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低损失THZ波导及其朝着6G通信的潜力：简短的编年史评论
摘要 - 技术的预测已为Terahertz（THZ）频率范围打开了大门，该频率范围要在不同的领域应用于各种应用。未来的通信技术，尤其是6G，还将由于其较大的带宽具有实现高数据速率的能力，因此也将使用THZ频带。在对Terahertz传播介质的早期研究中出现了巨大的损失。至关重要的是，设计适当的波导，可以将THZ波有效地整合到系统中，并以最小的损失，并易于传输数据并克服自由空间损失问题。通信，传感和其他应用参数受传输损失的高度影响；因此，需要低传输损失和分散损失波导设计才能适当利用。在本文中，研究了在Terahertz频率范围内运行的不同类型的波导中传输损失减少的综述。还讨论了几类THZ波导的设计和实验设置，以最大程度地减少传输损失。审查研究表明，这些波导可能是未来6G通信的有希望的传输媒介。
bdt：一种处理机器中数据不平衡数据的新方法
摘要：在机器学习和数据科学领域中，数据集的不平衡问题提出了一个重大挑战，通常会导致偏见的模型和不准确的预测。这项研究引入了一种旨在减轻数据不平衡影响的新技术，从而增强了各种指标的模型性能。通过严格检查现有的不平衡校正方法，本研究确定了关键差距，并提出了一种创新方法：平衡数据技术（BDT），将不足的采样，过度抽样和算法调整方法结合在一起。在多个不平衡数据集中采用全面的实验设置，与既定方法相比，该技术表现出了卓越的性能，这可以提高准确性，精度和召回分数。本文详细介绍了从理论基础到实际实施和测试的技术的开发过程。这项研究的含义是深远的，为数据不平衡的领域提供了潜在的改进。通过解决这个基本问题，该提出的技术有助于进步更公平，更有效的机器学习模型。
超快激光驱动的第三届欧洲研讨会...
近年来，研究工作的吞吐量和复杂性在保持相同质量水平的同时稳步增长。在实验设置和实验室基础架构方面，通过应用可用硬件和软件技术的新组合可以改善研究结果。因此，在本次会议上，我们想将来自不同学科的科学家汇集在一起，以分享他们与新技术和实验设置的经验。一个共同的线程是在生物光谱中使用超快激光器。生物素化学的研究领域将生命科学，环境科学和医学与创新的光学技术结合在一起。生物植物学包括所有光学方法，用于研究生物材料和系统的结构，功能，机械，生物学和化学性质。生物素化学为基础研究，生物技术和医学提供了巨大的机会。例如，借助生物素化学，可以更好地理解疾病的原因，以便将来预防它们，或者至少更早，更准确地诊断它们，从而更有效地对待它们。借助生物素化学，可以更好地理解疾病的原因，以便将来预防它们，或者至少更早，更准确地诊断它们，从而更有效地对待它们。
同轴钛丝基激光金属沉积中激光散焦对焊珠几何形状的影响
摘要：同轴丝材激光金属沉积是一种多功能、高效的增材工艺，可在复杂结构的制造中实现高沉积速率。本文研究了三光束同轴丝材系统，特别关注了沉积高度和激光散焦对所得珠子几何形状的影响。随着沉积间隔距离的变化，工件照明比例也会发生变化，该比例描述了直接进入原料丝材和基材的能量比。在不同的散焦水平和沉积速率下沉积单个钛珠，并测量和分析珠子的纵横比。在实验设置中，发现散焦水平和沉积速率对所得珠子的纵横比有显著影响。随着离光束会聚平面的散焦水平增加，光斑尺寸增加，沉积轨道更宽更平。工艺参数可用于将沉积材料调整到所需的纵横比。在同轴丝材沉积中，散焦为丝材和基材之间的热量分布提供了一种调节机制，对所得沉积物有重要影响。
使用MPO关于硼的机械性能的比较研究...
铝基质复合材料（AMC）对其出色的机械性能引起了极大的关注，尤其是在苛刻的航空航天和汽车行业中。本研究的重点是用碳化钾（B4C）和切碎的E玻璃纤维增强的铝7075的机械表征。主要目的是增强材料的强度和韧性，同时减轻其固有的脆性。增强过程涉及使用搅拌铸造方法将陶瓷颗粒和切碎的玻璃纤维整合到铝7075基质中。此方法确保了均匀的增强剂分散，从而导致复合结构。实验设置包括改变B4C和E玻璃纤维的重量百分比，以评估其对复合材料机械性能的影响。在ASTM标准标准下，评估了复合材料的密度，孔隙率，硬度和拉伸强度。结果表明，添加碳化氢硼和e-玻璃纤维可显着改善复合材料的硬度和拉伸强度，同时降低孔隙率。对磨损表面的扫描电子显微镜（SEM）分析提供了对磨损机制的见解以及增强作用在增强摩擦学性能方面的有效性。
在si nanobeams中用于微波声子激发的集成波导和光学腔的耦合
摘要：光学微/纳米图案的高质量制造的可用性为基于光学机械（OM）声音和光的相互作用而开发的可扩展电路和设备的道路铺平了道路。在这项贡献中，我们提出了一项有关OM腔的新研究，可以使其与紧密整合的波导对其耦合进行精确控制，这是增强模式激发和波浪能陷入诱因的必要条件，为波浪指导，滤波，滤波，填料，结合和传感打开了许多潜在应用的可能性。此外，可以避免对笨重的实验设置和/或光纤维耦合/激发的需求。同时，优化了在腔体中共鸣的机械和光学模式的质量因素，以及它们的OM耦合系数：两种激发的高度结合是实现其声音（AO）相互作用的先决条件。为此，腔体的横向大小已被抛物面，具有将腔分离的额外好处和远离耦合区域的集成波导。有限元方法已用于执行全波分析，并提供了有关正确描述光学散射和辐射所需的模拟设置的准确讨论。
耐故障的DC-DC倒数转换器，中断为零
电子邮件：tvijaykumar@sjbit.edu.in）。 抽象的高端自动驾驶汽车预计至少具有一百个不同的电子子系统。 他们每个人都通过电源管理单元（PMU）从电池中拿起电力。 具有高效PMU至关重要，有望提供所需的不间断功率水平。 PMU由几个降压转换器组成，可将较高的电压水平转换为所需的较低电压水平。 如果PMU组成有效且结构良好的电压转换器，则更可靠。 在本文中，设计了一个耐故障的降压转换器，输出3.3伏。 提出了一种简单而有效的技术，可以通过绕过故障转换器腿来设计易耐故障的DC-DC转换器。 所提出的系统利用基于信号处理的方法进行故障检测。 仅在原主转换器的确认预后才能激活次级转换器。 输出铝电解电容器（AEC）电压中纹波含量被监测并用作转换器的主要健康指标。 在实验室中构建和测试了实验设置。 实验结果表明，从主要转换器到次级的平滑过渡表明了不间断的电源以及所提出的解决方案的简单性和有效性。 关键字铝电容电容器，电源管理单元，预后，波纹电压，电压调节器。电子邮件：tvijaykumar@sjbit.edu.in）。抽象的高端自动驾驶汽车预计至少具有一百个不同的电子子系统。他们每个人都通过电源管理单元（PMU）从电池中拿起电力。具有高效PMU至关重要，有望提供所需的不间断功率水平。PMU由几个降压转换器组成，可将较高的电压水平转换为所需的较低电压水平。如果PMU组成有效且结构良好的电压转换器，则更可靠。在本文中，设计了一个耐故障的降压转换器，输出3.3伏。提出了一种简单而有效的技术，可以通过绕过故障转换器腿来设计易耐故障的DC-DC转换器。所提出的系统利用基于信号处理的方法进行故障检测。仅在原主转换器的确认预后才能激活次级转换器。纹波含量被监测并用作转换器的主要健康指标。在实验室中构建和测试了实验设置。实验结果表明，从主要转换器到次级的平滑过渡表明了不间断的电源以及所提出的解决方案的简单性和有效性。关键字铝电容电容器，电源管理单元，预后，波纹电压，电压调节器。
利用卷积神经网络的 VGG-16 进行医学...
摘要 — 医学图像分类是医疗保健领域的一个重要关注领域，它涉及准确分类图像中的异常或异常。它需要快速准确的分类以确保对患者进行适当和及时的治疗。本文介绍了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，该模型利用 VGG16 架构进行医学图像分类，特别是在脑肿瘤和阿尔茨海默氏症数据集中。VGG16 架构以其提取重要特征的卓越能力而闻名，这对医学图像分类至关重要。为了提高诊断的准确性，进行了详细的实验设置，其中包括精心选择和组织涵盖数据集中不同疾病和异常的医学图像集合。然后调整模型的架构以实现图像分类的最佳性能。结果显示该模型在识别医学图像中的异常方面的效率，尤其是对于脑肿瘤数据集。给出了灵敏度、特异性和 F1 分数评估指标，强调了该模型准确区分各种医学图像疾病的能力。关键词——深度学习、卷积神经网络 (CNN)、VGG-16、医学图像分类。
量子开关在广义承诺问题中的实际计算优势
量子开关是一种量子计算原语，通过应用叠加阶运算来提供计算优势。特别是，它可以减少解决承诺问题所需的门查询次数，当目标是区分给定一组酉门的一组属性时。在这项工作中，我们使用复阿达玛矩阵来引入更一般的承诺问题，这将问题归结为已知的傅里叶和阿达玛承诺问题作为极限情况。我们的概括放宽了对矩阵大小、门数和量子系统维数的限制，提供了更多参数供探索。此外，它得出结论，连续变量系统对于实现最一般的承诺问题是必不可少的。在有限维情况下，矩阵族被限制为所谓的 Butson-Hadamard 类型，并且矩阵的复杂性作为约束进入。我们引入了“每个门查询”参数，并用它来证明量子开关在连续和离散情况下都具有计算优势。我们的结果应该会启发使用量子开关实现承诺问题，其中可以更自由地选择参数，因此可以更自由地选择实验设置。
在在线耦合校正中应用加固学习的存储环
在现代同步加速器的光源中，保持光束稳定性对于确保高质量合成子辐射性能至关重要。光源稳定性受电流，梁位置和光束尺寸的稳定性的控制。梁的尺寸稳定性在几微米的顺序上需要改进，以进行将来的实验。增强学习（RL）为实时梁大小反馈系统提供了有希望的方法。RL框架由一个智能代理组成，该智能代理与环境相互作用，以最大程度地基于状态观察和行动来最大化累积重组。在一个点上的梁尺寸测量和垂直分散是RL环境的观察，可以沿存储环呈现光束尺寸分布。通过模拟和实际实验设置，我们证明了PPO算法的功效，该算法适应了控制光束稳定性和校正耦合方面的离散作用空间。在实际操作中应用了模拟环境中的超参数的进一步优化。该方法可在在线，实时校正耦合错误方面有了显着改进，与传统方法相比，提供了更快，更适应性的解决方案。