XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSWIR
光电系统 - Leonardo - 电子产品
EOST381M 基于模块化有效载荷，最多可容纳六个 EO 传感器。它是一个单 LRU 和 ITAR 免费系统，使用专有的 ERICA_Plus 热像仪，工作在中波长光谱 (3-5μm) 中，基于公司的焦平面阵列 (FPA) Hawk（标准清晰度）或 Falcon（高清）探测器。对于瞄准操作，EOST381M 使用激光指示器（符合 STANAG3733）进行炸弹/导弹精确激光制导。对于距离测量，如果需要，可以安装激光测距仪，并且还可以使用 NVG 兼容激光指示器与全高清 TVC SPOTTER 配合使用，以提供增强的微光目标标记能力。如果需要，可以选择使用 SWIR 摄像机来提供可见点激光以进行视觉目标确认。
光电系统 - Leonardo - 电子产品
EOST381M 基于模块化有效载荷，最多可容纳六个 EO 传感器。它是一个单 LRU 和 ITAR 免费系统，使用专有的 ERICA_Plus 热像仪，工作在中波长光谱 (3-5μm) 中，基于公司的焦平面阵列 (FPA) Hawk（标准清晰度）或 Falcon（高清）探测器。对于瞄准操作，EOST381M 使用激光指示器（符合 STANAG3733）进行炸弹/导弹精确激光制导。对于距离测量，如果需要，可以安装激光测距仪，并且还可以使用 NVG 兼容激光指示器与全高清 TVC SPOTTER 配合使用，以提供增强的微光目标标记能力。如果需要，可以选择使用 SWIR 摄像机来提供可见点激光以进行视觉目标确认。
光电系统 - Leonardo - 电子产品
EOST381M 基于模块化有效载荷，最多可容纳六个 EO 传感器。它是一个单 LRU 和 ITAR 免费系统，使用专有的 ERICA_Plus 热像仪，工作在中波长光谱 (3-5μm) 中，基于公司的焦平面阵列 (FPA) Hawk（标准清晰度）或 Falcon（高清）探测器。对于瞄准操作，EOST381M 使用激光指示器（符合 STANAG3733）进行炸弹/导弹精确激光制导。对于距离测量，如果需要，可以安装激光测距仪，并且还可以使用 NVG 兼容激光指示器与全高清 TVC SPOTTER 配合使用，以提供增强的微光目标标记能力。如果需要，可以选择使用 SWIR 摄像机来提供可见点激光以进行视觉目标确认。
Biodata
1低膨胀玻璃陶瓷的开发 - 正在进行的（赞助商：RCI-VSSC）2开发SOFC-SOEC系统用于电力和氢的生成系统 - 持续的（赞助商：CHT-oidB）3有限的生产和供应透明大腿圆顶的生产和供应 - 正在进行NMRL，DRDO）5透明尖晶石IR圆顶的开发 - 完成（赞助商：RCI -PGAD，DRDO）6开发试剂配方的开发和优化低膨胀玻璃陶瓷（LEGC）的表面清洁过程 - 已完成（赞助商：RCI：RCI，DRDO，DRDO）7透明ZnS ceram ceram ceram和Windows spparent lights spporne spparent spparent spparent lighter sppore sppore sppore sppore sppore sppore and sppore and sppore sperdor and sprdo sprdo sprdo sprdoer（RCE） - 8（RCI） - IR透明的ZnS陶瓷毛坯，透镜和圆顶完成（赞助商：RCI＆VSSC）9 SWIR尖晶石圆顶的开发和供应 - 已完成（赞助商：IRDE，DRDO）10多模层尖晶石圆顶的开发和供应
Excelitas技术展示光子学，成像创新
•具有Excelitas的X-Cite Xylis™II宽光谱LED照明系统的显微镜演示，用于常规和高级荧光成像应用的ARC灯更换，以及带有反向添加图像传感器的PCO.Edge 10 Bi Clhs摄像头，可提供多达85％的量子效率，可提供高达85％的宽度光谱。•多光谱技术，包括PCO.pixelfly™1.3 SWIR高性能机器摄像机，带有Ingaas图像传感器，在短波红外（SWIR）中敏感，近红外且可见的电磁谱系范围；除了具有模块化设计和无限校正光学的Optem®融合微成像系统，可在机器视觉，自动化光学检查和非接触式计量方面的最大多功能性。•光学相干断层扫描（OCT）演示展示了Excelitas的Axsun高速SS-OCT可调激光发动机的调音带宽，输出功率，扫描速度和连贯性长度，从而在下一代OCT系统中削减性能。Excelitas Photonics West Booth的其他演示将包括：•使用Excelitas'PCO.Edge®26CLHS SCMOS摄像机和NewLinos®Inspec.xInspec.x 5.6/105 Vis-nir镜头进行自动排序。此演示提供了由基于AI的图像处理驱动的快速响应分类，使用NVIDIA JETSON板，在图像数据流中•使用Excelitas的新PCO.DIMAX 3.6 ST高速相机和Linos D.Fine HR-M系列镜头在高速分析，分析和检查应用程序中使用高速对象识别。•固态激光雷达演示展示了带有单片4通道芯片的自定义16通道脉冲激光模块。低功率digipyro家族可以是ASIC集成驱动程序的芯片具有Excelitas高功率激光器（50 a的150 W /通道）的功能，以及CMOS SPAD（单个Photon Avalanche二极管）阵列，用于LIDAR系统应用。•具有Excelitas低功率Digipyro PYD 1598的实时运动检测演示，以1.8V供应电压为新的行业领先标准，供应电流大大降低。
土壤类型（世界参考基础）欧洲的地图基于整体机器学习和多尺度EO数据
图1。将预测作为土壤健康数据立方体的一部分（AI4SOILHealth项目）的一部分。这是作为自动化工作流的实现的，可以随着新的旧土壤数据的协调并添加到培训池中，可以更新和改进预测。Abbreviations: AW3D30 — ALOS World 3D 30 m Digital Surface Model ( Japan Aerospace Exploration Agency , 2021 ), GLO30 — Copernicus GLO-30 Digital Surface Model ( European Space Agency , 2024 ), NIR — Near Infrared, SWIR — Short-wave infrared, NDVI — Landsat Normalized Difference Vegetation Index, NDTI — Normalized Difference Tillage Index, MODIS — The NASA的中等分辨率成像光谱仪，NUTS3 - 基于螺母（统计数据的领土单位的命名）的欧盟小区域，分类，LST- LST - 土地表面温度，MODIS。
附录A补充信息
图S1：用于测量来自半导体晶体HHG的单光束二阶强度相关的强度相关测量设置的实验配置。超短脉冲通过半波板和偏振器（P），并在半导体样品上以镜头（F 1）聚焦，达到了与焦点处的材料内部原子场强度相当的电场强度。生成的辐射通过光圈（a）在空间上滤波，并沿主排放极化（P）轴选择。剩余的红外泵光子被过滤。使用镜头（F 2）将选定的HHG辐射朝向检测器臂进行编织。之后，H3和H5用两个二分性镜（DM 1和DM 2）在空间上分离。进一步的光谱过滤是通过窄带过滤器在HBT类似设置之前完成的，以将光子到达时间关联。最后，两个类似的镜头（F 3）将辐射聚焦于Spad芯片上。Spads以Geiger模式进行操作，并用作由数字转换器介导的开始停机测量的输入。
厚 Al0.85Ga0 中的异常过量噪声行为。...
Al 0.85 Ga 0.15 As 0.56 Sb 0.44 由于其电子和空穴电离系数之间的比率非常大，因此作为 1550 nm 低噪声短波红外 (SWIR) 雪崩光电二极管 (APD) 的材料最近引起了广泛的研究兴趣。这项工作报告了厚 Al 0.85 Ga 0.15 As 0.56 Sb 0.44 PIN 和 NIP 结构的新实验过剩噪声数据，测得的噪声在比以前报告的乘法值高得多的倍增值下（F = 2.2，M = 38）。这些结果与经典的 McIntyre 过剩噪声理论不一致，该理论高估了基于该合金报告的电离系数的预期噪声。即使添加“死区”效应也无法解释这些差异。解释观察到的低过量噪声的唯一方法是得出结论，即使在相对较低的电场下，该材料中电子和空穴碰撞电离的空间概率分布也遵循威布尔-弗雷歇分布函数。仅凭电离系数的知识已不足以预测该材料系统的过量噪声特性，因此需要提取该合金的电场相关电子和空穴电离概率分布。
2023年诺贝尔化学奖：量子点
光子技术在材料和生命科学中的许多应用都需要可以将吸收的光子转换为紫外线（UV），可见（VIS），近红外（NIR）和短波红外（SWIR）区域中的发射光子。在这方面，量子点（QD）具有独特的光电特性，因为它们的尺寸决定了它们的吸光度和光量（PL）光谱。此外，它们表现出较大的长期系数和高PL量子产率（PL QY）。结合其小纳米尺寸，QD成为许多研究领域的重要工具，也是纳米技术巨大应用潜力的一个很好的例子。在2023年，诺贝尔化学奖2023年因发现和开发合成程序以获得胶体稳定的QD而授予了诺贝尔奖。长期以来，纳米颗粒可以从理论上显示量子现象，例如量子大小效应（QSE）和大小依赖性物理学特性，但长期以来对这些知识的实用和适用益处。在1980年代初期，Aleksey Ekimov开发了一种用于
多模态生物医学成像 XX（BO304）
主题包括但不限于：• 整合结构、分子和功能信息的多模态成像• 多模态显微成像• 2D、3D、4D 断层扫描和/或多光谱成像（从 UV-VIS 到 SWIR）• 应用于光学成像的成像分析和/或图像处理技术（例如可视化、分割、配准）• 基于机器学习和深度学习的图像形成和数据分析• 用于图像重建/融合的人工智能和机器学习• 多模态成像仪器和系统设计• 可为临床和临床前成像提供更好的定量和/或诊断洞察的检测和诊断分析技术（例如定量测量方法、计算机辅助诊断）• 用于将光学成像与其他成像模式（例如 MR、X 射线、PET）相结合的成像分析和/或图像处理技术• 可能有助于将光学成像引入临床的图像分析、计算方法和重建方法（复杂数据集的视觉渲染、辅助光学重建的新算法）• 这些新技术的临床评估（图像数据的生理和功能解释、视觉感知和观察者表现，体内光学特征定量评估的验证