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。
通用选修课 II:第 4 学期 印度经济-II 课程简介 本课程探讨特定行业的政策及其对印度主要经济指标趋势的影响。它重点介绍主要的政策辩论,并通过实证证据评估印度经济。
惩罚和罪行的概念;规定对低估分期付款应纳税额和延迟或不缴税款的利息。规定对未能保存文件或提交收入报表或申报表、作出虚假或误导性陈述、协助或教唆或诱导他人犯罪的行为收取费用,规定对以下行为的刑事犯罪:不缴税款、作出虚假或误导性陈述、授权和未经授权的人、协助或教唆、不遵守法案。规定奖金和其他激励措施。((附数字示例)
电介质中的电偏振,电位移电流;麦克斯韦电场方程的简介,电流密度的连续性方程,修改磁场卷曲的方程式以满足连续性方程。麦克斯韦在真空和非导电介质中的方程,电磁场中的能量,能量流和poynting载体,示例,波浪方程,真空中的波平方,平面电磁波及其横向性质,偏振,偏振,电磁波和磁场之间的电磁波和磁场之间的关系。
p0,p1,p2和p3分别是端口0、1、2和3的SFR闩锁。将一个端口SFR(P0,P1,P2或P3)写成一点点,这会导致相应的端口输出引脚开关高。编写零会导致端口输出引脚开关低。用作输入时,端口引脚的外部状态将保存在端口SFR中(即,如果引脚的外部状态较低,则相应的端口SFR位将包含0;如果它很高,则位将包含1个)。
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外,诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是,当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中,我们介绍了开放式摄影注意力图(OVAM) - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法,可为任何单词生成注意力图。此外,我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程,用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments,Export,宾夕法尼亚州,美国* 通讯作者:p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来,已经开发出了许多故障分析技术,包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层,即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
klystron管:两个空腔klystrons - 结构,速度调制过程和Applegate图,束束工艺 - o/p功率和效率的表达式。反射klystrons - 结构,Applegate图和工作原理,束数学理论,功率输出,效率,O/P特征。
模块3:链接列表单独链接列表:内存中的表示形式,多个操作的算法:遍历,搜索,插入,从链接列表中删除,删除;链接的堆栈和队列表示,标题节点,双重链接列表:对其进行操作和算法分析;循环链接列表:所有操作的算法和复杂性分析。树:基本的树术语,不同类型的树:二进制树,螺纹二进制树,二进制搜索树,AVL树;通过复杂性分析,对每种树及其算法的树木操作。二进制树的应用。B树,B+树:定义,算法和分析。
许多科学家 [Lynch,1960;Piaget 和 Inhelder,1967;Siegel 和 White,1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层,并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点;路线控制知识(从一个地方到另一个地方的过程);连通性、顺序和包含的拓扑模型;以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来,认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型,如 TOUR 模型 [Kuipers,1978]。该模型由一组节点和弧组成,其中节点代表环境中可识别的位置,弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
