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带有高光度的表面图案粉红色的葡萄干玻璃杯...
多维工程葡萄干剂玻璃被广泛探索以构建各种红外光子设备，其表面是波前控制的关键维度。在这里，我们演示了在葡萄干剂玻璃表面上直接构图高光谱raTio mi-crostructures，这提供了一种有效且坚固的方法来操纵长波辐射。使用优化的深层蚀刻过程，我们成功地以8μm的高度构建了高镜的小圆柱，但我们成功地制造了高态度的微柱，我们证明了2毫米直径的全chalcogenide金属元素，具有0.45的数字光圈，在1.5mmmmm-mm-mm-thick的表面上为0.45，均为1.5mmmmmmmm-thick。利用出色的长波红外（LWIR）透明度和中等折射率为2 SE 3玻璃，全chalcogenide Metalens的焦点斑点大小约为1.39λ0，焦点效率为47％，在9.78μm的波长下为9.78μm，同时也表现出高分辨率的效果。我们的工作提供了一条有前途的途径，可以实现易于制作的，可实现的平面红外光学元件，用于紧凑，轻巧的LWIR成像系统。
附录A补充信息
图S1：用于测量来自半导体晶体HHG的单光束二阶强度相关的强度相关测量设置的实验配置。超短脉冲通过半波板和偏振器（P），并在半导体样品上以镜头（F 1）聚焦，达到了与焦点处的材料内部原子场强度相当的电场强度。生成的辐射通过光圈（a）在空间上滤波，并沿主排放极化（P）轴选择。剩余的红外泵光子被过滤。使用镜头（F 2）将选定的HHG辐射朝向检测器臂进行编织。之后，H3和H5用两个二分性镜（DM 1和DM 2）在空间上分离。进一步的光谱过滤是通过窄带过滤器在HBT类似设置之前完成的，以将光子到达时间关联。最后，两个类似的镜头（F 3）将辐射聚焦于Spad芯片上。Spads以Geiger模式进行操作，并用作由数字转换器介导的开始停机测量的输入。
Oculus Rift 中的头部和显示器运动产生的矢量运动和晕屏现象
摘要 摘要 通过头戴式显示器 (HMD) 观看虚拟环境时，经常会出现晕动症。本研究检查了 vection（即虚幻的自我运动）和感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配是否会导致这种不良体验。观察者在通过 Oculus Rift HMD 观看立体光流时进行振荡偏航头部旋转。在 3 种对物理头部运动进行视觉补偿的条件下测量了 vection 和晕动症：“补偿”、“未补偿”和“反向补偿”。当 HMD 模拟较近的光圈时，发现 vection 在“补偿”条件下最强，在“反向补偿”条件下最弱。然而，在全视野曝光期间，这 3 种条件下的 vection 相似。晕动症在“反向补偿”条件下最严重，但在其他两种条件下并无不同。我们得出结论，感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配会严重导致晕动症。矢量和晕屏之间的关系较弱且显得复杂。
vsaster：在当前VSAT系统实践中发现固有的安全问题
最近的地缘政治事件暴露了我们对用于促进全球通信的无线基础设施的批判性依赖。国家赞助的团体正在积极攻击和利用基于空间的通信网络，导致中断和严重的经济损失。尽管最初的研究发现指出了缺乏安全性，但此类网络仍在越来越多地采用，并且仍然是当今通信基础设施的核心，但构成了通过石油钻机到消费者互联网的运输部门。令人担忧的是，支持这种基于卫星的通信的命令和控制网络到目前为止很少受到安全社区的关注。本文解决了这一研究差距，并对非常小的光圈终端（VSAT）生态系统进行了系统的安全评估。更具体地说，我们研究了基础命令和控制网络的攻击表面，并分析了行业领先的供应商当前使用的系统。通过系统反向工程，我们发现了许多广泛的漏洞，这些漏洞说明了卫星行业的危险位置。然后，我们系统地制定了一个基于阶段的威胁模型，以对这些问题进行分类并揭示几种固有的不安全设计实践。
光命令：基于激光的音频注入攻击……
摘要我们通过将光实际转换为声音提出了一类新的信号注入攻击。我们展示了攻击者如何通过将振幅调节的光瞄准麦克风的光圈将任意音频信号注入目标麦克风。然后，我们继续展示这种效果如何导致对语音控制系统的远程语音命令注入攻击。检查使用Amazon的Alexa，Apple的Siri，Facebook的门户网站和Google Assistant的各种产品，我们展示了如何使用光线来控制这些设备的控制，最多可达110米，并从两座独立的建筑物中获得。接下来，我们表明这些设备上的用户身份经常缺乏，使攻击者可以使用注射灯的语音命令来解锁目标的智能锁定的前门，敞开的车库门，在目标网站上以目标的费用上的电子商务网站购物，甚至可以解锁和启动与Target的Google Account（例如Google的帐户）相连（例如，to）（例如，tha sessla和tessla sesla and sesla and sesla and sesla and sesla and sesla and sesla＆to）。最后，我们以可利用的软件和硬件防御措施来防止我们的攻击结束。
MBE和MOCVD技术之间的比较
MBE反应器通常包括样品转移室（向空气开放，以允许加载晶圆底物并卸载）和一个生长室（通常密封，仅向空气开放以进行维持），其中底物被转移以进行外延生长。MBE反应堆在超高真空（UHV）条件下运行，以防止空气分子受到污染。如果腔室敞开了空气，则可以加热腔室以加速这些污染物的疏散。通常，MBE逆转中外延的源材料是固体半导体或金属。这些被加热超出其熔点（即源材料蒸发）在积液细胞中。在这里，原子或分子通过一个小孔驱动到MBE真空腔中，该光圈给出高度方向的分子束。这会影响加热的底物；通常由单晶材料制成，例如硅，砷耐加仑（GAAS）或其他半导体。，如果分子不取消分子，它们将在底物表面扩散，从而促进外延生长。然后逐层构建外观，每个层的组成和厚度控制以实现所需的光学和电气性能。基板在生长室内集中安装在被
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
低SNR环境中卫星跟踪算法的性能分析
处理多个帧的算法对于在较大范围搜索中识别昏暗的卫星信号和轨道运动至关重要。检测方法之前，要查看具有目标信号并将所有帧数据提供给跟踪器的多个图像，并将检测决策延迟直至形成轨道。本文旨在通过对所有帧进行二项式决策规则进行建模，以估算低SNR跟踪算法的性能。作为系统设计分析的一部分，有必要根据各种参数来预测搜索的性能，例如光圈，传输，检测器灵敏度，帧数，最小可检测的目标大小，衰减和其他因素。这些搜索算法的性能可以由Monte Carle（MC）模拟确定，该模拟需要许多迭代来创建表来描述预期的系统性能。不幸的是，当系统参数和目标特性变化导致任务延迟时，这些基于MC的预测可能需要大量返工。这项工作旨在描述一个分析表达式，以描述场景的预期检测和虚假警报性能，该表达式将允许在太空域名（SDA）任务中观察平台的搜索和收集任务。另外，分析表达可以直接通过对结果的主动性理解并更好地理解任何操作异常。
Sig Gantry
摘要 - 在Cern，Centro Nazionale di Adroterapia Oncologica（CNAO），Istituto Nazionale nazionale di Fisica fisica Nuce（INFN）和Medaustron之间的合作中，正在研究新一代用于离子疗法应用的超导磁铁。这些新离子治疗设施的最关键方面之一是优化可旋转的龙门，以从所有方向对患者进行治疗。在这种情况下，INFN通过开发超导离子龙门（SIG）项目来参与努力。该程序旨在设计，制造和测试一个超导的NB-TI，单个光圈，Cos-Theta偶极子，孔径为80 mm，曲率明显的曲率为1.65 m。这款磁铁对于设计尖端，重量优化的430 MeV/U碳离子龙门的设计至关重要。该项目的目的是通过绕组和组装30°角扇形的简短演示器，长度约1.3 m来证明这种chal磁铁的可行性，然后，可能是全长45°模型。磁铁将在Infn Laboratorio Acceleratori ESuperConduttivitàplippleta（LASA）组装和测试。在此贡献中，提出了机械结构的初步2D设计。磁铁特征
通过机器预测模板打印的转移效率
摘要：进行实验，以获取有关模板打印转移效率的数据，并培训了基于机器学习的技术（人工神经网络）来预测该参数。实验中的输入参数空间包括五个不同级别的打印速度（在20至1120 mm/s之间）以及从0.34到1.69的模板孔的面积比。还研究了三种类型的无铅焊料糊，如下：3型（粒径范围为20-45 µm），4型4（20–38 µm），型5（10-25 µm）。输出参数空间包括打印沉积物的高度和面积以及相应的转移效率，这是沉积物粘贴体积与光圈体积的比率。最后，使用Levenberg -Marquardt培训算法对人工神经网络进行了经验数据。发现网络大小微调的最佳调整因子约为9，导致隐藏的神经元数为160。训练有素的网络能够以平均平均百分比误差（MAPE）低于3％的平均百分比误差（MAPE）来预测输出参数。但是，预测错误取决于输入参数的值，该值在本文中详细列出了。研究证明了机器学习技术在模具印刷过程的产量预测中的适用性。