To: All students interested in becoming an entrepreneur in the field of Optics & Photonics Subject: Hardware oriented or software supported start-up challenges competition in Optics & Photonics Dear students, For the last two years, Optics and Photonics Centre in collaboration with FITT of IIT Delhi, have been running an initiative named 'Startup Challenge in Optics & Photonics Engineering (SCOPE)', to nurture interested UG/PG/PhD students in成为光学和光子学领域的企业家。我们在2022年为8名学生(6个项目)和2023年的9个学生(7个项目)。我很高兴告知,到目前为止,根据该计划,已经通过Fitt启动了三家初创公司。(详细信息:(https://opc.iitd.ac.in/olc.html))如果您对Optics&Photonics领域非常感兴趣,并希望成为该领域的企业家,则欢迎您参与该倡议。您从写作(https://opc.iitd.ac.in/olc.html)中注意到,有两种操作模式(i)分配的创新呼叫(AIC),OPC和(ii)开放创新呼叫(OIC)已经设定了启动创新挑战的想法,其中启动挑战的想法是由学生本身设定的。欢迎您同时申请两种模式或任何一种模式,但最终将仅在其中一种中选择。资格:·所有全职或散发学生(所有计划UG/PG/PHD)。·愿意兼职(Min。每周8个小时)将根据IIT Delhi的Fitt签署该项目·NDA。有兴趣的学生被要求访问OPC的光学学习中心网站(https://opc.iitd.ac.in/olc.html)并填写必要的详细信息。填写详细信息的最后日期是2024年8月25日下午6点。将在2024年8月27日至29日在选定的一天进行入围学生的在线演讲暨访谈,以进行最终选择以进行项目。谢谢你的乔西·约瑟夫教授
日历描述:半导体器件和集成电路简介。双极结型晶体管的直流、交流和开关特性。线性放大器;带宽考虑;双端口分析。大信号放大器;功率放大器;无变压器电路。反馈和运算放大器;增益、灵敏度、失真和稳定性。滤波器设计。振荡器。在本课程中,学生将学习电子电路的分析和设计。将讨论分立电路和集成电路。本课程以涵盖基本电路和信号分析(在 ELEC 2501 中介绍)以及基本电子设备和电路(如二极管、双极结型晶体管、MOSFET 和放大器/整流器/调节器电路(在 ELEC 2507 中介绍))的概念为基础。在本课程中,单晶体管电路将扩展到由双极结型晶体管组成的多晶体管电路。将研究各种单晶体管和双晶体管放大器电路的设计,然后探索运算放大器。最后将看到一些运算放大器应用,例如滤波器和振荡器的设计。
简介 激光技术发明几年后,人们就已开始考虑将其用于国防和武器领域。 20 世纪 60 年代末,有人提出了用于摧毁弹道导弹的“圣剑”项目,但该项目一直停留在纸面上,军事研发主要集中于基于激光的系统来拦截空中威胁。 这些系统的原型,例如 THEL 和 YAL-1,在 20 世纪 90 年代和 21 世纪初仅用于演示目的。随着光纤技术和激光泵浦源的进步,到 21 世纪末,发射功率为 kW 级的连续波 (CW) 光纤激光器已广泛应用。鉴于光纤增益介质是一种比固态增益介质更高效且成本更低的替代品,人们对激光在国防领域的应用重新产生了兴趣。
猛禽使用注意力机制将纳米颗粒相关性优先考虑,然后再侵略后样品,然后将其转化为残留的,基于注意力的深层卷积分类器。a)猛禽以半径的降序将前56个纳米颗粒置于距离前和temper后样品中的距离矩阵d and d'andradiiρ和ρ'的距离矩阵。b)半径和距离矩阵形成了注意机制的查询和值嵌入。然后将注意机制与原始距离矩阵D'和d,轻量级矩阵和从半分类器的半径向量产生的L2矩阵一起使用。c)分类器在应用内核层和最大池层之前使用GELU激活和注意层。然后,将输出扁平化为多层感知器以计算最终分类。
神经丝轻链(NFL)是树突和神经元体中存在的神经丝的亚基,它赋予神经元和轴突结构稳定性[1]。神经丝使轴突的径向生长具有高度表达,以年龄的依赖性方式[1]。血清NFL水平响应于中枢神经系统因炎症,神经退行性或血管损伤而增加[1]。nfl也是一种新兴的血液和脑脊液标记,在多种神经系统疾病(如多发性硬化症[2],阿尔茨海默氏病)和最近的脑小血管疾病(CSVD)中,神经司长损伤的脑脊液标记(CSVD)[3]。nfl与淀粉样蛋白β(aβ)在脑膜动脉中的沉积有关,这是脑淀粉样血管病的标志(CAA)[4]。最近,在最近的皮质下梗塞和中风的患者中观察到了血清NFL升高[5]。已经发现脑脊液和血清NFL在白质高强度(WMH)患者中都增加,并且水平与WMH负载,CSVD负担的磁共振成像(MRI)标记相关[6]。
4基于任意可编程波传播的光子处理器44 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 4.2设备的操作原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 4.3机器学习演示,具有2D可编程的波导。。。50 4.4讨论和前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 4.5方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 4.6数据可用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65 4.7代码可用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65 4.8致谢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>65 4,99授权。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>66 div>
机器学习(ML)实现了准确,快速的分子性能预测,这与药物发现和材料设计有关。假设相似的分子表现出紧密的特性,他们的成功基于其心脏相似性的原理。然而,活动悬崖挑战了这一原理,它们的存在导致了现有ML算法的性能,尤其是基于图的方法的急剧解脱。为了克服低数据表情况下的这一障碍,我们提出了一种新型的半监督学习(SSL)方法,称为Semimol,该方法对众多未注释的数据进行了预测,作为伪信号,以进行后续训练。具体来说,我们引入了一个附加的讲师模型来评估代理标签的准确性和可信度,因为存在伪标记的方法需要概率输出以揭示模型的置信度并且无法应用于回归任务。此外,我们设计了一个自适应课程学习al-gorithm,以逐步移动目标模型以可控的速度进行硬性样本。在30个活动悬崖数据集上进行的广泛实验表明,Semimol显着增强了基于图形的ML架构,并超过了最先进的预处理和SSL基准。
4。简要介绍了特刊作为《光之后的后续:2024年中期意大利光子学论坛》,这是5月17日至18日在意大利罗马举行的轻型品牌会议之一,我们很高兴地宣布这一专门刊物,致力于意大利的Optics和Photonics。意大利的光学和光子学代表了一个动态和快速前进的领域,其特征是对科学研究和工业应用有重要贡献。意大利拥有丰富的历史和扎实的光学根源,其历史可以追溯到文艺复兴时期,例如Galileo Galilei,Giovanni Battista della Porta和F.M.Grimaldi,是古老的光学及其应用的先驱。今天,该国是领先的研究机构和大学的所在地,例如物理科学和物质技术系(DSFTM)(dsftm),纳粹·纳齐奥莱·德尔·里塞尔(Consiglio Nazionale delle Ricerche),这些公司推动了光子学和光学技术的创新。意大利公司处于在激光技术,光纤和成像系统等领域开发尖端解决方案的最前沿,在全球市场中起着至关重要的作用。在政府倡议和
• 利用量子力学结构的新范式(信息是物理的,物理很重要!) • 有望加速解决一系列棘手的计算问题 • 已知用例:化学、材料 + 密码学
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