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Piyush N. Patel 博士 教授 资历：兴趣领域
工程，例如无人机传感器、基于天线的传感器和应用、多孔硅：制造和特性、光子器件和传感器、光学传感器的最新进展、WDM 组件和系统、传感器和换能器、纳米级多孔硅：应用基础、纳米级光学传感器设备、光子带隙结构、光纤传感器基础与应用、光纤通信系统简介、研究方法等。会议/STTP/研讨会：
ESA 太比特/秒光纤链路 (ESTOL) 规范
注：本文件将在后期进行扩展，以包括全球分布的地面节点和不同地球轨道（LEO、MEO、GEO）上的空间节点之间的光学地空链路（OGSL）的光学接口规范，该链路每个波长的数据速率非常高，并且可能通过每个链路和方向的多波长（WDM）超过 1 Tbit/s，如图 1 所示。
硅光子微机电系统分插环形谐振器在铸造过程中
摘要 光子分插滤波器是光纤通信系统中实现波分复用 (WDM) 的关键组件。光子集成领域的最新进展表明，将光子分插滤波器与高性能光子构建块集成在芯片上，可以构建用于 WDM 的紧凑而复杂的光子集成电路。通常，实现基于带有集成加热器或基于自由载流子色散的调制器的微环谐振器来调整滤波器波长。然而，加热器的功耗很高，而自由载流子会导致光吸收损耗，限制了向超大规模电路的可扩展性。我们展示了基于垂直可移动 MEMS 驱动环形谐振器的紧凑型分插滤波器的设计、仿真、制造和实验特性。MEMS 驱动的分插滤波器在 IMEC 的 iSiPP50G 硅光子平台中实现，并使用短后处理流程在晶圆级兼容工艺中安全释放悬浮的 MEMS 结构。该滤波器在 1557.1 nm 处表现出约 1 nm (124.37 GHz) 的直通端口线宽，并且在 27 V 的驱动电压下保持 20 dB 的端口消光和 > 50 dB 的端口隔离。低功耗和紧凑尺寸的结合证明了其适用于光子电路中的超大规模集成。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JOM.2.4.044001]
硅光子微电机电系统在铸造过程中的加载环谐振器
抽象的光子加载量滤波器是在光纤通信系统中实现波长多路复用（WDM）的关键组件。光子整合的最新进展表明，在芯片上将光子附加电源过滤器与高性能光子构建块一起集成的潜力，以构建WDM的紧凑型和复杂的光子积分电路。通常，实现基于具有集成加热器或基于自由载体分散调节器的微环谐振器，以调整滤波器波长。然而，加热器遭受高功耗，自由载体会导致光吸收损失，从而限制了向非常大尺度电路的可扩展性。我们演示了基于垂直移动的MEMS式环共振器的紧凑型加载滤器的设计，仿真，制造和实验表征。在IMEC的ISIPP50G硅光子平台中实现了MEMS驱动的加载滤波器，并使用短的后处理流程实现，以在晶圆级兼容的过程中安全释放悬挂的MEMS结构。滤波器在1557.1 nm处表现出约1 nm（124.37 GHz）的端口宽度，并保留了20 dB的端口灭绝，端口隔离率在驱动电压的27 V下> 50 dB。低功率消耗和紧凑的足迹的组合证明了在光子cirit中非常大规模整合的适用性。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。[doi：10.1117/1.jom.2.4.044001]全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。
1×2等离子电源的小型设计...
由于对集成的光电电路的需求日益增长和较高的光学通信带宽，光学解体器在电信行业的全光设备中具有很大的潜力[1]。对数据速率的越来越多的需求激发了对多重技术的需求[2]。可以使用以下技术方法来创建光学反复传动器：Y分支设备[3，4]，Mach-Zehnder干涉仪（MZI）[5]，燃烧的波导侧壁光栅[6]和多模层干扰（MMI）COUPLERS [7，8]。为了提高数据传输比特率，波长多路复用（WDM）是广泛使用的技术之一[1]。通过减少峰值波长之间的距离，可以利用更多的通道来利用单个光谱带。
（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。
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
Cisco QSFP-100G-ZR4-S可插管的收发器
QSFP-100G-ZR4-S在O波段光谱中运行，其中光纤分散量最小，使用传统的Direct Direct-dect Tectever Technology，其NRZ（非返回至零）调制。SOA（半导体光放大器）用于克服长距离的光学衰减。QSFP-100G-ZR4-S中的激光器利用了其他QSFP-100G收发器中发现的传统LAN WDM网格激光器。与许多其他QSFP28收发器一样，QSFP-100G-ZR4具有4个光学和电气车道，每个车道在25GB下运行。图4中的框图显示了QSFP-100G-ZR4-S的发射信号，该信号由四个激光器组成，每个激光器都以不同的波长工作，这些激光器被缩略为单个光纤，并且在接收路径中的另一个光纤上，光学信号在4个独特的波长中被SOA放大，然后在4个独特的接收器中进行了emuxed。
用于计算和人工智能的集成光子学
基于直接逻辑的电子-光子计算架构利用电子学和光子学的优点，在光学数字计算中得到广泛探索。一个典型的例子是提出的电子-光子算术逻辑单元 (EPALU)，其中包括 20 Gb/s 光学全加器的实验演示 [1]。EPALU 中的其他逻辑电路，如数字比较器 [3] 和解码器 [4]，也经过设计，具有高速 (20 Gb/s) 实验演示。这些集成光子数字计算电路具有可扩展性，能够处理更大位宽的输入，例如 64 或 128 位数据。此外，EPALU 的构建模块结合了波分复用 (WDM)，以提高光学数字计算电路的面积效率。性能分析表明，EPALU 可以以超过 20 Gb/s 的速度运行，能源效率比基于晶体管的电气对应物高出一到两个数量级。
M.Sc.教学大纲网络安全性（MSC）
Block-1 Introduction to Data communication and Networking Unit-1 Fundamentals of data communication and networking Unit-2 Network Reference Models: OSI and TCP/IP Models Unit-3 Transmission media and network devices Block -2 Physical and data link layer functionalities Unit -1 Analog and Digital Signals Unit -2 Encoding Unit -3 Multiplexing and Switching: FDM,TDM,WDM,SDM, Message Switching and Circuit Switching and Packet Switching Unit -4 Data Link Control协议：通过，CSMA/CD，CSMA，CSMA/CA Block -3 Internet协议和服务单元1网络层：InternetWorking和IP地址，ARP，RARP，ICMP，IGMP UNIT-2传输层协议：TCP＆UDP和UDP单元-3应用程序层协议：http，http，http，smtp，pop，pop，pop，dns， Intranet，Extranet，www，电子邮件