摘要:胶体纳米晶硅量子点 (nc-SiQDs) 在近红外 (NIR) 中的双光子激发以及在 NIR 中的光致发光在深度生物成像领域具有潜在的应用前景。使用双光子激发测量胶体 nc-SiQDs 的简并双光子吸收 (2PA) 截面的光谱,光谱范围为 1.46 < ℏ ω < 1.91 eV(波长 850 > λ > 650 nm),高于双光子带隙 E g (QD) /2,代表性光子能量为 ℏ ω = 0.99 eV(λ = 1250 nm),低于此带隙。直径为 d = 1.8 ± 0.2 nm 和 d = 2.3 ± 0.3 nm 的 nc-SiQDs(均用 1-十二烯钝化并分散在甲苯中)的双光子激发光致发光 (2PE-PL) 光谱强度与甲醇中已知浓度的罗丹明 B 染料的 2PE-PL 光谱强度一致。对于直径较小的纳米晶体,观察到 2PA 横截面较小,并且观察到 2PA 的起始点从块体 Si 的双光子间接带隙蓝移,这与激子的量子约束预期一致。在各种生物组织中模拟了使用 2PE-PL 进行生物成像的 nc-SiQDs 的效率,并将其与其他量子点和分子荧光团的效率进行了比较,发现在更深的深度下它们相当或更胜一筹。关键词:双光子吸收光谱、双光子吸收截面、硅纳米晶体、量子点、双光子激发光致发光、生物成像 N
高质量的高分辨率(HR)磁共振(MR)图像提供了更详细的信息,可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络(CNN)显示出低分辨率(LR)MR图像的MR图像超分辨率(SR)的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征:重复模式,相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素(包括背景)。他们也无法感知输入的整个空间,这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题,我们提出了挤压和激发推理注意网络(SERAN),以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力,并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系,并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息,我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集,以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力,这不仅可以稳定训练,而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性,该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
基于灯笼的发光材料在解决不同领域遇到的科学问题方面表现出很大的能力。然而,在单波长辐射下实现全彩切换输出仍然是一个艰巨的挑战。在这里,我们报告了一个概念模型,可以通过对单个商业980 nm激光器上的多层核心壳纳米结构的全面转换演变的时间控制实现这一目标,而不是以前报道的两个或多个激发波长。我们表明,它能够通过在ER-TM-YB三重系统中构建合作调制效果,在非稳态激发下实现红色到绿色的颜色变化(从ER 3+),并通过通过时间付费技术来填充短期付出的蓝光(来自TM 3+)。进一步证明了TM 3+在操纵ER 3+上的过渡动力学中的关键作用。我们的结果深入了解了灯笼的光体物理学,并有助于开发新一代的智能发光材料,以实现新兴的光子应用。
光子学方法基于介电和半导体结构中E-和H-型MIE共振的激发已成为过去二十年来研究活动的对象。这些非质子共振技术被认为是创建新的超材料[1-6]并增加光电设备的量子产率[7,8]的途径。在这一领域的一个重要问题是可以设计MIE共鸣的特性。为实施MIE共振工程,可以在介电材料中实施从无定形到结晶状态的可逆过渡。特别是,可以使用结晶和进一步的激光诱导的这些SB 2 S 3谐振器[9]来实现SB 2 S 3纳米磁盘阵列中的可逆MIE共振调节。是一个理论上考虑了球形粒子的光散射,其介电常数在双倍频率下相对于入射光进行了调制,这表明有可能控制球体的MIE共振[10]。
二维(2D)电子系统中的表面等离子体引起了人们对其有希望的轻质应用的极大关注。然而,由于难以在正常的2D材料中同时节省能量和动量,因此表面等离子体的激发,尤其是横向电(TE)表面等离子体。在这里我们表明,从Gigahertz到Terahertz机制的TE表面等离子体可以在混合介电,2D材料和磁体结构中有效地激发和操纵。必需物理学是表面自旋波补充了表面等离子体激发的额外自由度,因此大大增强了2D培养基中的电场。基于广泛使用的磁性材料,例如Yttrium Iron Garnet和Difuluoride,我们进一步表明,等离子体激发在混合系统的反射光谱中表现为可测量的浸入,而浸入位置和浸入深度可以通过在2D层和外部磁性磁场上的电气控制很好地控制。我们的发现应弥合低维物理学,等离子间和旋转的领域,并为整合等离子和旋转器设备的新颖途径打开新的途径。
磁性接近效应提供了一种有希望的方法,可以将欧洲一氧化碳(EUO)的低居里温度(T c)降低到室温,同时保持其化学计量和绝缘性能。这项工作使用静态和时间分辨的磁光kerr效应测量来研究EUO/CO Bilayers,并探讨了磁接近对T C和EUO的自旋动力学的影响。激发会导致EUO磁化的超快增强,然后在纳米秒内进行脱氧化。在放置在平面外磁场中的EUO/CO BiLayer中选择性激发CO时也可以看到这种行为,这归因于从CO进入EUO的SuperDi效率旋转电流的传播。由于CO的自旋动力学显示了瞬时热电器化,因此双层提供了一个系统,可以通过改变样品温度或泵液等外部参数(例如样品温度或泵)来调整瞬态磁光信号并符号。此外,在强烈的激发方案中,可以测量基础EUO的磁性磁滞,该磁性磁滞至今,该磁滞至今已呈现到室温到室温 - 提供了实验性证据,证明了CO和EUO之间存在可调的磁性接近性耦合。
我们通过提供三个替代派生来显示出确切的通用激发波形的存在和特性,以最佳增强定向棘轮传输(在平均速度的意义上)。特别是,它是从引起棘轮普遍性的临界场景以及基于Fokker-Planck方程的方法中得出的。数值实验证实了在受到周期性潜力的驱动的过度阻尼的布朗尼粒子的背景下,存在这种精确的通用激发波形。无论涉及的周期性振动激励的波形如何,Univer-Senital情景都保持不变,但显示有向棘轮传输的增强是最佳的,而这些激发传递的脉冲(在半个周期内的时间积分)是最大的。
暴露于超短脉冲激光器(UPL)的聚合物(UPL)经历了一系列物理和化学变化,这些变化在从材料加工到高级光子学和生物医学的应用中起着关键作用。为了阐明UPL与聚合物材料的相互作用,假设聚碳酸酯(PC)是暴露于中等能量的激光脉冲的测试材料,则研究了超快现象,例如载体动力学,重组和松弛。为介电材料开发的理论模型被扩展,以描述PC的未开发的激发和载体动力学,而femtsecond瞬时吸收光谱用于阐明材料的响应和超快动力学的演变。使用理论模型来解释实验测量结果表明,能量水平的存在促进了自我捕获的激子在传导和价带之间的自我转移的形成(低于传导带的2.4-2.8 eV)。它还可以预测电子播寿命(约110-150 fs),重组时间(约34 ps)和由于kerr效应而折射率的非线性部分(𝑛2值范围为1.1-1.5×10 -16 cm 2 /w)。此外,还强调了多光子辅助电离的主要特征,而还计算出光学崩溃阈值并发现等于2.55×10 12 W/cm 2。结果预计将支持旨在阐明强烈超短激光脉冲与聚合物材料相互作用的未来努力,这对于优化这些材料的制造过程至关重要。
集体流由动量空间中最终粒子分布的傅里叶展开的系数定义,对核碰撞的早期阶段很敏感。具体来说,前三个系数分别称为定向流 ( v 1 )、椭圆流 ( v 2 ) 和三角流 ( v 3 )。定向流对介质的状态方程 (EoS) 敏感;椭圆流对介质的自由度、部分子或强子能级和平衡度敏感;三角流对初始几何涨落敏感。在 RHIC-STAR 核碰撞实验中已经实现了一套全面的测量 [ 1 – 9 ]。在高能碰撞(> 20 GeV)中观测到的 vn 的组成夸克数 (NCQ) 标度表明部分子集体已经建立 [ 1 – 3 , 8 , 10 ]。特别地,D 介子也遵循 NCQ 标度 [ 2 , 10 , 11 ],这表明粲夸克集体与 u 、 d 和 s 夸克处于同一水平;因此,产生的介质达到(接近)平衡。束流能量扫描 (BES) 计划的主要动机是探索 QCD 相图并寻找可能的相边界和临界点。STAR 实验中 BES 计划的第一阶段 (BES-I) 涵盖碰撞能量 √ s NN = 7.7–62.4 GeV。已经观察到许多有趣的现象;在这里,我们重点关注集体流 vn 测量。图 1 总结了 STAR BES-I 的定向、椭圆和三角流相关观测结果。中速附近净重子的 v 1 斜率与碰撞能量的关系被认为是一级相变的可能信号。v 1 斜率的非单调能量依赖性与相变有关,v 1 斜率的最小值称为“最软点坍缩”[12]。在实验中,随着中子
半导体量子点中的旋转是有希望的局部量子记忆,可以产生偏振化编码的光子簇状态,如开创性的Lindner和Rudolph方案[1]。然而,利用光学转变的极化程度受到共鸣激发方案的阻碍,这些方案被广泛用于获得高光子不明显。在这里我们表明,声子辅助激发(一种保持高度可区分性的方案)也允许完全利用极化的选择性光学转变来初始化并测量单个自旋状态。我们在低横向磁场中访问孔自旋系统的相干性,并在激发态的辐射发射过程或量子点基态下直接监测自旋倾向。我们报告的旋转状态检测功能为94。7±0。由光学选择规则和25±5 ns孔旋转相干时间授予的2%,证明了该方案和系统具有以十二个光子为单位的线性簇状态的潜力。