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通过Z-Scan技术测量的Niobate中的三光子和四光子吸收
摘要：已经进行了开放式Z扫描测量，以分别研究800 nm和1030 nm波长的三个光子（3 pa）和四光子吸收（4 PA）系数，并在一致和stoichiomempricmetricmempric niobate中（CLN，SLN，SLN），与不同的Concen-Concen-concen-concen-trations一起使用。两个波长的激光脉冲持续时间为40 fs和190 fs。晶体内部的峰强度在约110至550 GW/cm 2之间变化。使用理论模型评估了3 PA和4 PA系数，结果表明它们的最小值位于MG掺杂水平或周围，与抑制CLN和SLN的光差异相对应。此结果可以归因于晶体缺陷对3 PA和4 PA过程的贡献。此外，在1030 nm处的4 pa在相同的强度水平下在800 nm处表现出比3 pa更大的非线性吸收。讨论了这种意外行为的可能原因。总体而言，比较这些晶体的3 pa和4 pA值将使选择LN晶体的最佳组成，以进行有效的THZ产生以及其他需要高泵强度的非线性光学过程。
氯锂锂的铁电域工程
Niobate（LN）由于其丰富的材料特性，包括二阶非线性光学，电光和压电性特性，因此一直处于学术研究和工业应用的最前沿。LN多功能性的另一个方面源于在LN中使用微型甚至纳米规模的精度来设计铁电域的能力，这为设计具有改进性能的设计声学和光学设备提供了额外的自由度，并且只有在其他材料中才有可能。在这篇评论论文中，我们提供了针对LN开发的域工程技术的概述，其原理以及它们提供的典型域大小和模式均匀性，这对于需要具有良好可重复性的高分辨率域模式的设备很重要。它还强调了每种技术对应用程序的好处，局限性和适应性，以及可能的改进和未来的进步前景。此外，审查提供了域可视化方法的简要概述，这对于获得域质量/形状至关重要，并探讨了拟议的域工程方法的适应性，用于新兴的薄膜尼型乳核酸杆菌在绝缘剂平台上的薄膜，从而创造了下一个构成稳定范围和范围的集成范围和范围范围的范围和范围范围的范围。
二阶光学响应在电偏光二氧化盐无定形薄膜中：多层系统的特殊性
在此，我们的注意力集中在热螺旋的Sodo-Niobate无定形薄膜的二阶光学特性上，该纤维薄膜通过原始的甲型膜结合了宏观和显微镜第二次谐波生成技术。通过探测不同尺度上二阶非线性（SONL）光学响应的几何形状和幅度，与散装玻璃相比，薄膜的poling机制的关键方面证明了这一点在于，在胶体/底物界面和Maxwell所描述的是电荷积累的外观。然后，通过使用微结构电极促进膜片平面中诱导的内置静态场来证明一种最小化这种效果的方法。测量了SONL光敏感性高达29 pm V 1，其几何形状和位置以微米尺度控制；与其他无机材料相比，它构成了至少一个数量级的改善，并且与硝酸锂单晶相当。
黑磷光导体与绝缘体上铌酸锂光子的集成
合著者：PERUZZO 教授，Alberto（RMIT）；JOHNSON 博士，Brett（RMIT）；KRASNOKUTSKA 博士，Inna（RMIT）；BULLOCK 博士，James（墨尔本大学）；MESSALEA 博士，Kibret（RMIT）；CHAPMAN 博士，Robert（苏黎世联邦理工学院）；TAMBASCO 博士，Jean-Luc（RMIT）
在早期发作痴呆症中获得了前药物的开放式新途径
在锂离子微生物中，三维Si纳米阳极的应用引起了人们对实现高容量和集成的储能设备的极大兴趣。将SI纳米线与碳结合起来可以通过帮助其在循环过程中的机械稳定性来改善阳极性能。在这里，我们将光刻，低温干蚀刻和热蒸发作为半导体技术中常用的方法，用于制造碳涂层的Si Nanowire阳极。将无定形碳添加到Si纳米线阳极对增加初始面积的容量有影响。但是，可以观察到第100个周期的逐渐减小到0.3 mAh cm -2。验尸后分析揭示了循环后Si纳米线阳极的不同形态。表明碳涂料可以帮助Si纳米线抑制其体积的膨胀，并减少原始Si Nanowire阳极中发现的过量产生的无定形Si颗粒。
多孔ruoxnysz电极，用于微生物电容器和微生物，具有增强的面积性能
摘要：在物联网黎明时，对于储能的三维电极，越来越重要。的心脏是大量的微电子设备，需要嵌入能量收割机和能量存储组件以确保自治。在这项研究中，我们通过简单的优化电沉积过程开发了多孔金属微观结构及其与新的Ruo X N Y S Z材料的共形涂层。带有纳米端网络的微孔结构显示出较高的面积电容（电极为14.3 f cm -2，全溶剂固定状态的微蛋白酶酸一小度为714 mf cm -2）和稳定的性能（5000个周期后保留> 80％）朝H +存储。也观察到具有高面积容量（5 mAh cm -2）和速率特征（3C时1.5 mAh cm -2）的显着LI +存储能力。这些结果加上便捷的合成策略，因此可以为微生物和微生物电容器大规模生产3D多孔电极提供灵感。
在人工智能时代的诊断和治疗定制方面的挑战和进步
综合综述在医学中的人工智能（AI）和机器学习（AM）的摘要整合代表了一个快速增长的领域，有望在诊断和治疗过程中取得重大进展。鉴于这种情况，这项综合审查旨在巩固和批判性地分析有关这些创新技术在医学实践中的应用的可用科学证据。使用相关描述符，例如“人工智能”，“机器学习”，“临床诊断”，“机器学习”，“机器学习”和“深度学习”。仔细参考参考文献包括针对AI和AM在各种医学领域中应用的相关研究，特别关注本摘要中温哥华所示的参考文献。这篇综述的结果揭示了广泛的成功AI和AM在诊断和医疗治疗中的应用。Wang等人等研究。 （2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。 （2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。 如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。Wang等人等研究。（2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。（2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。患者隐私和道德考虑成为关键因素。这项综合审查的结论加强了AI和AM在医学中提供的重大转变，提供更快，更准确的诊断，并概述了内在的道德挑战。这种全面的分析强调了对研究和负责任发展的持续需求，促进了优化临床功效的进步，并确保面对这些变革性创新，确保卫生专业人员和患者的信心。关键字：人工智能，机器学习，临床诊断，机器学习和深度学习。
Adobe Acrobat AI助手介绍了新的生成AI功能，以使每个人都更容易理解合同
Special contract experience and one-click citations can demystify complex language, summarize key terms and identify differences across multiple contracts, helping customers understand and verify the information in these important documents in less time Adobe Acrobat works on digital and scanned documents and supports contract workflows from start to signature – including reviews, commenting and e-signatures New contract intelligence, powered by Adobe's responsible approach to AI以及Deep PDF专业知识，现已在Acrobat AI助理圣何塞（San Jose）提供 - 2025年2月4日 - 今天Adobe（NASDAQ：ADBE）宣布了Acrobat AI助理的新智能合同能力，以简化合同的工作。新的生成AI功能可以帮助客户掌握多个协议之间的复杂术语和斑点差异，以便他们可以更好地理解和验证这些重要文档中的信息 - 速度更容易。从信用卡和供应商协议到忠诚度计划和采购订单，合同是消费者和企业的生活事实。大多数合同漫长而复杂，因此很难理解其内容。实际上，Adobe Acrobat的一项新调查发现，近70％的消费者在不知道所有条款的情况下签署了合同或协议，而有64％的SMB所有者表示，他们避免签订合同，因为他们不相信自己了解内容。“客户每个月在Adobe Acrobat中开设数十亿美元的合同，AI可以改变游戏规则，以帮助简化他们的体验，” Adobe Document Cloud高级副总裁Abhigyan Modi说。“我们正在引入新的能力，以在Adobe AI助手中提供合同情报，使客户更容易理解和比较这些复杂的文档，并提供引用以帮助他们验证响应，同时确保数据安全。”通过合同增强您的信心
