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从光学内存和纳米光子学到光子纳米>
摘要输入物联网（IoT）和第五代（5G）移动网络的时代，对紧凑，成本效益和高音传感器和执行器的需求飙升。光学技术作为对常规电气技术的补充，为构造广泛应用的传感器和执行器提供了一种多功能平台，显示了高数据速率，强大的多重能力，快速响应，低串扰，低串扰以及对电磁干扰的免疫力的优势。在本文中，我们对光学传感和驱动技术的开发过程进行了全面综述。在光学检测器，光传感器（进一步分为物理和化学/生物传感器）中的应用以及光学通信/计算/成像。对于每个应用程序的每个类别，都遵循从光学微电体式系统（MEMS）和纳米光子学到光子纳米系统的技术演变趋势引入进度。还提出了光学传感/致动技术的未来开发方向。
数字像差校正，用于增强厚的组织成像，从光学记忆效应
光学畸变严重损害了各个领域的微观图像质量，包括细胞生物学和组织病理学诊断。传统自适应光学技术，例如波前塑形和指导星的利用，面临挑战，尤其是在成像生物组织中。在这里，我们引入了一种针对光学厚的样品量身定制的计算自适应光学方法。利用光学记忆效应的倾斜倾斜相关性，我们的方法检测到入射波中小倾斜引起的畸变中的相位差异。实验验证证明了我们技术在实质性的临界条件下使用传输模式样摄影设置在实质性临界条件下增强厚的人体组织成像的能力。值得注意的是，我们的方法对样本运动有牢固的作用，这对于提高关键生物医学应用的成像准确性至关重要。
使用光电化学生物传感器检测食源性病原体检测的最新进展：从光活性材料到传感策略
对食源性病原体引起的疾病的快速评估和预防是各个国家所面临的现有食品安全监管问题之一，它受到了社会各部门的广泛关注。食物中食源性病原体的含量高于极限标准并以某种方式传播时，它会引起疾病爆发，这会严重威胁人类健康或生命安全。开发一种新颖的方法来准确和迅速地检测出食物的病原体是重要的。由于复杂步骤的局限性，耗时，低灵敏度或常用方法的选择性差，因此开发了基于电化学的光电化学（PEC）生物传感器。其优点包括低背景信号，快速响应和简单操作。它也具有广泛的传感应用程序，这引起了广泛的关注。然而，尚未报道最新的PEC生物传感器的有组织的摘要。因此，这篇综述介绍了使用PEC生物传感器的食源性病原体检测的最新进展，如下所示：（i）PEC生物传感器的构建，（ii）PEC生物传感器在检测食物生病原体和（iii）该领域未来发展方向的研究状态。希望这项研究将为制定更成熟的生物敏感策略提供一些见解，以满足食源性病原体监测的实际需求。
从光到量子物理学
摘要在本文中，我们提出了一种新的最小数学概念方法，用于使用光两极化的量子力学，以使中学学生对量子化，以使学生更接近所谓的量子力学思维方式。我们调查了学生如何思考一些基本概念和基本定律，我们发现某些概念在年轻的年龄段也是可以理解的。我们研究了所谓的状态圈的引入，它可以忠实地代表量子机械形式主义，而无需让学生参与抽象代数计算。然后，我们对学生对叠加原则和缺乏轨迹的想法进行了分类和分析，发现测量和缺乏轨迹的概念是有问题的。我们探讨了年轻的学生倾向于拥有类似格式塔的量子概念的心理模型，同时也能够正确地使用可视化量来在量子领域进行推理。总的来说，本文提供了最早在中学中引入量子力学基本特征的证据。
从光学参数振荡器
摘要：代谢组学正在成为一种强大的系统生物学方法，用于改善临床药物安全评估。本评论讨论了代谢组学在毒理学和药物开发中的当前应用和未来趋势。代谢组学可以通过检测毒性机制的内源性生化改变来阐明不良结果途径。热量，代谢组学可以更好地表征人类环境暴露及其对疾病发病机理的影响。代谢组学方法正在越来越多地进入毒理学研究和安全药理学评估，以获得机械洞察并确定毒性的早期生物标志物。然而，实现代谢组学在监管决策中的全部潜力，需要通过质量的实践实践，参考材料和实验室间研究来强烈地证明可靠性。总体而言，代谢组学在增强对毒性的机械理解，增强常规安全筛查以及改变暴露和风险评估范例方面表现出了巨大的希望。将代谢组学与计算，体外和个性化医学创新的整合将影响未来的预测毒理学应用。
聚乙烯与链内和侧面... 结合 PARC工作包5项目 单纤维激光器中的孤子运动 为神经生物学和神经退行性研究的可行人类神经突制备 闭环可回收和不持久的聚乙烯 - 从光学参数振荡器直接对飞秒电场波形进行直接采样
经常使用极性聚乙烯（PE）引入极性基团，以增加PES极性以实现，例如与其他极性材料的兼容性。这可以通过聚合后的修饰或直接通过乙烯基单体（如丙烯酸酯，乙烯基酮或其他）共聚来实现。1-7后来的方法产生侧链官能团。通过比较，聚乙烯链生长过程中一氧化碳掺入可以提供链内酮基团。除其他外，少量此类酮单元可以以理想的光降解性赋予材料，以减少不雄厚的聚乙烯废物的有问题的环境持续性。8可以长期以来一直在乙烯聚合过程中掺入少量的一氧化碳，从而访问与链型酮单元（酮）的线性HDPE型聚乙烯（酮），因为通常由于乙烯-CO共聚的结果而在乙烯聚合过程中长期存在，因为乙烯-CO共聚的结果是在交替的多酮中，因此由于合成了二氧化碳的偏好。9,10此类酮PE材料仅通过非替代共聚11-13才通过晚期磷酸苯酚14-20 Ni（II）配合物催化。由于它们的高分子量（高达M W 400.000 g mol -1; m n 200.000 g mol -1），这些聚合物是可以加工的，并且在其机械性能中具有与商业高密度聚乙烯（HDPE）的机械性能相同。188同时，这些材料由掺入的链内羰基提供了光降解。11,18
使用纤维素从光刻废物中恢复溶剂...
由AygenSavaşAlkan提交，部分履行了中东技术大学化学工程学硕士学位的要求，由HalilKalıpçılar博士教授，Pretied and Applied Sciences研究生院，PınarCiseciences研究生院PınarCharissScience教授，PınarCasalık博士。Zeynep博士Zulfaz博士EMECEN主管，化学工程，METU检查委员会成员：LeventYılmazChemical Engineering教授，Metu Assoc。 Zeynep博士ÇulfazEmecen Chemical Engineering，Metu教授BirgülTantekinErsolmaz Chemical Engineering，伊特·艾协会。 METU助理Erhan Bat Chemical Engineering博士。 EmreBüküşoğlu博士，MetuZeynep博士Zulfaz博士EMECEN主管，化学工程，METU检查委员会成员：LeventYılmazChemical Engineering教授，Metu Assoc。Zeynep博士ÇulfazEmecen Chemical Engineering，Metu教授BirgülTantekinErsolmaz Chemical Engineering，伊特·艾协会。 METU助理Erhan Bat Chemical Engineering博士。 EmreBüküşoğlu博士，MetuZeynep博士ÇulfazEmecen Chemical Engineering，Metu教授BirgülTantekinErsolmaz Chemical Engineering，伊特·艾协会。METU助理Erhan Bat Chemical Engineering博士。 EmreBüküşoğlu博士，MetuMETU助理Erhan Bat Chemical Engineering博士。EmreBüküşoğlu博士，MetuEmreBüküşoğlu博士，Metu
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
从光伏和其他分布式能源资源组合中获取更多价值
本研究部分由美国国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，为美国能源部 (DOE) 服务，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。资金由美国能源部能源效率办公室和可再生能源太阳能技术办公室提供。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。