摘要:多吡咯(PPY)是一种廉价的导电聚合物,具有有效的存储容量,但其有限的溶解度限制了其生产和应用。因此,为了扩大其应用范围,多功能PPY复合材料的设计和研究引起了极大的关注。PPY/铁基复合材料是通过水热方法,聚合方法和一锅方法等方法制备的。有关PPY/铁复合材料的应用的研究主要集中在电容器,电磁波吸收材料,吸附剂,传感器,药物和催化剂等领域。,它们在超级电容器的电极材料,电磁波的吸收,重金属离子的吸附以及催化降解,展示广泛的应用前景中表现出色。随着制备技术的持续发展和应用领域的进一步扩展,PPY/基于铁的复合材料有望在更多领域中发挥重要作用。关键字:polypyrrole;准备方法;复合材料;应用区域
摘要:本文研究了光子加三重相干态(PATCS)的高阶非经典特性与纠缠特性,采用高阶单模反聚束准则来衡量光子加操作的作用,并研究了PATCS中高阶三模和压缩与纠缠特性的一般检测准则。结果表明:对三重相干态进行光子加操作可以增强高阶单模反聚束和高阶三模和压缩的程度,增大光子加三重相干态的高阶三模纠缠因子值。此外,随着高阶值的增加,单模反聚束和纠缠特性的表现更加明显。
单钙钛矿量子点的光学驱动巨超级聚束 Ziyu Wang、Abdullah Rasmita、Guankui Long、Disheng Chen、Chutsheng Zhang、Oscar Garcia Garcia、Hongbing Cai*、Qihua Xiong 和 Wei-bo Gau* Z. Wang、A. Rasmita、Prof. G. Long、Dr. D. Chen、C. Zhu、OG Garcia、Dr. H. Cai、Prof. W.-b.高伟斌 物理与应用物理系 南洋理工大学 物理与数学科学学院 新加坡 637371,新加坡 电子邮箱:richard.cai@ntu.edu.sg,wbgao@ntu.edu.sg 龙建军教授 南开大学 材料科学与工程学院 先进材料研究院 天津 300350,中国 熊庆峰教授 清华大学 低维量子物理国家重点实验室、物理系 北京 100084,中国 熊庆峰教授 北京量子信息科学研究院 北京市 100193,中国 高伟斌教授 光子研究所和颠覆性光子技术中心 南洋理工大学 新加坡 637371,新加坡 关键词:单钙钛矿量子点,超聚束,光子对 光子超聚束是光子间强关联的特征,这是一种至关重要的
实际上,这确实意味着人们应该能够知道在给定的足够短的时间窗口内检测到了多少光子(与典型寿命发射器的数量级相当)。这实际上很难通过实验来实现,因为探测器通常无法足够快地从一次检测恢复到下一次检测,并且它们通常不太擅长区分在如此短的时间窗口内检测到的光子数量。这就是著名的 Hanbury Brown 和 Twiss (HBT) 实验的由来,其中使用 50/50 分束器来测量 g (2) 函数(参见图 1 正文)。这个想法非常简单。取一个单光子源,并在分束器的每个输出端口使用两个单光子探测器对其进行分析,真正的单光子将无法同时触发两个探测器。因为只有一个能量量子,即光子,所以粒子行为会显现出来,并且一次只能触发一个探测器,但不能同时触发两个探测器。这非常方便,因为我们可以通过使用两个探测器来规避探测器问题,因为当一个探测器启动并因此在一段时间内无法使用时,第二个探测器已准备好接收潜在的第二个光子。因此,观察到的光子反聚束行为告诉您,如果您在分束器之后通过两个探测器获得同时检测,则在两个探测器之间零延迟(τ=0)和 g (2) (0)=0 时不应发生同时检测。使用术语反聚束是为了强调我们在某一时刻有且只有一个光子 1 。我们说我们具有发射器的光子反聚束。格劳伯表明量子形式可以以同样的方式应用于这个实验 [Gla63a]。从那时起,人们就开始对物质与光子的相互作用进行详细描述和研究,但直到 1977 年,H. Kimble、M. Dagenais 和 L. Mandel [Kim77] 才通过实验证明单光子确实存在。他们利用了来自激发热原子束的单原子跃迁。光统计的第一个结果表明,单光子确实存在,它们不仅仅是某种方便的理论工具。1.1.1.3 N =1 福克态与弱相干态
摘要 - 在Wobot机器人的定位中,由于电磁波衰减或由于水浊度而导致的光相机,它不能依靠传感器(例如GPS)。声纳对这些问题免疫,因此尽管空间和时间分辨率较低,它们仍被用作水下导航的替代方案。单光声声纳是传感器,其主要输出为距离。与Kalman滤波器(例如Kalman滤波器)结合使用时,这些距离读数可以纠正通过惯性测量单元获得的本地化数据。与多光束成像声纳相比,单光束声纳廉价地集成到水下机器人中。因此,本研究旨在开发使用单光声声和基于压力的深度传感器的低成本定位解决方案,以纠正使用卡尔曼过滤器的静止折线线性定位数据。从实验中,每个自由度的单束声纳能够纠正本地化数据,而无需复杂的数据融合方法。索引术语 - Kalman过滤器,本地化,声纳,内部机器人
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人工智能领域(AI)中许多组织的既定目标是开发人工通用情报(AGI),这是一个想象中的系统,其智能比我们见过的任何事物都要多。没有认真质疑该系统是否可以并且应该建立,研究人员正在努力创建“安全的AGI”,“对所有人类有益”。我们认为,与可以按照标准工程原则进行评估的特定应用的系统不同,无法对“ AGI”这样的未定义系统进行安全测试。为什么为什么要在AI领域构建AGI通常是毫无疑问的目标?在本文中,我们认为激励大部分目标的规范框架植根于20世纪的盎格鲁裔美国优生学传统。结果,过去许多使优生主义者动画的歧视性态度(例如,种族主义,仇外心理,阶级主义,能力主义和性别歧视)在建立AGI的运动中仍然很普遍,导致系统损害边缘化群体和集中权力的系统,同时使用“安全”的语言和“受益于人类”来逃避问责制。我们通过敦促研究人员努力制定可以制定安全协议的定义任务,而不是试图建立一个大概是全知的系统(例如AGI)。