Sciences Program ARPES: Angle-Resolved Photoemission Spectroscopy Program EPS: equipment protection system FO: floor operator IT: information technology RF: radio frequency RIXS: Resonant Inelastic X-Ray Scattering Program RSS: radiation safety system ALS Subsytem Support: PS/RF/RSS/EPS/Controls
1 佐治亚理工学院,电气与计算机工程学院,美国佐治亚州亚特兰大 30332- 0250,2 CNRS,UMI 2958 佐治亚理工学院 - CNRS,2 rue Marconi,57070 梅斯,法国,3 佐治亚理工学院洛林分校,2 rue Marconi,57070 梅斯,法国,4 佐治亚理工学院,伍德拉夫机械工程学院,美国佐治亚州亚特兰大 30332- 0250,5 拉斐特研究所,2 rue Marconi,57070 梅斯,法国。 6 巴黎萨克雷大学纳米科学与纳米技术中心,C2N-Site de Marcoussis,Route de Nozay,91460 Marcoussis,法国。
I16 是一条位于 Diamond Light Source 的高通量、高分辨率 X 射线光束线。该光束线工作在 2.7-15 KeV 范围内,是一种专为研究单晶样品的共振和磁散射过程而优化的衍射设备 [1]。共振弹性 X 射线散射是表征材料的电子、磁性和结构特性的理想选择,因为它对原本较弱的散射过程具有增强的灵敏度,可提供光谱信息和化学选择性。I16 的主仪器是一台大型 6 圆 K 衍射仪,能够适应各种辅助环境。该光束线可完全控制其大部分能量范围内的入射光子偏振。它与大光子计数面积探测器和安装在 K 衍射仪上的真空线性偏振分析仪相结合,用于隔离和增强与有序现象相关的特定散射过程。
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影,将一个虚构的极简环境(我使用 Chat GPT API 创建)与真实空间重叠,而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改,就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中,通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间,体验到一种缺失或空虚的感觉,这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册(屏幕 7')版本。视频预览:https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
ALS 为全球科学界提供了一系列协同同步光源功能,从极紫外到 X 射线。作为美国能源部基础能源科学计划资助的用户设施,ALS 是全国研究人员的重要资源,为能源技术、微电子、量子信息科学、碳管理、生物准备等材料和工艺的化学、电子和物理特性提供了根本性的见解。在其 30 年的发展历程中,ALS 为 17,000 多篇经评审的期刊文章和诺贝尔奖获奖研究做出了贡献,并在广泛领域取得了根本性的进展。该设施还在从先进仪器到药品和计算机芯片技术等新技术的商业化中发挥了作用。
加拿大光源的生物医学成像和治疗设施包括两个梁线,它们覆盖了从13 kevup到140 KEV的X射线能量范围。梁线的设计侧重于临床前成像和兽医科学以及微束辐射疗法中的同步加速器应用。虽然它们仍然是两种光束线活动的主要部分,但最近的许多升级增强了梁线的多功能性和性能,尤其是对于高分辨率的微型造影实验。因此,用户社区已迅速扩展,以包括高级材料,电池,燃料电池,农业和环境研究的研究人员。本文总结了梁属性,描述了端站与检测器池一起描述,并介绍了用户可用的各种X射线成像技术的几个应用程序案例。
自由电子激光器(FEL)设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作,而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近,在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source(DCLS)上进行了这样的实验。已采用了四种算法,即标准和基于神经网络的遗传算法,深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法,通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效,尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性,从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。
描述了钻石光源的多功能软X射线(Versox)Beamine B07的束线光学元件和端站。b07-b从弯曲磁铁源提供45-2200 eV范围内的中频X射线,可访问从李到y到y的所有元素原子的局部电子结构。它具有高通量X射线光电子体外镜头(XPS)和近边缘X射线吸收精细结构(NEXAFS)测量的终端站。b07-b具有从UHV到环境压力的压力(1 atm)的第二个终端群。这些终点站的组合允许对各种界面和材料进行研究。详细讨论了梁线和端积设计,以及它们的性能和调试过程。
首先引入时,单光子计数检测器在同步基因上重塑晶体学。他们的快速读数速度启用了,例如,旋转角度的无快速数据收集和切片,并增强了新实验技术(如Ptychography)的开发。在最佳条件下,单光子计数检测器提供无限的动态范围,图像噪声仅受传入光子的泊松统计限制。从单个光子中计算脉冲,从本质上讲是使探测器如此成功的原因,也会引起主要缺点,这是由于模拟前端脉冲堆积而导致的高光子弹药效率的丧失。要充分利用衍射限制的光源,下一代单光子计数器需要以与增加的伏特量相同的数量级来提高其计数率能力。此外,由于较高的频道,需要快速帧速率(几个kHz)才能应对较短的停留时间。带有多个比较器和计数器的检测器架构可以为能量分辨成像打开新的可能性,而像素间交流可以克服收费共享和降低像素角效率损失引起的问题。将单光子计数检测器耦合到高Z传感器,以进行硬X射线检测(> 20 keV)和低增益的雪崩二极管(LGADS)以进行软X射线,以利用全部辐射光谱的新光源的增加。在本文中,我们提出了提高第四代同步源的单光子计数检测器性能的可能策略,并将它们比较它们以对集成检测器充电。
对于 LiDAR 系统,波长稳定、大面积和弱锥形脊型波导激光器已经开发出单个和多个有源区外延堆叠在一个公共垂直波导中,作为单发射器或多发射器设备,功率分别高达 200 W 和 2 kW。这些设备的设计工作温度范围为 -35 °C 至 85 °C。由于其良好的光束质量,它们可用于扫描应用(即与 MEMS 一起使用);3 发射器设备的发射可通过 Beamtwisters® 进行组合。集成表面布拉格光栅可确保光谱宽度远低于 0.5 nm。波长随温度的变化低至 0.06 nm/K。10 mm 宽的激光条带有 48 个发射器,可提供高达 2 kW 的更高功率,重复率在 10 kHz 至 150 kHz 之间。这些激光条在脉冲功率为 1.3 kW(脉冲宽度为 10 ns,重复频率为 10 kHz)的情况下长期运行,在 3.6 x 10 11 个脉冲之后性能没有下降。