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![arxiv：2108.11665v1 [physics.optics] 2021年8月26日](/simg/2/26864fb6ebf6ede4e7b9a6f03ee84b26106bc792.webp)
arxiv：2108.11665v1 [physics.optics] 2021年8月26日
摘要：激光消融过程中从目标表面发出的材料会在相反的方向上产生净推力（推进）。这种激光驱动的推进的能量效率由机械耦合系数（𝐶M）给出。在这项工作中，我们考虑了铝6061合金的纳秒紫外线激光消融，以使用不同的辐照条件研究𝐶m行为。这是通过系统变化来完成的：激光束的功能，均匀/非均匀强度和入射角。特别是我们发现，在处理不均匀的激光强度时，专门表征𝐶m，而the则并不完全令人满意，因为辐照区域上的能量分布在消除材料的方式中扮演着键角，在蒸发和相位证明和相位 - 塑性和冲刺之间产生了键作用。
![arxiv：2108.04933v1 [Physics.optics] 2021年8月10日](/simg/e/eb1330fa813fd7c8310fa2877b83d160213b1f31.webp)
arxiv：2108.04933v1 [Physics.optics] 2021年8月10日
遗传编码的光遗传学执行器和荧光指标已成为脑活动相互作用的强大工具，因为它们能够控制和成像具有高细胞型特异性特异性和单细胞空间分辨率的神经元[1-3]。今天的光遗传学和功能性荧光想象的光学系统，例如多光子显微镜和可植入的光学材料，通常是由堆积的组件构建的，并且物理上大且复杂[4]。然而，硅（SI）集成光子学的进步导致纳米级波导和设备密集整合到达到毫米尺度的电路中，从而实现了综合功能[5，6]。因此，可以利用SI光子技术来创建微型神经生物学光学系统的纳米光子工具，并以批量操作性不可能的方式将光输送到脑组织中。一种方法是实现可植入的芯片尺度光子设备，这些设备在无法通过自由空间光学元件无法访问的深度（即超出光学衰减长度之外）的深度内传递和控制图案化的插图。沿着这些线路，纳米光量波导带有纤维耦合器（GC）光发射器[7-10]和微光发射二极管（µ LED）[11] [11]已集成到可植入的SI探针上。在脑组织中，由于光主要向前散射[12]，因此可以在200-300 µm的距离内从GC中发出低差异束[7，8]。此外，正如Si光子束形成的最新进步所证明的[5,14,15]，复杂的光栅和光子电路设计可以精确地与µ LED相对，基于纳米量波导的探针不会产生超过光本身引起的热量，可以更精确地量身定制光学发射功能，与晶圆尺度的铸造制造[9，13]兼容[9，13]，并且可以达到高光源。
量子光学硬件的量子计算机辅助设计
摘要 量子系统的参数会随着所涉及的量子粒子数量呈指数增长。因此，存储或操纵底层波函数的相关内存要求远远超出了由几十个粒子组成的量子系统的最佳经典计算机的极限，从而导致其数值模拟面临严峻挑战。这意味着新量子设备和实验的验证和设计从根本上局限于小系统规模。目前尚不清楚如何充分发挥大型量子系统的潜力。在这里，我们提出了量子计算机设计的量子硬件的概念，并将其应用于量子光学领域。具体来说，我们将高维多体纠缠光子的复杂实验硬件映射到基于门的量子电路中。我们明确展示了如何实现玻色子采样实验的数字量子模拟。然后，我们说明了如何为复杂的纠缠光子系统设计量子光学装置，例如高维格林伯格-霍恩-泽林格态及其衍生物。由于光子硬件已经处于量子霸权的边缘，并且基于门的量子计算机的发展正在迅速推进，我们的方法有望成为未来量子器件设计的有用工具。
生物医学光学的深度学习
生物医学光学是对生物光结膜进行研究的研究，其总体目标是开发可以帮助诊断，治疗和表面应用的传感平台[1]。在这一庞大而活跃的研究领域，不断开发新的系统来利用独特的光结合相互作用，这些相互作用提供临床有用的特征。这些系统面临着信噪比（SNR），采集速度，空间分辨率，视野（FOV）（FOV）和菲尔德（DOF）深度的固有贸易。这些交易影响临床系统的成本，性能，可行性和整体影响。生物医学专业开发人员的作用是设计系统，以优化或理想地克服这些交易，以适当满足临床需求。在过去的几十年中，生物医学光学系统的设计，图像形成和图像分析主要以经典的物理建模和信号处理方法为指导。最近，深度学习（DL）已成为计算建模的主要范式，并在众多科学领域和var-
非线性光学元件的超低氮化硅波导
区域，从而增强了光学强度。然而，如此高的光学结构增加了纳米级不均匀性引起的散射损失的敏感性。氮化硅是一种介电材料，具有相对较大的非线性指数系数和一个从紫外线到中红外的宽带透明度窗口。其折射率与二氧化硅形成鲜明对比允许高分并控制波导几何形状的分散体。在过去几年中，这个材料平台作为依赖KERR效应的非线性光学应用程序的主力，从微型BOMB的生成到副标。在本文工作中，我们专注于开发高级制造技术，以实现氮化硅波导的实现。仪表长的高填充波导据报道，有1.4 db/m的阶段损失创纪录的低损失和分散工程的mi- croResonators，质量为1900万。基于这项技术，我们证明了带有光电检测的重复速率的八度跨度相干微膜和小鳄鱼的设备面积小于1毫米2，即比艺术的状态小的数量级。高产量和超损坏Si 3 N 4波导也使我们在整合波导中的第一次连续波参数放大器也可以实现，当以相位敏感的模式运行时，表现出9.5 dB的增益为9.5 dB，噪声效率为1.2 db。
晶圆级光学制造
市场新闻6微型芯片收入达到2024年的23亿美元微电子新闻8 Qorvo，以创建异质的集成包装RF生产和原型化中心； acquires UWB software provider 7Hugs Labs • Imec's Advanced RF program to develop 6G device technology Wide-bandgap electronics News 16 ROHM and UAES open joint lab in Shanghai •Infineon launches first 1200V transfer-molded SiC integrated power module •GTAT to supply SiC boules to Infineon •DENSO adopts SDK's 150mm SiC epiwafers Altum wins two-year ESA合同•HRL目标是首先W波段N极高的低噪声放大器•EPC增强了欧洲销售团队•200mm Wafers材料和加工设备新闻35 AXT合并Boyu和Jinmei的IGAN和A-PRO共同开发650V GAN设备；从Dingxing•GlobalWafers接管Siltronic•Umicore合格的VCSELS 6英寸GE Wafers•IQE开发IQGEVCSEL 150技术；创始人纳尔逊（Nelson）将放弃首席执行官角色•血浆 - 塞姆（Plasma-therm）获得OEM的PVD，RTP和Etch Business Led News 52 Aledia在300mm硅Wafers上生产首个微型筹码•Porotech•Porotech推出了首个原住民Red Ingan LED Epiwafer for Micro-Newss•Osram unde usram unde usirs•OSR uviirs usecers•OSR uv-cyers usectron uv-cyecron uv-cyecron uv-cyers usecron uv-cyecron， SLD Laser •ROHM develops VCSEL module technology • NUBURU raises $20m • Hitachi High-Tech acquires VLC Photonics Optical communications News 68 POET unveils first flip-chip directly modulated lasers • Lumentum acquires TriLumina assets •Ayar Labs raises $35m • Lumentum sampling first 100G PAM4 directly modulated lasers Photovoltaics News 86 NREL和UNSW提高了两连通效率的记录，至32.9％
深度光学和光子学在人工智能中的透视推理
计算系统的能力正与其试图理解的海量视觉数据展开一场“军备竞赛”。在自动驾驶、机器人视觉、智能家居、遥感、显微镜、监控、国防和物联网等一系列应用中，计算成像系统记录和处理大量人类无法看到的数据，而是由基于人工智能 (AI) 的算法进行解释。在这些应用中，深度神经网络 (DNN) 正迅速成为视觉数据处理的标准算法方法 1-3。这主要是因为 DNN 在所有领域都取得了最先进的结果，而且往往领先优势很大。深度学习的最新突破得益于现代图形处理单元 (GPU) 的巨大处理能力和并行性，以及海量视觉数据集的可用性，这些数据集使得 DNN 能够使用监督机器学习策略进行高效训练。然而，运行日益复杂的神经网络的高端 GPU 和其他加速器对功率和带宽的需求巨大；它们需要大量的处理时间和笨重的外形尺寸。这些限制使得在边缘设备（如摄像头、自动驾驶汽车、机器人或物联网外设）中采用 DNN 具有挑战性。以自动驾驶汽车中的视觉系统为例，它们必须使用有限的计算资源即时做出稳健的决策。高速行驶时，瞬间的决策可以决定生死。事实上，几乎所有边缘设备都会受益于更精简的计算成像系统，提供更低的延迟和尺寸、重量和功率的改进。DNN 的两个阶段（训练和推理）的计算要求非常不同。在训练阶段，DNN 被输入大量标记示例，并使用迭代方法，其参数针对特定任务进行优化。训练完成后，DNN 用于推理，其中某些输入数据（例如图像）在前馈过程中通过网络发送一次，以计算所需的结果。在某些应用中，GPU 用于推理，但由于上述原因，对于许多边缘设备而言，这是不切实际的。
人工智能：从电子到光学
与电子学相比，光学有几个优势：其固有的并行性、几乎无限的带宽、与电子相比通过简单传播进行简单变换的能力（例如傅里叶变换）[1]。因此，光学从一开始就被认为是模拟计算的可行替代方案。在 80 年代，光学非线性、半导体激光器和光学存储器的出现使人们希望光学可用于构建通用计算平台。可惜的是，光学的进步未能赶上摩尔定律的指数级速度，建造这种通用光学计算机的希望在 90 年代被抛弃了 [2]。尽管如此，光学在存储领域以及电信领域都有着广泛的应用，包括长距离光纤通信以及最近的互连。神经网络。与此同时，20 世纪 50 年代还出现了一种与传统编程截然不同的计算范式：人工神经网络或 ANN，所有现代人工智能都以此为基础。它（大致）受到大脑结构和行为的启发，其中神经元
量子光学中出生规则的出现
自从贝尔的不平等现象出现以来，很明显，局部隐藏的变量模型不能与量子力学的完整数学形式兼容[1,2,2,3,4]。的确，最近无漏洞的实验似乎与该结论一致[5,6,7,8]。尽管如此，仍然存在一个开放的问题，其中观察到的现象本质上是真正的量子，没有经典的类似物。这个阐明量子古典边界的问题是实际重要的，因为许多新的和新兴的技术，例如量子计算，量子通信和量子传感，都依赖于这种区别来实现其效果和安全性[9]。量子光学的领域似乎是探索这个问题的好地方，因为感兴趣的系统相对简单地以离散场模式来描述，而重要的光 - 物质相互作用可能仅限于光dection设备的物理学。量子光学的更好奇的方面之一是真空或零点字段（ZPF）的概念。在量子电动力学（QED）中，真空状态被定义为仅是给定领域模式的最低能量状态[10]。该状态下的光子数量为零，但其能量为非零，引起了“虚拟”光子的概念。尽管量子真空被视为仅是虚拟的，但其影响是非常真实的。现象，例如Casimir力量，范德华的吸引力，羔羊的移位和自发发射都有其起源在量子真空中[11]。量子光学中真空状态的突出性表明，它们可能在开发探索量子古典边界的物理理论中很有用。在这项工作中，我们将假设QED的量子真空是真实的，而不是虚拟的。这样做，我们将放弃对量子理论的所有正式参考，并考虑一个仅由古典物理学支配的世界，尽管在这种情况下，在这种世界中存在着重新的真空
![arXiv:2010.04242v1 [physics.optics] 2020 年 10 月 8 日](/simg/5/544859bf8cd0b6223c1882b1a59d39c6eebd2eac.webp)
arXiv:2010.04242v1 [physics.optics] 2020 年 10 月 8 日
随着量子信息系统迅速扩大规模并应用于许多领域，高速率、高亮度和高纯度的量子光子源越来越受到青睐。利用芯片上的周期性极化铌酸锂微谐振器，我们分别仅使用 3.4 µ W 和 13.4 µ W 泵浦功率就实现了 8.5 MHz 和 36.3 MHz 高速率的光子对生成，这标志着比最先进的技术有了数量级的提高。在这些高速率下，测得的巧合与偶然比远高于 100，在较低的泵浦功率下达到 14,682 ± 4427。同一芯片能够以数十兆赫兹的速率生成单光子，每个光子的自相关性 g (2) H (0) = 0.008 和 0.097（对于微瓦泵浦）。这种独特的性能得益于芯片设备的无噪声和巨大的光学非线性，这将有助于即将到来的量子光信息技术的广泛应用。