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[类别：化学和农业]
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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
基于元信息的量子光子学
从超材料到元面积，光学纳米结构已被广泛研究，以提高新型和高效率的功能。除了复合材料的内政特性外，丰富的功能还可以源自尼古拉斯的司法设计，该设计比传统的批量操作元素更具出色和高度集成的光学设备。同时，可以将大量的经典域中光的操纵abilites置于量子域。在这篇综述中，我们重点介绍了基于元信息的量子光学量的最新开发，范围从量子质量，产生，操纵和量子光的应用到量子效果工程等。最后，提出了一些有前途的量子光学途径。
脑机接口在元宇宙中的应用研究进展
主题：至少30人。男人和女人对情绪的反应不同，分开情感识别或将性别比设置为1：1。刺激：使用标准刺激集。，例如IAP（国际情感图片系统），Gaped（日内瓦情感图片数据库），IAD（国际情感数字声音）等。情感：悲伤，幸福，愤怒，恐惧，喜悦，惊喜，厌恶，中立等。
深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。