XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System光电元件
主要应用领域 - ECS SRIA
出行是人类的基本需求，欧洲的出行行业是这一需求的关键贡献者，在全球所有出行领域（汽车、航空航天、海运和铁路）的市场中占有重要份额。ECS 在面向最终用户、社会、生态系统和欧洲公司的出行创新中发挥着重要作用。绿色协议和数字化对出行产生了重大影响，旨在减少二氧化碳和其他排放（采用电气化、替代燃料，以及更节能和更具成本效益的电子和光电元件、互联智能系统和基于 AI 的嵌入式软件），并确保包容性安全出行（例如采用智能感知、经济实惠、安全且环保的轻型出行、自动化公路和越野车辆以及智能移动机械）。移动出行市场正在不断增加自动化功能的集成，以向互联、协作和自动化移动出行发展，其中 ECS 是实现部分或完全自动化车辆的基本构建模块：重点是公路、铁路、航空和水上乘客和货物的经济实惠、自动化和互联出行，重点是用于验证和认证移动出行中嵌入式智能的安全性、保障性和舒适性的工具和方法，以及多式联运移动出行和相关服务的实时数据处理。
人工智能和神经形态计算的光子学
用于人工智能和神经形态计算的光子学 1 2 Bhavin J. Shastri a,b,g,h , Alexander N. Tait c,b,g,h , Thomas Ferreira de Lima b , Wolfram HP Pernice d , Harish 3 Bhaskaran e , C. David Wright f , Paul R. Prucnal b 4 5 a 加拿大皇后大学物理、工程物理与天文学系，加拿大安大略省金斯顿 KL7 3N6 6 b 普林斯顿大学电气工程系，美国新泽西州普林斯顿 08544 7 c 美国国家标准与技术研究所应用物理部，美国科罗拉多州博尔德 80305 8 d 德国明斯特大学物理研究所，德国明斯特 48149 9 e 牛津大学材料系，英国牛津 OX1 3PH 10 f 埃克塞特大学工程系，埃克塞特 EX4 4QF，英国 11 g 这些作者对本文做出了同等贡献。 12 h shastri@ieee.org；alexander.tait@nist.gov 13 14 由于光子集成平台上光电元件的激增，光子计算研究蓬勃发展。光子集成电路已经实现了超快的人工神经网络，为新型信息处理机器提供了框架。在这种硬件上运行的算法有可能满足医疗诊断、电信、高性能和科学计算等领域对机器学习和人工智能日益增长的需求。与此同时，神经形态电子学的发展凸显了该领域的挑战，特别是与处理器延迟相关的挑战。神经形态光子学提供亚纳秒级的延迟，为扩展人工智能领域提供了互补机会。在这里，我们回顾了集成光子神经形态系统的最新进展，讨论了当前和未来的挑战，并概述了应对这些挑战所需的科学和技术进步。 25 26 传统计算机围绕集中式处理架构（即具有中央处理器 27 和内存）组织，适合运行顺序、数字、基于过程的程序。这种架构对于分布式、大规模并行和自适应的计算模型效率低下，最明显的是用于人工智能 (AI) 中神经网络的计算模型。人工智能试图在这些对传统计算机来说具有挑战性但对人类来说很容易的任务上接近人类水平的准确度。基于神经网络的机器学习 (ML) 算法已经取得了重大成就 [ 1 ]，它以分布式 32 方式处理信息并适应过去的输入，而不是由程序员明确设计。机器学习已经影响了我们生活的许多方面，其应用范围从翻译语言 [ 2 ] 到癌症诊断 [ 3 ]。神经形态工程在一定程度上试图将机器学习和人工智能算法的元素转移到能反映其大规模分布特性的硬件上。将硬件与算法相匹配可能会使信息处理速度更快、更节能。神经形态硬件也适用于机器学习之外的问题，例如机器人控制、数学规划和神经科学假设检验 [4,5]。与其他计算机架构相比，大规模分布式硬件在很大程度上依赖于集中元件（即神经元）之间的大规模并行互连。每个连接都专用的金属线是不切实际的。因此，当前最先进的神经形态电子设备使用某种形式的时分复用的共享数字通信总线，用带宽换取互连 [4]。光互连可以消除这种权衡，从而有可能加速机器学习和神经形态计算。 43 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 5643 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 5643 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 56
迈向将真正的随机数生成融入...
摘要 — 量子通信功能的集成通常需要专用的光电元件，而这与电信系统的技术路线图并不相符。我们研究了商用相干收发器子系统在经典数据传输之后支持量子随机数生成的能力，并展示了如何将基于真空涨落的量子熵源转换为真正的随机数生成器。我们讨论了两种可能的实现方式，分别基于接收器和发射器中心架构。在第一种方案中，利用相干内差接收器中的平衡同差宽带检测来测量 90 度混合输入端的真空状态。在我们的原理验证演示中，在超过 11 GHz 的宽带宽上获得了 >2 dB 的光噪声和电噪声之间的间隙。在第二种方案中，我们提出并评估了重复使用偏振复用同相/正交调制器的监测光电二极管来实现相同目的。演示了 10 Gbaud 偏振复用正交相移键控数据传输的时间交错随机数生成。详细模型的可用性将允许计算可提取的熵，因此我们展示了两个原理验证实验的随机性提取，采用了双通用强提取器。索引术语 — 数字安全、多用途光子学、光通信设备、光信号检测、随机数生成
太空飞行激光雷达、导航和科学仪器实现：激光器、光电子学、集成光子学、光纤子系统和组件
在过去的 25 年里，美国国家航空航天局 (NASA) 戈达德太空飞行中心工程理事会的光子学小组为许多科学和导航仪器的飞行设计、开发、生产、测试和集成做出了巨大贡献。从月球到火星的计划将在很大程度上依赖于利用商业技术来制造具有紧迫时间表期限的仪器。该小组在筛选、鉴定、开发和集成用于航天应用的商业组件方面拥有丰富的经验。通过保持适应性并采用严格的组件和仪器开发方法，他们与行业合作伙伴建立并培养了关系。他们愿意交流在包装、零件构造、材料选择、测试以及对高可靠性系统实施至关重要的设计和生产过程的其他方面的经验教训。因此，与行业供应商和组件供应商的成功合作使从月球到火星（及更远的地方）的任务取得了成功，同时平衡了成本、进度和风险状况。在没有商业组件的情况下，该小组与戈达德太空飞行中心和其他 NASA 现场中心的其他团队密切合作，制造和生产用于科学、遥感和导航应用的飞行硬件。这里总结了过去十年仪器开发的经验教训和从子系统到光电元件级别收集的数据。
蒸发微流引导金纳米棒自组装的形态和取向控制
摘要：贵金属纳米粒子蒸发自组装成有序结构具有成本低、效率高、操作简便等优点，在光学和等离子体器件的制备中具有广阔的应用前景。然而，对马兰戈尼流的难以控制是实现明确组装的挑战之一。在此，基于蒸发强度对组装影响的理论分析，设计了两个简单但可靠的流场控制平台来控制蒸发微流并与耗尽力同时作用，以实现金纳米棒的受控自组装。通过设计的毛细管中的强单向微流实现了取向有序组装，通过在自制玻璃池中产生的弱对流获得了单层膜的器件规模组装。由于自发对称性破坏或存在缺陷（如表面台阶和螺旋位错），可以得到形态多样的超结构组装体，如球晶状、边界扭曲、手性螺旋组装体和具有 π 扭曲畴壁的融合膜。进一步揭示了这些组装体的光学各向异性和偏振相关行为，这意味着它们在等离子体耦合装置和光电元件中具有潜在的应用。了解熵驱动的组装行为和控制蒸发微流来引导金纳米棒的自组装，可以深入了解一般的自下而上的方法，这种方法有助于构建复杂而坚固的纳米超结构。关键词：结构调节、取向排序、大面积、自组装、蒸发微流
DRDO 和海军进行海军首次飞行测试...
印度政府一直敦促私营部门更多地参与国防和航空航天设备的本土制造，以减少进口并实现“自力更生的印度”的国家使命。随着政府的积极政策、印度制造以及与外国 OEM 的战略联盟，印度和外国国防公司将拥有更大的机会。航空航天和国防初创企业和中小微型企业在通过研发和创新加强供应链合作伙伴关系以及建立制造能力方面发挥着至关重要的作用。他们与国防国有企业和私营企业之间加强协同作用是成功的关键因素。Aeromag Asia 与 SIATI 联合举办的航空航天和国防制造展 (ADMS) 一直与政府的愿景一致，即将印度转变为国防制造中心。第七届 ADMS 将展示印度公司的战略制造能力和最新技术。印度政府已设定了到 2025 年实现约 36,500 亿卢比的年度武器出口目标，该国的国防公司前景光明。ADMS 为有能力的公司提供了一个经济高效的平台，可以在合适的受众面前展示他们的产品和能力。最新版本将提供一个平台来创造新的商业机会，确定私营部门的潜在参与者，特别是印度的中小微型企业和初创企业，并建立强大的供应商基础以满足本土化需求。为符合 DAP2020 和国防部加强本土设计开发和制造、在必要时获取关键技术的愿景，ADMS 2022 期间的研讨会将由专家介绍印度工业中设计支持和制造技术的成熟度以及关键技术的研发和本土开发战略或通过战略联盟/直接购买获取这些技术。关于激发中小企业供应链活力的特别会议将涵盖技术和能力提升，以提升目前进口的电气、电子和光电元件的本土开发和制造能力，或通过与外国 OEM 元件制造商的战略合作在印度制造这些元件。Aeromag 邀请印度航空航天和国防工业于 7 月 28 日至 29 日齐聚班加罗尔，参加 ADMS，展示您的产品、技术和能力，并与行业领导者、决策者和 DPSU 进行互动。