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World File Search System入射光
机械色素，结构上有色和可食用水凝胶，由羟丙基纤维素和明胶
水溶液在环境条件下会自我组装成胆汁脂液液晶，当水含量降至45 wt％左右时。[8,23,24]胆固醇相具有周期性的，螺旋纳米结构，由称为螺距P的物理距离定义，P，随着水的含量降低而减小。[17,23]当P处于可见光谱的长度尺度时，入射光以类似于Bragg-Reflection的方式选择性地反映，而HPC中间体显示出生动的金属色素（图1）。[25]观察到的颜色主要取决于所用的HPC类型和溶剂浓度。[9,17,26]但是，通过主动操纵胆固醇螺距，该颜色仍然可以动态控制后的形成。例如，施加宏观压力将压缩胆固醇相，在接触点减少p，并在视觉上导致局部和可逆的蓝调，[17]称为机械化合物。一种机械色素响应，结合了大规模生产，广泛的商业用途和人类消费认证，[27]为HPC提供了生物兼容性和具有成本效益的传感应用的巨大潜力。[17,18,28–30]然而，尽管最近的研究成功地将HPC的间相转化为完全固体的光子结构，例如通过化学交叉链接或HPC侧链的进一步功能化，[11,22,31]这导致动态色彩响应的丧失。因此，HPC机械化色性仅在迄今为止的液体制剂中报道。最后，我们在这项研究中，我们仅使用具有成本效益，生物相容性和广泛可用的原材料证明了机械色素HPC-GEL。我们表明，HPC-Gel可成型为连续未填充的固体，同时保留了剪切稀释的非牛顿反应，这对于液体加工而言是可取的。
GaAs/AlGaAs 核壳纳米线中 GaAs 近带边跃迁的增强光学吸收：对纳米线太阳能电池的影响
摘要：密集的核-壳纳米线阵列具有作为超吸收介质用于制造高效太阳能电池的巨大潜力。通过对室温光反射 (PR) 光谱的详细线形分析，采用 GaAs 复介电函数的一阶导数高斯和洛伦兹模型，我们报告了具有不同壳厚度的独立 GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线的 GaAs 近带边吸收特性。纳米线 PR 光谱的线形分析返回了能量在 1.410 和 1.422 eV 之间的双重共振线，这归因于 GaAs 纳米线芯中的应变分裂重空穴和轻空穴激子吸收跃迁。通过对 PR 特征的 Lorentzian 分析评估的激子共振光振荡器强度表明，与参考平面结构相比，纳米线中的 GaAs 带边光吸收显著增强（高达 30 倍）。此外，将积分 Lorentzian 模量的值归一化为每个纳米线集合内的总 GaAs 核体积填充率（相对于相同高度的平面层估计在 0.5-7.0% 范围内），从而首次实现了 GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线的 GaAs 近带边吸收增强因子的实验估计，该因子在 22-190 范围内，具体取决于纳米线内核-壳结构。如此强的吸收增强归因于周围的 AlGaAs 壳（在目前的纳米结构中，其平均厚度估计在 ∼ 14 到 100 纳米之间）对入射光进入 GaAs 核的波导改善。关键词：III-V 化合物、GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线、光反射光谱、近带边跃迁、增强光吸收、纳米线太阳能电池■简介
无玻璃体积对飞秒激光写的纳米纳米形成的影响
玻璃中飞秒（FS）激光诱导的修饰的种类铺平了通过激光脉冲能的非线性吸收引发的多种结构变化的道路。光眼镜中这些修饰的性质根据激光写参数而变化，并且在文献中将其分为三种主要类型[1]。I型修饰可以观察到较低能量处的折射率的平滑和均匀变化。早期研究表明，FS激光器在硅玻璃中诱导3D折射率分析的潜力，这是创建波导的基础步骤[2]。II型修饰是通过折射率的各向异性变化来区分的。在特定的脉冲持续时间，频率和能量条件下，出现了强烈的双折射，它起源于垂直于激光极化的定期层状纳米结构[3]。在较高的激光强度下，发生了III型修饰，这是由于局部微探索而形成的纳米/微粒子具有致密壳的形成。是II型修饰，与纳米的形成有关。fs激光诱导的纳米射流在几个技术域中发现了广泛的应用。它们在创建长期光学数据存储设备[4，5]，热光传感器[6，7]和微流体[8，9]中起着核心作用。重要的是，它们还用于制造各种光学元件，包括波导，光层转化器[10，11]和其他双重元素[12]。尽管其应用的范围很广，但对玻璃中纳米形成背后的机制的全面理解仍有待实现。这是至关重要的，因为它会影响他们的制造，因此在各种技术环境中优化了它们的使用。纳米形成过程的中心是多光子电离的现象，其中光子吸收促进了从入射光到实心玻璃结构的能量转移[13]。由于激光强度超过特定的阈值，它会导致血浆的产生，其特征是高密度自由电子云[14]。入射激光与不均匀性的散射光之间的干扰
曾德干涉仪
摘要 本文介绍了一种非平衡马赫-曾德干涉仪 (MZI) 固有的干涉特性，该干涉仪通过精密制造技术在绝缘体上硅平台上实现。研究深入探讨了自由光谱范围 (FSR) 与非平衡 MZI 各种长度之间的复杂关系。值得注意的是，模拟结果与实验结果的比较显示出了惊人的一致性。 关键词：马赫-曾德干涉仪、光子学、绝缘体上硅、波导 1. 简介 硅光子器件因其吸引人的特性而越来越受欢迎。小尺寸、大折射率对比度和 CMOS 兼容性是硅光子器件的特性之一，这些特性使其成为电信、生物医学等多个行业的首选器件[1]。马赫-曾德干涉仪 (MZI) 是最广泛使用的硅光子器件组件之一。在硅平台上实现的马赫-曾德尔干涉仪是各种应用的关键元件，从电信（用于光子波导开关和光子调制器）到传感和信号处理 [2]、[3]、[4]。MZI 的实用性源于其干涉特性，这是通过在 MZI 的两个臂之间产生相对相移来实现的。这种相移可以通过使用移相器或使 MZI 的两个臂的光路长度不相等来实现。MZI 的两个臂不相等的 MZI 配置称为不平衡 MZI。在本文中，我们展示了一种不平衡 MZI 设计，我们对其进行了建模、模拟和随后的制造。我们研究了几种不平衡 MZI 设计，并分析了这些设备的模拟和实验传输特性。我们阐明了波导建模的过程，并进行了分析以补偿制造变化，并详细介绍了一些数据分析。 2. 材料与方法 2.1 理论 马赫-曾德干涉仪 (MZI) 包括一个分束器和一个光束组合器，它们通过一对波导相互连接，如图 1 所示。MZI 配置包括分束器将波导输入端 (E i ) 的入射光分成波导的臂或分支。随后，光在输出端重新组合成光束
高Q混合MIE-质量 - 范德华的纳米ant纳斯纳米纳斯纳米纳斯
摘要：已证明介电纳米孔量可以避免与等离子装置相关的重型光损耗。但是，他们患有较少的共鸣。通过构建介电和金属材料的混合系统，可以保留低损失，同时实现更强的模式约束。在这里，我们使用高折射率多层透射金属二烷核酸WS 2在黄金上剥落，以制造并光学地表征杂交纳米天然基因的基因系统。我们在实验上观察了MIE共振，Fabry- perot模式和表面等离子体 - 果的杂种，从纳米antennas启动到底物。我们测量了杂交MIE-等离激元（MP）模式的实验质量因子，高达二氧化硅上纳米antennans中标准MIE共振的33倍。然后，我们调整纳米antena几何形状，以观察超级腔模式的特征，在实验中进一步增加了Q系数超过260。我们表明，在连续体中，这种准结合的状态是由于MIE共振与Fabry- perot质量模式在高阶Anapole条件附近的强烈耦合而产生的。我们进一步模拟了WS 2纳米antennas在黄金上，中间有5 nm厚的HBN垫片。通过将偶极子放置在该垫片中，我们计算出超过10 7的整体光提取增强，这是由于入射光的强，次波长限制引起的，Purcell因子超过700，并且发射光的高方向性高达50％。因此，我们表明多层TMD可用于实现简单制作的，混合的介电介质 - 现金纳米量纳米局部设备，允许访问高Q，强限制的MP共振，以及在TMD-金差距中发射器的大量增强。关键字：范德华材料，过渡金属二盐元化，纳米素化学，mie-等离激元共振，强耦合，连续体的结合状态，purcell Enhancement
用于自主视线导航的高精度星跟踪器算法的设计和仿真。⋆
深空立方体卫星正成为普通航天器的宝贵替代品。它们的开发可以标志着太空探索的新纪元，由于任务成本明显降低，为许多太空领域参与者拓宽了可能性。为了正确利用微型探测器，自主导航是必不可少的支柱。在此框架中，视线 (LoS) 导航是深空巡航期间状态估计的宝贵选择。视线导航是一种光学技术，基于对可见天体（例如行星）的观测，这些天体的星历表是众所周知的。这些天体的方向是通过机载光学仪器（照相机或星跟踪器）获得的，并在导航滤波器中将其与机载存储的星历表检索到的实际位置进行比较。在机载上执行完整估计程序的可能性使该技术成为自主深空立方体卫星的有效候选者。导航精度尤其取决于两个特性：观测几何和视线方向提取精度 [1]。第一个取决于任务场景，它定义了可见物体及其相对几何形状。第二个取决于成像硬件、图像处理算法以及任务几何形状。尽管可以稍微调整任务以在有利的观测几何窗口期间发生 [2]，但通常它不够灵活，无法提高估计精度。因此，LoS 方向提取精度在整体导航性能中起着至关重要的作用。在此背景下，这项工作旨在正确生成合成星跟踪器图像，然后用于测试设计的 LoS 提取算法的性能。合成图像的生成取决于成像传感器和镜头的特性。对于星跟踪器，假设使用针孔相机模型。Hipparcos-2 目录用于检索可见恒星的方向，这些方向在传感器参考系中转换。恒星的视星等转换为传感器阵列上读取的光电子数量。此转换取决于传感器的特性（像素大小、填充因子、量子效率）、镜头直径和曝光时间。为了在恒星质心算法中达到亚像素精度，入射光被故意弄模糊，因此信息分散在不同的像素上。这是用高斯分布模拟的。行星的模拟不那么简单，因为形状和视星等都取决于观测几何。为了正确
具有应变诱导结构色彩的可拉伸软复合材料
已用于机械响应变色聚合物[8–10]，而电子转移机制已被用于制造电致发光机器人皮肤。[11] 具有应力可调结构色的软材料也已开发出来，使用水凝胶基质中的定向纳米片或有机双层、聚合物渗透的光子晶体和液晶系统。[4,5,12] 尽管概念验证材料和设备已经成功展示，但目前这些材料在自主和节能的块体设备中的利用受到以下因素的阻碍：诱导颜色变化所需的高能量输入、速度慢、不可逆性以及扩大合成和制造工艺的挑战。与人造设备相比，鱼、鱿鱼和变色龙等动物已经进化出优雅、节能的细胞内结构，可以动态控制颜色，从而进行交流、警告、保护和伪装。 [13–17] 其中一些动物的彩虹色是由一种名为虹细胞的特殊细胞内的层状纳米结构反射光线的建设性干涉产生的。颜色和亮度的变化是通过细胞介导对这些反射结构的层状间距和方向的操控而产生的。例如，霓虹灯鱼只需使用所谓的百叶窗机制倾斜高反射率的鸟嘌呤板，就能将颜色从蓝绿色（≈ 490 纳米）变为靛蓝色（≈ 400 纳米）（图 1 A、B 和电影 S1，支持信息）。[13] 在电刺激虹细胞的驱动下，颜色变化是可逆的，而且速度超快。由于该机制依靠入射光作为动力源，并且反射光线通过建设性干涉得到加强，因此这些动物可以用最少的能量输入产生强烈、动态可调的颜色。人们还广泛探索了堆叠的薄片形式的层状结构，以便对合成材料的性质和功能进行结构控制。受软体动物壳结构的启发，粘土和无机薄片排列成珍珠层的砖和砂浆结构，可用于显著提高聚合物基复合材料的刚度和断裂韧性。[18–22] 除了机械性能外，人们还开发了具有精心设计的薄片取向的结构材料，以提高锂离子电池石墨阳极的充电速率[23]，或实现受植物启发的变形结构[24]和软机器人的形状变化。[25] 与许多可以实现的组装过程相比，
健康科学和生物医学研讨会
趋化因子受体是细胞表面受体，在不同的生理过程中发挥着重要作用：胚胎发生、炎症反应、发育、白细胞归巢等。这些受体嵌入细胞膜，可形成同型二聚体、异型二聚体和寡聚体1，均为功能性构象。趋化因子受体在细胞膜上的组织和动力学影响其行为以及细胞对趋化因子梯度的反应2,3。肌动蛋白细胞骨架重塑、细胞膜脂质组成或寡聚化的改变会损害正常细胞反应。一些证据表明异二聚体具有功能性，因此有必要分析它们在细胞表面的动态，以及配体如何对其进行修饰。4,5 CXCR4（一种常规趋化因子受体）和非典型趋化因子受体 ACKR3 形成异二聚体。ACKR3 识别两种配体，CXCL11 和 CXCL12，而 CXCR4 仅识别 CXCL12。因此，这是一个非常好的系统，可以分析这两种受体在细胞表面的动态，以及配体如何对其进行修饰。4,5由于 CXCR4 和 ACKR3 共享一个配体，并通过不同的途径发出信号，该模型可以解释趋化因子受体异二聚体是否具有与单个受体形成的二聚体相似的动力学，或者相反遵循不同的特征，当与配体一起激活时，它如何影响复合物，以及产生的功能后果是什么。全内反射显微镜 (TIRF-M) 是一种新的先进荧光技术，在研究膜过程方面具有巨大潜力。2,3 当显微镜的入射光完全反射时，在盖玻片和细胞培养基之间的界面上会产生衰减波。这种物理现象允许与盖玻片接触的细胞荧光染料被激发，因此非常适合研究细胞膜相关现象。此外，TIRF-M 允许单粒子跟踪 (SPT)。在我们的案例中，对瞬时转染了与单体绿色荧光蛋白 (Ac-GFP) 偶联的趋化因子受体的细胞进行分类，以获得模拟生理条件的低受体表达细胞群。以人类 T 淋巴细胞为模型，我们研究了当人类 T 细胞表达两种受体 (CXCR4 和 ACKR3) 和仅表达 ACKR3 时 CXCR4 和 ACKR3 的动态。当人类 T 细胞不表达 CXCR4 时，ACKR3 寡聚化对共享配体 CXCL12 的响应要低得多。这些差异可能会影响信号传导特性和功能响应。
NPL 报告 MS 29 传感器建模框架...
1 简介 传感器建模是自动驾驶汽车仿真的重要组成部分。传感器模型的作用是模拟从环境中捕获信息并将其提供给后续处理步骤的过程。自动驾驶汽车环境下的传感器模型已经为摄像头 [1]、激光雷达 [2]、雷达 [3]、声纳 [4] 和其他类型的传感器开发，对每种特定传感器类型的建模本身就是一个深入研究的领域。虽然已经开发了许多传感器模型，但在标准化传感器建模过程方面尚未做出重大努力，这项工作是朝着这个方向迈出的一步。本文件描述了创建传感器模型的通用框架，该框架适用于上述所有类型的传感器。通过这种类型的标准化，我们希望最终实现一个明智的传感器模型开发过程，同时严格覆盖 ODD、安全标准以及不确定性量化和报告。本文档的结构如下。第 2 节阐述了传感器模型的概念，并概述了一些常见的传感器模型类型。第 3 节随后描述了创建传感器模型的总体工作流程。这将是首次尝试标准化自动驾驶汽车中不同传感器的建模过程，并有望成为虚拟测试更高标准化的基石。我们在不同类型的传感器模型的背景下说明了每个步骤。2 传感器模型 在自动驾驶汽车领域，物理测试是一个繁琐且昂贵的过程，无法针对车辆可能遇到的每一种情况进行测试，因此虚拟测试变得非常重要。为了执行虚拟测试，可以考虑多种测试架构，包括车辆在环 (MIL)、软件在环 (SIL) 和硬件在环 (HIL)，有关更多详细信息，请参阅 [1]。ISO 26262 [2] 提供了一些关于在验证和确认活动中使用模拟的指导，并基于 V 模型。执行所有这些虚拟测试的核心是存在一个可靠的传感器模型，该模型包括严格覆盖操作设计领域以及正确理解和报告准确性和不确定性。传感器模型是一种数学构造，旨在模仿现实世界中传感器的工作原理。传感器模型用于许多应用，包括自动驾驶汽车和医疗保健 [3]、[4]。传感器模型还充当运行系统（自动驾驶汽车算法等）与虚拟环境之间的纽带，这对于态势感知非常重要。模型是一种函数，它接收一组输入并以数学方式生成一组输出，明确这些输入和输出是什么非常重要。此应用的传感器模型的输入由两部分组成：场景和环境条件（例如雨）。为了使模型易于计算，输入和输出都需要离散化。例如，对于相机模型，输入场景和输出很可能是一个像素化网格，其中每个像素捕获其边界内的入射光的平均强度。环境条件需要通过一些有限维特征向量进行总结 [5]。另一方面，对于 LiDAR、RaDAR 和 Sonar，虽然需要以类似的方式捕捉环境条件，但输入场景很可能是占用网格（AV 环境的空间地图）[6]，输出将是传感器记录的强度和范围测量值。在这种情况下，逆传感器模型也很有趣，它根据 LiDAR、RaDAR 或 Sonar 测量值求解占用网格 [7]。前向传感器模型 [6] 给出了当第个单元的状态为时观察到读数 z k 的条件概率，即