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微环谐振器中的第三次谐波生成
微谐振器中的非线性高谐波产生是一种通用技术，用于扩展可见区域中自我引用系统和相干通信等应用程序的操作范围。但是，产生的高谐波排放会随温度变化而发生共振转移。我们对热行为引起的相位不匹配进行了全面研究，该研究表明，可以通过线性和非线性热启动效应来补偿这种共振转移。使用此模型，我们预测并实验证明了可见的第三次谐波模式，当在L波段泵送时，温度依赖性波长偏移在-2.84 pm/ºC和2.35 pm/ºC之间。除了提供一种实现Athermal操作的新方法外，这还允许人们测量可见模式的热系数和Q因子。通过稳态分析，我们还确定了稳定的Athermal第三次谐波产生的存在，并实验证明了正交泵送的可见第三次谐波模式，温度依赖性波长偏移在12ºC的温度范围内为0.05 pm/ºC。我们的发现有望在计量，生物学和化学传感应用中为潜在的2 F –3 F自我引用，可为高效且精确的可见发射效率，可配置和活跃的温度依赖温度偏移补偿方案。
对空间空间域意识的红外传感
典型的现象学空间域意识（SDA）任务依赖于设计一个在可见频谱中观察到的系统。可见带宽中的任务设计提供了与要求和其他指标的遗产共同点。然而，由于依赖于可见光中观察结果的反射光，诸如日食，照明场景差和较小的物体之类的问题阻碍了SDA任务。使用不同的频带进行SDA任务是对仅在可见的观察时所存在的某些局限性的解决方案。将SDA任务扩展到红外线还提高了威胁检测敏感性，该敏感性使有效载荷更深入，从而可以对Cislunar制度进行威胁检测监测。
4K全景摄像机，带自动跟踪技术
视野是指通过摄像头镜头可以看到的区域。它直接反映出远程加入的参与者可以看到多少会议空间。180 度的视野让桌子上的每个人都清晰可见，即使是靠近摄像头或坐在房间边缘的人。
独栋住宅和集体住宅的环境可持续设计要求
太阳能吸收率：从街道或相邻房产看不到的平屋顶结构的最大太阳能吸收率应为 0.4，或从街道或相邻房产可以看到的倾斜屋顶结构或屋顶结构的最大太阳能吸收率应为 0.5，除非城市设计研究中确定了合适的替代方案
“对于基础性发现和发明......
图 1. 具有连接权重 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 的 𝑁𝑁 二进制节点（0 或 1）的循环网络。（左）Hopfield 模型。（中）玻尔兹曼机。节点分为两组，可见节点（空心圆）和隐藏节点（灰色）。网络经过训练可以近似给定一组可见模式的概率分布。训练完成后，网络可用于从学习到的分布中生成新实例。（右）受限玻尔兹曼机 (RBM)。与玻尔兹曼机相同，但可见层内或隐藏节点之间没有任何耦合。此变体可用于深度网络的逐层预训练。
“对于基础性发现和发明......
图 1. 具有连接权重 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 的 𝑁𝑁 二进制节点（0 或 1）的循环网络。（左）Hopfield 模型。（中）玻尔兹曼机。节点分为两组，可见节点（空心圆）和隐藏节点（灰色）。网络经过训练可以近似给定一组可见模式的概率分布。训练完成后，网络可用于从学习到的分布中生成新实例。（右）受限玻尔兹曼机 (RBM)。与玻尔兹曼机相同，但可见层内或隐藏节点之间没有任何耦合。此变体可用于深度网络的逐层预训练。
纳米级间隙 - 平蒙增强的超导光子检测器在单光子级
摘要：随着对在各个领域的单光子水平检测光的需求不断增长，研究人员致力于通过使用多种方法来优化超导单光子检测器（SSPD）的性能。但是，可见光的输入光耦合在有效SSPD的发展中仍然是一个挑战。为了克服这些局限性，我们开发了一种新型系统，该系统将NBN超导微孔光子检测器（SMPD）与Gap-plasmon reso-nators整合在一起，以将光子检测效率提高到98％，同时将所有检测器性能特征（例如偏振性无敏化）保留。等离子SMPD表现出热带效应，与在9 K（〜0.64 t C）下运行的可见范围内产生非线性光响应，与在CW Illumination CW下的原始SMPD相比，声子 - 电子相互作用因子（γ）增加了233倍。这些发现为在可见的波长下的量子信息处理，量子光学元件，成像和感测等领域提供了超敏感单光子检测的新机会。关键字：单光子检测，可见光，间隙 - 平面共振，超导光电探测器，NBN，非线性光载质
第二代气象卫星 - ESA 地球在线
目的 – 每 15 分钟在 12 个光谱带（2 个可见光、1 个高分辨率可见光、7 个红外、2 个水蒸气）上拍摄一张地球及其大气层的图像 – 将图像数据和其他气象信息传播给数据用户站 技术特点 – 自旋稳定航天器 – 质量（发射时）约 2 吨 – 直径 3.2 米 – 高度 3.7 米 – 寿命 7 年 – 轨道地球静止 – 轨道位置在赤道平面和 0˚ 经度以上 – 运载火箭与阿丽亚娜-4 和阿丽亚娜-5 兼容 – 发射日期 2000 年 10 月（MSG-1） – 有效载荷 • 旋转增强可见红外成像仪 (SEVIRI) • 地球静止地球辐射预算 (GERB) 仪器 • 搜索和救援 (S & R) 应答器 • 任务通信包 (MCP)
2024 年诺贝尔物理学奖的科学背景
图 1. 具有连接权重 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 的 𝑁𝑁 二进制节点（0 或 1）的循环网络。（左）Hopfield 模型。（中）玻尔兹曼机。节点分为两组，可见节点（空心圆）和隐藏节点（灰色）。网络经过训练可以近似给定一组可见模式的概率分布。训练完成后，网络可用于从学习到的分布中生成新实例。（右）受限玻尔兹曼机 (RBM)。与玻尔兹曼机相同，但可见层内或隐藏节点之间没有任何耦合。此变体可用于深度网络的逐层预训练。
![arXiv:2009.12111v2 [eess.IV] 2020 年 10 月 28 日](/simg/5\5662bd5ab66b66d07777ff2e2ddb2469950de961.webp)
arXiv:2009.12111v2 [eess.IV] 2020 年 10 月 28 日
胶质瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤，具有不同的侵袭性、可变的预后和各种异质性组织学亚区域 [3,1,2]。脑肿瘤分割 (BraTS) 挑战赛的目标之一是确定用于在磁共振成像 (MRI) 扫描中分割脑肿瘤的最先进的机器学习方法 [19,4]。一个 MRI 数据样本包括原始 T1 加权扫描 (T1)、对比后 T1 加权扫描 (T1Gd)、原始 T2 加权扫描 (T2) 和 T2 液体衰减反转恢复 (T2-FLAIR) 扫描。然而，每个肿瘤感兴趣区域 (TRoI) 在一个脉冲中可见。具体而言，整个肿瘤在 T2-FLAIR 中可见，肿瘤核心在 T2 中可见，增强肿瘤在 T1Gd 中可见。准确的深度学习分割模型不仅可以节省神经放射科医生的时间，还可以为进一步的肿瘤分析提供可靠的结果。最近，深度学习方法一直超越传统的计算机视觉方法[6,11,22,24,27]。具体来说，卷积神经网络（CNN）