XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemphotonics
材料光子学
摘要：综合硅光子学中的极化依赖性对量子技术的量子状态的操纵有害影响。这些限制对进一步的技术发展具有深远的影响，尤其是在量子光子互联网中。在这里，我们提出了一个基于340 nm厚的硅在绝缘子（SOI）平台上的独立于极化的马赫 - Zehnder干涉仪（MZI）结构。MZI促进了低损失，宽阔的操作带宽以及对制造不完美的宽敞耐受性。，对于横向电动（TE）和横向磁性（TM）模式，我们在100 nm带宽（1500 〜1600 nm）中实现了<10％的过剩损失，> 18 dB的灭绝无线电的灭绝无线电损失。我们在数值上证明了在1550 nm处两个极化的干扰可见性为99％，独立于极化的损失（PDL）为0.03 dB。此外，通过使用相补偿和自我形象的原理，我们将波导锥度的长度缩短了几乎一个数量级，而TE和TM极化的传输均达到95％。到目前为止，所提出的结构可以显着改善整合并促进整体式综合量子互联网的发展。
集成量子光子学路线图 - NSF-PAR
Galan Moody 1，Volker J. Sorger 2，Paul W. Juodawlkis 3，William Loh 3，Cheryl Sorace-Agaskar 3，Alex E. Jones 4，Krishna C. Balram 4，Jonathan CF Matthews 4，Matthony Laing 4 ，尼尔·辛克莱（Neil Sinclair）9，马尔科·洛恩奇（MarkoLončar）9，锡·科姆利耶诺维奇（Tin Komljenovic）10，大卫焊缝1，沙雅·穆赫吉（Shayan Mookherjea）11，索尼亚·巴克利（Sonia Buckley）5，玛丽娜·雷扎恩（Marina Reitzhan）12，本杰明·斯坦·派辛特（Marina Reitzhan），9,14 ，Girish S. Agarwal 15，Kartik Srinivasan 5，Juan Jian Tang 19，Luang Tao 29。 25，26，Navin B. Lingaraju 27，Andrew M. Weiner 27，Daniel Peace 28，Robert Cernansky 28，Mirko Lobino 28，Eleni Diamanti 29.30，Luis Trigo Vidarte 29.30和Ryan M. Camacho 31
Bio-Nano-Photonics上的路线图
1 ICFO—Institut de Ciencies Fotoniques, The Barcelona Institute of Science and Technology, Barcelona, Spain 2 School of Biosciences, Cardiff University, Museum Avenue, CF10 3AX Cardiff, United Kingdom 3 Department of Physics and Materials Science, University of Luxembourg, 162a avenue de la Faïencerie, L-1511 Luxembourg, Luxembourg 4 ICREA，pg。lluís公司公司23，08010西班牙巴塞罗那5 AIX MARSEILLE UNIV，CNRS，CNRS，CENTRALE MARSEILLE，MARSEILLE，INSTITUT FRESELLE，MARSEILLE，MARSEILLE，法国6 Chemie，Chemie，Chemie，Undersitätkonstanz，Konstanz D-78457，德国7点灯光conversationion，Keramiku st。 2B，维尔纽斯LT-10233，立陶宛8物理与天文学学院，加的夫大学，游行，加的夫CF24 3AA，英国9 GSK MEDICINS研究中心，英国Stevenage，英国10号，伊利诺伊州伊利诺伊大学，URBANA-CHAMPEANN，伊利诺伊州Champaign，伊利诺伊州Champairs，Unitais of Unity of Unity of Unity of Unity of Unity of Unity of Unity of Unity of Unity of Unity of Unity of Unity of Unity of Unitiate of Unity of Anime of Unity of Unity of Unity of Anipera Emilia，通过Giuseppe Campi，213/A，Modena I-41125，意大利12号IFN-CNR，Dipartimento di Fisica，Politecnico di Milano，Piazza Leonardo da Vinci 32，I-20133 Milano，I-20133 Milano，Italy 13 Italy 13 Istituto nancien andpien-nansoscien-113 32 I-41125，意大利14 Vilnius University Laser Research Center，Sauletekio AV。10，LT-10223 Vilnius，立陶宛
量子光子学的元时间
ecent年份已经看到了衍射光学的复兴，这是由于纳米制度的纳米化阵列的进步，具有高精度，合理的吞吐量和相对易于生产的纳米阵列的纳米化阵列。这些发展开辟了一个所谓的平面光学器件的新时代，其关键组件称为Metasurfaces（由光学上薄的散射器组成的二维结构，例如次波长大小的天线），越来越多地用于替换整个传统光学元件的整体组合1 - 9。这些设备可以实现有效的梁转向，光学极化的局部控制以及光10-14的发射和检测。metasurfaces具有独特的功能，可以完全控制子波长度15中的光。包括对复杂衍射的波长和极化选择性控制。此外，元信息可以使新物理学和一系列现象与散装光学或3D超材料中可以实现的现象明显不同。这样一个例子是一般的反射和折射定律，可以通过使用带有规定的相位梯度的天线阵列来将元时间用于重定向，同时确保完全控制幅度和相位的前所未有的设计灵活性。元面包还可以量身定制近场响应，这在处理光源和探测器时至关重要，从而实现了完美的吸收，发射增强和光 - 物质相互作用的详细设计。metaSurfaces具有巨大的实现这些状态的潜力。metasurfaces现在已成为经典光学的主食，并且越来越有兴趣将扁平光子学启用的新型功能带入量子光学的领域16。量子光学技术需要单个光子，纠缠光子和其他类型的非古典光以及更新的检测方法的来源。量子状态可以基于不同程度的光自由度极化，方向和轨道角动量。，我们首先将注意力集中在经典光学设备（梁拆分器）上的两个独立光子的量子干扰17、18的演示中，这允许纠缠操作 - 量子光学领域的里程碑。但是，光束分离器是一种只能改变其反射率的简单设备，因此没有太多功能性。metasurfaces具有更广泛的功能，并且具有很大的操纵单光子并产生各种品种的潜力
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
表征5356铝制铝壁，由电弧添加剂制造（WAAM）
摘要：要增加制造吞吐量并降低硅光子包装的成本，需要采取耐受的方法来简化纤维到芯片耦合的过程。在这里，我们通过单层在芯片的背面单层整合微液体来证明硅光子光子学的扩展耐亮束背面耦合界面（在O波段中）。从通过散装硅底物的Te模式光栅扩展衍射的光束后，将横梁准直借助微粒，从而提高了对侧向和纵向错位的偶联耐受性。在1310 nm的波长下，证明了膨胀的梁直径为32 µm，横向A±7 µm和A±0.6°角纤维1-DB对齐耐受性。另外，当从微丝耦合到热膨胀的核心单模纤维中时，将获得耦合效率0.2 dB的纵向比对耐受性。
天文光子学：处理星光
未来十年将投入使用。为了跟上这些能力，天文仪器必须经历巨大的转变。当今最大的望远镜主要配备由传统光学器件组成的仪器。然而，将这些仪器和光学系统升级以适应未来的大型望远镜，将在结构和经济上具有挑战性且不可持续。集成光子学可以满足对天文仪器的特殊要求，因为它们占用空间小、可以灵活地操纵光并易于大规模制造。另一项技术推动因素是成功将斯巴鲁极端自适应光学 (AO) 系统的光耦合到单模光纤 [2]。随着大型望远镜将 AO 的极限推向近衍射极限，这些光子装置可以使用光纤有效地捕获 AO 校正后的光。天文光子学是光子学和天文学的接口。这一快速发展的领域提供了广泛的光学解决方案，包括天空背景过滤、高分辨率成像和光谱学。在过去的几十年里，实验室测试以及几次天空演示都取得了令人鼓舞的进展
光子学和光子材料的人工智能
人工智能 (AI) 是目前研究领域最活跃的领域之一，这主要归功于机器学习 (ML) 在遗传学、合成化学、语音识别和图像处理等领域取得的令人瞩目的成果。该技术使计算机能够自行学习，而无需明确编程，以识别数据中的模式，建立解释世界的模型，并做出不明确遵循预定义规则和模型的预测 [1]。AI 代表了对计算工具包的有力补充，用于分析和解释数据、预测建模以及系统和过程的自动化、（自）自适应设计和控制。它最大的力量在于它能够处理大数据、多维和高复杂性
光子学和光子材料的人工智能
人工智能 (AI) 是目前研究领域最活跃的领域之一，这主要归功于机器学习 (ML) 在遗传学、合成化学、语音识别和图像处理等领域取得的令人瞩目的成果。该技术使计算机能够自行学习，而无需明确编程，以识别数据中的模式，建立解释世界的模型，并做出不明确遵循预定义规则和模型的预测 [ 1 ]。人工智能为数据分析和解释、预测建模以及系统和过程的自动化、（自）自适应设计和控制提供了强大的计算工具包。它最大的优势在于它能够处理大数据、多维和高复杂性