头发之前藏在她的手中。 现在，每当他称她为“雀斑”时，她只是笑了笑，称他为“鲍迪”。Johnny没想到他说“ Freck”，她会跳下他的背。到他到达第二个音节时，“ - les”，她的眼睛围着一只手，另一只手抓住了他那长长的棕色头发。他错开了，将她猛撞在储物柜上，试图拉起辫子使她从背部脱身。坎贝尔女士跑到教室门的那一刻，萨利从约翰尼的背上跳下来，跑到校长的办公室，甚至可以叫她到办公室。她已经知道自己的惩罚将在桌子上擦洗口香糖（如何）；然而，约翰尼还不知道他的 - 在摘下牙龈莎莉·简（Gum Sally Jane）的棉布之前，它将在她抓住头发之前藏在她的手中。现在，每当他称她为“雀斑”时，她只是笑了笑，称他为“鲍迪”。
不完美的人...
我们介绍了AGSA，这是一个挑剔的造成巨型肌框架，该框架从高级人类的反馈中学习，以应对无奖励培训，安全探索和不完美的低级人类控制的挑战。最近的人类循环学习方法使人类参与者能够干预学习代理的控制并提供在线演示。尽管如此，这些方法在很大程度上依赖于完美的人类相互作用，包括准确的人监测干预决策和近乎最佳的人类示范。AGSA采用专用的门控剂来确定何时切换控制，从而减少了持续的人类监测的需求。为了获得精确且可预见的门控剂，AGSA从人类评估反馈中训练了对门控件的干预请求的评估反馈和对人类干预轨迹成对的偏好反馈。而不是依靠潜在的次优的示威演示，而是使用来自门控剂的控制转换信号对学习代理进行训练。我们提供了分别描述两种代理能力的性能界限的理论见解。在挑战连续控制环境中，在不同技能水平的模拟和实际人类参与者中进行了实验。比较结果强调，AGSA在培训安全性，政策绩效和用户友好方面对以前的人类学习的方法取得了重大改进。项目网页位于https://agsa4rl.github.io/。