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多层2H-mose2
激子的基本特性取决于库仑结合的电子和孔的自旋，山谷，能量和空间波形。在范德华材料中，这些属性可以通过层堆叠配置进行广泛设计，以创建具有静态平面外电偶极子的高度可调的层间激子，以牺牲振动性内置偶极偶极子的强度，负责轻度降低光线的振动。在这里我们表明，双层和三层2H-Mose 2晶体中的层间激子与地面（1 s）和激发态（2 s）的电端驱动耦合（2 s）。我们证明，这些独特的激子物种的杂种状态可提供强大的振荡力强度，大型永久性偶极子（高达0.73±0.01 ENM），高能量可调性（高达〜200 meV）以及对旋转和山谷特征的完全控制，因此激子G型可以在较大的范围内操纵ICKITON G-ICTOR。此外，我们观察到双层和三层激发态（2 s）互层激元及其与内部激子态（1 s和2 s）的耦合。我们的结果与具有自旋（层）选择性和超越标准密度功能理论计算的耦合振荡器模型非常吻合，促进了多层2H-MOSE 2作为一个高度可调的平台，可探索与强光相互作用相互作用的Exciton-Exciton相互作用。
多层纤维
在将多种材料与不同的光学，电子和热机械特性相结合的最新进展中，从预成型的同一纤维中单层中，这为新一代的多层次纤维铺平了道路，并具有在光纤维长度尺度和成本上传递的独特功能和成本。迄今为止，已经使用这种策略来开发各种独特的设备，例如横向发射纤维激光器，检测到光线，热或声音在外表面上撞击其外表面的纤维以及含有结晶半导体芯的纤维。将这种纤维纳入未来的织物中，将导致具有复杂功能的纺织品。此外，多层纤维已经解决了光学纤维的传统应用中的长期问题，例如在空心核心全固定纤维中的光子带隙指导，并使机械鲁棒性具有机械鲁棒性，以使软玻璃中型中红外晶体燃烧器。我们回顾了这个新生但迅速增长的领域的最新进展，并突出了预计增长的领域。此外，这项研究中出现的见解指出了绘图过程本身可以用作制造方法的新方法。在术语中，我们描述了针对化学合成的多层纤维图和制造纳米结构（例如纳米线阵列和结构化纳米颗粒）的最新努力。
使用多层多层储层计算
大脑电路涉及大量的反馈回路，其动力学取决于相互作用的延迟。脑启发的储层计算利用互连单元的丰富复发动力学来执行输入的任务。特别是，时间延迟储层计算使用非线性延迟反馈回路架构中的高维瞬态动力学，例如时间序列预测和语音分类。最近还证明，通过包含多个延迟的延迟分化系统的动态属性修改，以提高时间延迟储层计算的性能。在这里，我们探索了这种基本和技术重要性的这种神经启发的计算的另一个方面：在混合物中分离和预测两个信号的能力，在混合物中，每个信号由于其潜在的动力学而具有一些内在的可预测性。使用混沌输入信号混合物的多层和多层储层计算进行了说明。与独立的组件分析和相关的无监督学习技术相反，这里的上下文在于平行监督每个信号的动力学学习，以便在训练集之外预测每个信号的每个信号。此外，将混沌信号的超渗透到单个输入通道中增加了任务的难度。我们用确定性和随机系统发出的各种信号来量化和解释这种性能。此外，我们还探索了深度延迟储层计算机的体系结构。我们的发现表明，多延迟储层计算可以学习和预测两个叠加确定性信号的未来。预测（因此分离）在单层和多层时间延迟的预订计算中可能会明显更高。混合信号的带通滤波以除去较低和较高的频率，将预测提高了几％。在某些情况下，矛盾的是，增加混合物中一个混沌信号的比例实际上可以帮助学习另一个混乱信号，从而稍微改善其预测。
