硅环谐振器调制器(RRMS)具有减少足迹和功耗并增加波长多路复用(WDM)发射器的调制速度的巨大潜力。但是,RRM的光学特性对制造变化高度敏感,这使它们在设计量生产或大量WDM通道方面具有挑战性。在这项工作中,我们提供了一种RRM设计,该设计经过专门设计和实验验证,以降低对制造变化的敏感性。这包括对抗性过度和不足的暴露(±30 nm横向偏差)的敏感性分析以及耦合部分内蚀刻深度变化(±10 nm深度变化)的敏感性分析。对于我们的设计,偏离目标耦合强度的偏差将两倍提高。使用标准的CMOS兼容过程在Soi晶圆上制造了提议的设备。我们演示了以上灭绝比以上的RRM,OMA更好,即-7 dB(2 V pp)和29 GHz的电光带宽,仅在32 GB/s下显示仅受我们的测量设置的开放式眼睛图。测得的耦合系数与模拟值非常吻合。此外,我们应用了相同的设计修改来实现低掺杂的RRM和基于环的添加 - 滴滴 - 磁材(OADMS)。模拟和测量的耦合系数之间的一致性(我们确定为设备性能可变性的主要来源),进一步证实了我们的设计修改的有效性。这些结果表明,可以利用所提出的设计,以大规模地,尤其是在WDM系统中的大规模制造基于谐振的设备。
Hubble在妓女望远镜委托的十几年内进行了这些发现,该发现的收集区是山顶60英寸望远镜的收集区域的2.8倍。威尔逊,但几乎没有或根本没有改进角度分辨率,受到限制。今天,新一代望远镜的建设正在进行中,大约是现有望远镜直径的两倍,并且至少带来了与Hubble能够利用的敏感性相同的提高。更重要的是,随着自适应光学元件在红外波长下成为常规,并逐渐转移到可见的波长,新的望远镜也将具有更好的角度分辨率。它们是最早在基本设计中内置自适应光学的望远镜之一,并预测许多观察模式中的衍射有限性能。敏感性和分辨率的综合改进是前所未有的。戏剧性的发现是不可预测的,但是在接下来的二十年中看到一些戏剧,我们不感到惊讶。
摘要。由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的 Covid-19 疫情给世界各地的科学界,包括计算机科学界带来了许多重大挑战。与此同时,随着社交媒体和智能手机在世界各地连通性的提高,计算机科学的兴起,增强现实 (AR) 和人工智能 (AI) 领域最近发展非常迅速。增强现实是一个新兴的物理场景领域,其中物理世界中的事物与虚拟世界混合在一起,而人工智能是一个流行的领域,用于机器模拟人类智能,即被编程为像人类一样观察、思考和理解。本文介绍了 Covid-19 疫情期间增强现实和人工智能的最新发展。首先,我们重点介绍一下最近使用增强现实应对 Covid-19 危机的工具。例如,我们回顾了基于增强现实的用于检测病毒症状的热成像眼镜,以及增强现实在教育任务中的方法,这些方法可以帮助人们有效地克服隔离,进行在线学习。其次,我们讨论了最近使用人工智能智能抗击 Covid-19 大流行的工具的概述。我们的讨论包括用于近似和让人们为预防病毒做好准备的人工智能方法,使用非线性回归网络 (NAR) 预测病毒的大小、长度和结束时间的 Covid-19 疫情预测方法,以及用于估计致命病毒爆发趋势的易感-暴露-感染-移除 (SEIR) 模型。最后,我们提出了增强现实和人工智能之间的优势和有希望的未来整合,以解决 Covid-19 危机后的研究问题。
(b) Presagis Canada Inc. 许多标准组织(如 FAA、NASA 和军事机构)都发布了一套全面的关于无人机 (UAV) 地面控制站 (GCS) 设计的人为因素指南和标准。然而,GCS 设计师发现很难将所有这些标准整合到他们的设计中,因为很难找到适用于他们工作的特定文档。因此,大多数 GCS 设计师只关注过去的设计趋势和飞行员工作量评估结果等因素。除此之外,与传统的飞机驾驶舱设计师不同,GCS 设计师不一定必须遵循一套特定的概念和技术规则;一些组织甚至已经开始探索使用虚拟现实和增强现实设备(如 Oculus Rift、Microsoft Hololens 等)来构建他们的控制站。这些灵活性和自由度是 GCS 设计最近呈指数级增长的主要原因。然而,它们在整合人为因素标准方面也带来了巨大的挑战。这项研究工作重点是创建符合人为因素的设计和评估 (HFCDE),该设计和评估可用于根据设计师遵循适用的人为因素指南和标准的程度来设计和评估 GCS。研究的第一阶段集中于设计和评估使用商用现货构建的新 GCS
要解决的第一个区域是教堂斯特雷顿断层以东的什罗普郡的一部分,以及搁置的架子,位于教堂斯特雷顿断层以西。这包括奥陶纪货架区域,浅海陆地区域和更深的caradoc年龄海洋区域,其中包含与不同海洋条件相关的组合。每个组合都与特定的化石有关,但由于进化,序列底部与浅水环境相关的化石在序列的顶部是不同的,因此更容易将环境带称为底栖底栖组合,底栖组合1在岸边和组件附近发生2至5次到5。可以确定每个底栖组合的一般性。例如,浅水环境显示出丰富的化石,但物种的数量通常很少。这是因为海岸附近的环境压力很大,底物的偏移和水温是可变的。因此,只有少数宽容的物种,但是那些可以生存的物种可以大量这样做,因为他们没有竞争对手。从岸上化石远处驶出,但物种数量增加,直到货架上的区域不太可能生存,因为很少有底部的居民生存。