最近已经证明了Terahertz(THz)发射量子级联激光(QCL)梳子的全相控制,即使是最苛刻的应用,也为新的视角开辟了新的观点。在此框架中,简化控制这些设备的设置将有助于加速其在许多领域的传播。这项研究报告了一种使用非常简单的实验设置来控制THZ QCL梳子的发射频率的新方法,从而利用了普通的白色光发射二极管的不相干发射。在这些条件下可访问的略有扰动式允许调整半导体的复杂折射率,而不会破坏宽带激光增益。软执行器的表征并与另一个执行器(QCL驱动电流)进行了比较。显示了这种额外的自由度对于频率和thz QCL梳子的相位稳定的适用性,并讨论了观点。
本文定义了一种使用AI来增强人类智能的新方法,以解决最佳目标。我们提出的AI Indigo是通过质量优化进行的,是构成态度的缩写。与人类合作者结合使用时,我们将联合系统Indigovx称为虚拟专家。系统在概念上很简单。我们设想将这种方法应用于游戏或业务策略,人类提供战略环境和AI提供最佳,数据驱动的动作。Indigo通过迭代反馈循环运作,利用人类专家的上下文知识以及AI的数据驱动的见解,以制定和完善策略,以实现明确定义的目标。使用量化的三分学模式,这种杂交使联合团队能够评估策略并完善计划,同时适应实时的挑战和变化。
光纤是一种沿其长度传输光的玻璃或塑料纤维。光纤光学是应用科学与工程的交叉学科,涉及光纤的设计和应用。光纤广泛用于光纤通信,它允许在更长的距离和更高的带宽(数据速率)下传输,因为光的频率比任何其他形式的无线电信号都要高。光通过全内反射保持在光纤的核心中。这使得光纤充当波导。光纤被用来代替金属线,因为信号沿光纤传输时损耗更小,而且它们也不受雷暴引起的电磁干扰的影响。光纤还用于照明,并被包裹成束,因此它们可用于传输图像,从而允许在狭小空间内观看。专门设计的光纤用于各种其他应用,包括传感器和光纤激光器。
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摘要 激光直接金属沉积 (DMD) 已发展成为一种在现有材料上沉积涂层的制造工艺,并在复杂精密部件的增材制造 (AM) 中被证明具有优势。然而,必须仔细确定适当的工艺参数组合,以使这种方法在工业上经济可行。本研究旨在提高不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 的激光 DMD 的生产率。据此,讨论了激光功率 P、扫描速度 v、粉末流速 ̇ m 和光斑直径 s 等主要激光工艺参数对轨道几何形状和堆积率的影响。进行回归分析以推导主要参数组合与沉积速率之间的相关性。结果显示,对于长宽比、稀释度和沉积速率的几何特性,线性回归相关性良好,R 2 >0.9。使用线性回归方程构建的加工图展示了与沉积速率、长宽比和稀释度相关的适当工艺参数选择。
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题,在该环境中,我们获得了一个经过精确训练的模型,并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩,而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型,这个问题变得很普遍,并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中,我们介绍了一种新的压缩框架,该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化,具有时间和空间效率,并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面,我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla,1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现,该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看,我们的实验结果表明,它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡,并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。
针对特定主题查询小姐洛娜·伍德(Lorna Wood)英语主管埃里克·布拉基(Eric Boakye)数学负责人菲利帕·达维(Philippa Dawe)夫人菲利帕·达维(Philippa Dawe)科学主管雷切尔·哈姆布里(Rachael Hambley)现代外国语言夫人凯瑟琳·莫赫拉斯(Katherine)凯瑟琳·莫赫拉斯里(Katherine Mohrasri)凯瑟琳·莫尔斯里(Katherine Mohrasri技术艺术(DT)Abi Edwins夫人创意和技术艺术主管(食品)Emily Robinson小姐艺术主管Rachel Moore宗教研究和公民研究主管艾米·斯科特经典夫人
光学 MEMS 器件对于激光雷达和 AR 汽车应用越来越重要。准确预测和补偿封装翘曲对于保持精确的光学对准和长期可靠性至关重要。团队必须开发一个预测模型来模拟动态热分布期间附着在 PCB 基板上的芯片的翘曲/变形。
