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一种有条不紊的方法设计绝热波导耦合器，用于异质综合光子学
硅光子学在过去十年中已成为未来应用的有前途的解决方案，例如5G Fronthaul，工业自动化，自动驾驶汽车，数据中心，计算机记忆分解和超越[1]的高速光学互连。通过利用互补的金属 - 氧化物 - 塞体导体（CMOS）制造技术先前是为电子工业开发的，已经开发了各种高速主动的光学组件，例如调制器和光电遗传学器[2，3]。此外，在各种FAB中，已优化了被动光学组件（例如光栅耦合器[4]和波导[5]）的生产方法。为了进一步增强从/到光子积分电路（PIC）的被动组件和活动组件之间的光学连接，互连波导的正确设计和形状起着至关重要的作用。随着新的光子构建块的引入，例如硅芯片上III – V光源的异质整合，需要连续改进。有三种通用方法可以在两个波导之间实现光耦合：对接耦合，方向耦合和绝热耦合。对接耦合方法是指直接连接的两个波导的模式曲线匹配。通过最大化模式字段重叠来优化其耦合效率。因此，对于异质整合，在彼此之间需要在不同的组件之间耦合光，对接耦合不是首选选项。此外，定向耦合器的带宽有限，因为节拍长度取决于波长。在定向耦合方法中，当输入波导处的模式耦合到耦合区域的超级模型的叠加时，光耦合在两个平行波导之间。该模式以半节拍的长度从一个波导到另一个波导完全耦合，而节拍长度可以设计为短[6]。但是，在实践中很难精确确定确切的节拍长度，从而使功率传输效率和设备性能不确定。在绝热耦合方法中，
认证人工智能 (AI) 从业者（考试 AIP-110） 课程编号：CNX0008 课程长度：5 天 课程描述概述：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为许多组织工具集的重要组成部分。如果使用得当，这些工具可以提供可操作的见解，从而推动关键决策并使组织能够创造令人兴奋、新颖和创新的产品和服务。本课程向您展示如何应用各种方法和算法通过 AI 和 ML 解决业务问题，遵循有条不紊的工作流程来开发合理的解决方案，使用开源、现成的工具来开发、测试和部署这些解决方案，并确保它们保护用户的隐私。 课程目标：在本课程中，您将实施 AI 技术来解决业务问题。您将：
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