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铸造厂对激光和SOA模块与硅光子学集成的观点
摘要 - 基于建立的基于硅的制造基础设施，传统上为电子产品构建的基于硅的制造基础设施，基于对低成本PIC方法的需求。除了其自然丰度外，硅具有理想的特性，例如光学损失（在某些临界波长下），而较小的外形则可以使高密度扩展 - 缩小光学上的片上电路。但是，鉴于硅是一种间接的带隙材料，该平台通常与其他直接带隙（例如III-V半导体）平台集成，用于芯片光源。将光源集成到硅光子学平台上的有效解决方案是实用的扩大和成熟的集成光子实现的组成部分。在这里，我们讨论了集成解决方案，并介绍了铸造厂对实现它的看法。
INP高功率单一集成了可调的激光和SOA阵列，用于混合集成
摘要：我们提出了一个基于INP的光子积分电路（PIC），该电路（PIC）由广泛可调的激光主振荡器组成，该电路供应一系列集成的半导体光放大器，这些放大器是在单模式波导中进行干涉式芯片的。我们展示了稳定且有效的片上相干束组合，并从单片PIC中获得高达240 MW的平均功率，其中30-50 kHz Schawlow-townes线宽，并且在整个延伸的C波段中均具有> 180 MW的平均功率。我们还探索了基于INP的激光和放大器阵列PIC的混合整合，并具有高质量的氮化硅微孔谐振器。，我们根据来自硝基硅微孔子芯片的反馈形成的外部空腔中的外部空腔中的干涉放大器阵列的增益观察激光；这种配置导致Schawlow-townes线宽缩小到约3 kHz，在SIN输出方面的平均功率为37.9 MW。这项工作展示了一种用于高功率，狭窄线宽源的新方法，该方法可以与芯片单模波导平台集成，以用于非线性集成光子学中的潜在应用。
SOA关于阿拉斯加奇努克鲑鱼濒危物种的湾的评论信
通过阿拉斯加鱼类和游戏部（ADF＆G），阿拉斯加的状态，以响应国家海洋渔业服务（NMFS或服务）的要求提交了这封信，因为它启动了对阿拉斯加海湾（GOA）Chinook Salmon（Oncorhyhynchus tshawytscha）的地位审查。地位审查是由2024年1月的野生鱼类保护区（WFC）的请愿书触发的，要求NMFS列出该物种，或任何可能存在于请愿区中的物种（ESU），如受到威胁或濒危物种的威胁或濒危物种（ESA; ESA; 16 U.S.C.1531 et seq。），并同时指定任何列出的人口细分的关键栖息地。请愿书要求对奇努克地区的“阿拉斯加南部”地区进行审查，其中包括所有支撑奇努克鲑鱼的河流，这些河流从阿留申半岛南部和东部的阿拉斯加南部的南侧到阿拉斯加和阿拉斯加南部边界，流入阿拉斯加湾。
代理意识为Synecdoche -MetAmotor-实验室
对代理意识（SOA）的功能磁共振成像（fMRI）研究产生了异质发现，从而在探测SOA的任务期间鉴定了区域大脑活动。在这篇综述中，我们认为这种研究间异质性背后的原因是该领域概念化和研究SOA的“合成”方式。通常，通过实验操纵一个单一特征，然后将其解释为涵盖SOA的所有方面。本文的目的是概述SOA的fMRI研究，并试图提供有意义的类别，从而可以将异质发现可以分类。此分类是基于实验范式的分离（反馈操纵正在进行的运动，动作效应和感觉衰减）和所采用的报告类型（对分级或二分法性质的隐性，明确的报告，以及这些关注自我的区别或控制意义）。我们只发现反馈操作和动作效应在阳性SOA阳性SOA和负面SOA中的较低额回的补充运动区域，绝缘和小脑中共有共同的激活，但仅在反馈操纵研究中观察到与SOA相关的大型网络。为了说明这种方法的优势，我们在此框架内讨论了我们进行的fMRI研究的发现。
针对新疗法的血小板抑制受体代理意识的统计学习模型-Centaur
一种代理意识（SOA）是对控制自己行动的控制的主观意识的经验。人类自然倾向于产生环境的预测模型并根据环境变化进行调整。SOA与预测模型的适应程度有关，例如，不足的适应性会导致低可预测性并降低环境中的SOA。因此，确定与SOA相关的预测模型的适应过程背后的机制对于理解SOA的生成过程至关重要。在当前研究的第一半部分中，我们构建了一个数学模型，其中SOA在环境的预测模型中代表了给定观察结果（感觉反馈）的可能性值，并且根据可能性值对预测模型进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即根据贝叶斯规则或随机梯度更新了预测模型。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。 在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。 按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。 在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出的结论是，基于SOA的预测模型的更新（适应）规则与随机梯度下降更好地描述了基于SOA的预测模型。
自主意识的统计学习模型
自主感 (SoA) 是主观意识对控制自己行为的体验。人类天生倾向于生成环境预测模型，并根据环境变化调整模型。SoA 与预测模型的适应程度有关，例如，适应不足会导致可预测性低，并降低环境的 SoA。因此，确定与 SoA 相关的预测模型适应过程背后的机制对于理解 SoA 的生成过程至关重要。在当前研究的前半部分，我们构建了一个数学模型，其中 SoA 表示环境预测模型中给定观察值（感官反馈）的似然值，并且预测模型根据似然值进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即预测模型根据贝叶斯规则或随机梯度进行更新。在研究的后半部分，我们专注于对这一假设的实验检验。在我们的实验中，人类受试者被反复要求观察计算机屏幕上移动的方块，并在“哔”声后按下按钮。按下按钮导致屏幕上移动的方块突然跳动。经历动作执行（按下按钮）和后续事件（方块跳动）之间的各种随机时间间隔导致受试者的 SoA 程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出结论，基于 SoA 的预测模型的更新（适应）规则用贝叶斯更新比随机梯度下降更好地描述。
QD-SOA的性能比较，QW-SOA，散装...
1。介绍解决对短期范围内域内和纳特纳德式容量的需求不断增长，具有较高敏感性和波长施用多路复用（WDM）的连贯收发器被视为增加总体容量并达到总体能力的关键候选者[1，2]。O波段传输的距离和接收灵敏度受到更高的光纤衰减因子的限制，而WDM系统会引入更多的被动损失，例如多路复用器。使用O波段中的光放大器允许更长的触手可及，并使高通道计数配置可部署[3]。但是，在O波段中，尚不清楚放大技术的选择，尤其是在连贯的传输领域内。半导体光放大器（SOA）已经被探索以进行强度调制和直接检测（IM/DD）系统，作为在接收器端提供足够信号功率的一种方式[4]。然而，已知大量SOA表现出高噪声图并产生非线性失真，这阻碍了它们用于光学信号扩增的使用。此外，SOA通常会诱发信号chirp，从而使连贯的信号更加降低。量子点（QD）技术的进步允许与量子孔（QW）和散装对应物相比，QD SOA会产生较低的失真和chirp [5]。这很重要，因为SOA是O波段数据中心间接连接空间的良好候选者，因为它们的占地面积较小，功耗较小，而较小的功耗比掺杂的纤维纤维放大器（PDFA），并且最重要的是，它们可以集成到光子集成电路中（PIC）。2。尽管如此，不同SOA技术提供的总体性能和非线性增益动力学尚未进行测试和比较，并在IM/DD和相干调制的情况下，以建立下一代图片所需的高波特速率与纤维放大器进行比较。这项经验研究对于简化了一定的系统拓扑（调制格式，波特率等）的放大器选择很重要。因此，在这一贡献中，我们首先考虑了QD，QW和BOLK SOA的比较，即考虑两个关键的表现参数，这些参数会影响波形振幅和相位，即增加恢复时间（GRT）和线宽增强因子（亨利或α -Factor）。接下来，重要的是，我们通过研究依赖于这种放大器和PDFA的IM/DD和相干系统的BER性能，将分析扩展到O波段的高速系统领域。我们在第3节中通过实验证明，QD-SOA以高波德速率和IM/DD的PDFA和其他SOA的表现高，并且能够扩大多-TBPS WDM系统。SOA在本节中的表征，我们比较了具有相似属性的散装和QW-Soas（Inphenix ip- sad1301）以及来自Innolume的QD-SOA中的一些相关特征。主要结果总结在图中1 a）。它们与文献得出的“典型”值相辅相成。公平的比较需要从饱和度中运行所有SOA。否则，较低的饱和功率SOA将遭受添加的非线性失真。图相应的饱和功率如图1 b）描绘了该参数，该参数是（CW）输入功率在SOA中的函数。1 a）（第一列）。QD-SOA表现出较高的输入饱和功率（3dB增益降低），P坐在。所有的肥皂都在其最大增益点偏见。测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。 SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。 因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。 图的第3列 1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。 除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。 QD-SOA展示测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。图1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。QD-SOA展示
通过数字化转型课程授权边缘化社区
当我移动手臂时，我觉得我是身体运动的作者。当我认为我会乘坐电车而不是公共汽车时，我觉得我是我的思想的作者，或者我是产生这些想法的人。这两种经历可以用单数机制来解释吗？对代理意识的统一说明（SOA简称）将确定一种理论，即一种机制可以解释身体运动和思维中的SOA。本文的目的是表明，应对SOA的这种统一比较者说明。传统上将SOA的机制传统上理解为不同的，而举证责任是在统一帐户的支持下，随着一次又一次的一次又一次，对SOA的统一比较者说明的论点已被提出。我们将在本文中逐一重新审视他们。总而言之，他们认为预测我们的行为与我们的思想过程之间存在明确的区别。也就是说，思想和行动太差异了，无法由单个预测机制支配。首先，让我们重新审视统一比较器模型和原始介绍的理由。
功能运动障碍中的代理意识
功能运动障碍（FMD）是运动异常，随着时间的流逝，不一致，与运动障碍的典型特征不一致。代理意识（SOA）是控制自己的运动动作以及通过外部事件的过程。受损的自机被认为是FMD病理生理学的关键因素。虽然已经提出了几种理论模型来解释SOA，但主动推理模型提供了一个全面的框架，可以同时整合感觉运动和认知过程。来自FMD的神经成像研究的证据表明，与SOA相关的大脑区域的功能异常，尤其是右颞叶交界处（TPJ）和补充运动区域（SMA）。实验范式（如故意结合和感觉衰减）显示了FMD的代理损失。本评论探讨了有关FMD中SOA损害的理论模型和当前证据。
学区专业发展计划... -NJ.Gov
下面提供了下面的地区专业发展计划声明（SOA）表格，以参考目的。1此表格不会提交新泽西州教育部。请参阅本指南文件的第一个说明，以获取特定专业发展计划SOA要求和提交程序。