抽象的脑启发的计算概念(如人工神经网络)已成为古典von Neumann计算机体系结构的有希望的替代品。光子神经网络针对神经元,网络连接和潜在学习光子底物的实现。在这里,我们通过高质量的垂直腔表面发射激光器(VCSELS)的阵列报告了快速和节能光子神经元的纳米光子硬件平台的开发。开发的5×5 VCSEL阵列通过均匀制造以及对激光波长的个人控制,提供了高光学注入锁定效率。注射锁定对于基于VCSEL的光子神经元中信息的可靠处理至关重要,我们通过注入锁定测量值和电流诱导的光谱微调来证明VCSEL阵列的适用性。我们发现我们的研究阵列很容易被调整为所需的光谱均匀性,因此表明基于我们技术的VCSEL阵列可以作为下一代光子神经网络的高能节能和超快速的光子神经元。与完全平行的光子网络相结合,我们的基材有望达到10 s GHz带宽的超快速操作,与其他平台相比,基于激光器的单个非线性转换将仅消耗大约100 fcsel,这是高度竞争性的。
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)
图1:(a)TPC的几何形状以及相互空间和相关的高对称点的表示。(b)每个原始细胞内两个孔的TPC的分散图(黑色)或不同的(红色)半径1和R 2。(c)浆果曲率和山谷Chern数模拟了为疾病的TPC(r 1 = 180 nm和r 2 = 80 nm)。(d)边缘模式的色散曲线(实心蓝线)沿着胡须界面在两个半偶然的镜像对称TPC之间,平行于γk方向(浅蓝色背景表示投射的散装模式)。实心红线显示无限TPC的分散曲线。插图比较界面的FBZ(厚蓝线与长度为2π/b 0)和无限TPC的FBZ。(e)模拟(左图)中使用的典型单元电池和边缘模式的磁场振幅的分布(右图)。
摘要近年来,范德华(Van der Waals)材料中表面声子极地(SPHP)的激发受到了纳米光子学界的广泛关注。alpha相钼三氧化物(α-MOO 3),一种天然存在的双轴双曲晶体,由于其在不同波长带的三个正交指导下支持SPHP的能力(范围10-20 µM),因此出现是一种有前途的极性材料。在这里,我们报告了大面积(超过1 cm 2尺寸)的制造,结构,形态和光学IR表征,α -moo 3多晶膜通过脉冲激光沉积沉积在熔融二氧化硅底物上。由于随机晶粒分布,薄膜在正常发生率下未显示任何光学各向异性。但是,提出的制造方法使我们能够实现单个α相,从而保留与α -moo 3片的语音响应相关的典型强分散体。报告了IR光子学应用的显着光谱特性。例如,在1006 cm -1处具有极化的反射峰,动态范围为∆ r = 0.3,共振Q因子在45°的入射角下观察到高达53的共振Q。此外,我们报告了SIO 2底物的阻抗匹配条件的实现,从而导致独立于极化的几乎完全完美的吸收条件(R <0.01)在972 cm-1处,该条件可维持以较大的入射角维持。在此框架中,我们的发现似乎非常有前途的,对于使用远场检测设置,用于有效和大规模的传感器,滤镜,过滤器,热发射器和无标签的生物化学传感设备,用于进一步开发无IR线印刷膜,可扩展的膜,用于高效和大规模的传感器,过滤器,热发射器和无标签的生化感应设备。
•射线射线光学光学(几何(几何光学)光学):: Fermat的Fermat的Fermat的原理,原理,原理,携带携带和矩阵矩阵光学元件.. s l s l s l s l s l s l s l s l w o ti o ti o ti(i t f&g i g i g i g i s claverian scressic corterican s clave and clave scallice sclasic scallice scallice clave and clave wave wave wave wave( Beams) Beams): Scalar Scalar wave wave equation, equation, Helmholtz Helmholtz equation, equation, Superpostion Superpostion of of Waves, Waves, Interferometers, Interferometers, Paraxial Paraxial Wave Wave Equation, Equation, Gaussian Gaussian Beam Beam Solution, Solution, ABCD ABCD Law, Law, Hermite Hermite-Gaussian Gaussian Beams Beams.ABCD ABCD法律,法律,Hermite Hermite高斯高斯横梁。•激光激光物理物理学:轻度放大,放大,抽水计划,方案,增益系数,系数,系数,激光激光输出(CW(CW(CW和脉冲)脉冲)。声音大声疾呼,光学和非线性非线性光学元件• Electromagnetic Electromagnetic Optics Optics:: Maxwell Maxwell Equations Equations in in Vacuum Vacuum and and Dielectrics, Dielectrics, Monochromatic Monochromatic Waves, Waves, Plane Plane Waves, Waves, Polarization Polarization Ellipse, Ellipse, Jones Jones Formalism, Formalism, Reflection Reflection and and Refraction Refraction of of Light Light from from aa Boundary边界..•Fabry Fabry-孔孔洞腔::平面平面腔,腔,阻尼,阻尼,技巧,技巧,技巧,球形球形 - 镜面镜面腔,腔,稳定稳定和不稳定的不稳定型腔。光学光学涂层涂层设计•光子光子光学光学和光材料 - 物质材料相互作用::光子光子光子和光子光子流式流式材料材料属性属性,并模型模型光子光子和原子和原子和原子和原子流,以及流,材料,材料材料属性以及模型,模型,模型,模型,模型,光子,光子光子和型号。
本期特刊将重点介绍集成光子神经形态系统的最新进展,讨论当前和未来的挑战,并概述应对这些挑战所需的科学和技术进步。我们欢迎各种有关神经形态光子学的有意义且有价值的手稿,包括与用于实现计算、神经传感和替代神经形态范式的材料、设备和硬件架构相关的手稿。涉及新兴非常规技术作为神经形态技术候选解决方案的投稿也将受到考虑。主题包括但不限于:- 神经形态工程 - 光子学 - 人工智能 - 脑启发计算 - 突触可塑性 - 光学神经网络
在2024年不鼓舞的表现之后,我们预计维戈将在今年取得反弹,这是由新产品驱动的,美国的扩张以及波兰军事部门的强劲需求。我们注意到,该公司将在2025年将其首次大规模的10K+单位探测器的大规模商业销售向一个客户提供。根据管理层的说法,潜在客户的未来需求可能会大几倍,该公司旨在将交付到同一行业的其他实体。我们还指出,美国的需求仍然很强劲,并扩大了波兰军事部门的投资,这驱动了Vigo的销售量。此外,我们希望该公司在未来几个月内与PCO签订IR阵列交付的合同,这可能是该公司的游戏规则改变者(我们估计了与PLN 70m相关的700万销售和PLN 2240万在2026E/27E)。在2025E/2026E中总共预测收入(增长21%/27%y/y)和PLN 1.0m/15.00m的Norm中预测PLN PLN PLN PLN PLN。净收入(与2024E的PLN 520万损失)。在未来几年中,我们预计该公司将因降低通货膨胀压力和稳定的组件可用性而依次提高其盈利能力。在我们的预测上,Vigo在2025E/26E EV/EBITDA的交易为23.8x/12.4x,分别代表光子同行的87%/19%溢价。我们维持购买建议并将我们的公允价值降低到PLN 500.0(17%上升空间),这是因为2024E的性能明显降低,而不是我们以前的期望。
强直性肌营养不良症,或 1 型强直性肌营养不良症 (DM1),是一种多系统性疾病,是成人最常见的肌营养不良症。它不仅影响肌肉,还影响许多器官,包括大脑。脑损伤包括认知缺陷、白天嗜睡以及视觉空间和记忆功能丧失。具有 CUG 重复的突变转录本的表达导致毒性 mRNA 功能的增强。反义寡核苷酸 (ASO) 策略治疗 DM1 脑缺陷的局限性在于 ASO 在全身给药后不会穿过血脑屏障,这表明应考虑其他给药方法。ASO 技术已成为开发多种人类疾病潜在新疗法的有力工具,其潜力已在最近的临床试验中得到证实。使用 IONIS 486178 ASO 靶向来自 DM1 患者人类诱导性多能干细胞的神经细胞中的 DMPK mRNA,可消除 CUG 扩增灶,实现 MBNL1/2 的核重新分布,并纠正异常剪接。在 DMSXL 小鼠脑室内注射 IONIS 486178 ASO 可使不同脑区中突变型 DMPK mRNA 的水平降低高达 70%。它还可逆转新生儿给药后的行为异常。本研究表明,IONIS 486178 ASO 靶向脑中的突变型 DMPK mRNA,并强烈支持基于鞘内注射 ASO 治疗 DM1 患者的可行性。
光子平台正逐渐成为满足日益增长的人工智能需求的一种有希望的选择,其中光子时间延迟储存器计算(TDRC)被广泛期待。虽然这种计算范式只能采用单个光子器件作为数据处理的非线性节点,但其性能高度依赖于延迟反馈回路(FL)提供的衰减记忆,这限制了物理实现的可扩展性,特别是对于高度集成的芯片。在这里,我们提出了一种简化的光子方案,利用设计的准卷积编码(QC)实现更灵活的参数配置,从而完全摆脱了对FL的依赖。与基于延迟的TDRC不同,基于QC的RC(QRC)中的编码数据支持时间特征提取,从而有助于增强记忆能力。因此,我们提出的QRC无需实现FL即可处理与时间相关的任务或序列数据。此外,我们可以使用低功率、易于集成的垂直腔面发射激光器来实现该硬件,以实现高性能并行处理。我们通过 QRC 和 TDRC 的模拟和实验比较来说明概念验证,其中结构更简单的 QRC 在各种基准测试任务中表现更佳。我们的结果可能为深度神经网络的硬件实现提供了一个有利的解决方案。