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通过与电磁谐振器的强耦合控制等离激元催化
摘要：飞秒内的等离激元激发衰减，将非热（通常称为“热”）载体留在后面，可以注入分子结构中，以触发化学反应，而这些反应否则无法达到一个被称为等离子催化的过程。在这封信中，我们证明了谐振器结构和等离子纳米颗粒之间的强耦合可用于控制等离激元激发能与电荷注入能量之间的光谱重叠。我们的原子描述通过辐射反应潜力，将实时密度功能性理论夫妇自搭与电磁谐振器结构。对谐振器的控制提供了一个额外的旋钮，可用于非侵入性的等离激元催化，在这里超过6倍，并动态地反应催化剂的催化剂是现代催化的新方面。关键字：等离激元催化，强光 - 物质耦合，热载体，偏振化学，局部表面等离子体，密度功能理论
布朗运动控制胶体向上转化纳米颗粒的等离激元增强
摘要：上转换纳米颗粒在现代光子学中至关重要，因为它们能够将红外光转换为可见光。尽管具有重要意义，但它们表现出有限的亮度，这是可以通过将它们与等离子体纳米颗粒结合在一起来解决的关键缺点。等离子体增强的上转换已在干燥的环境中广泛证明，在干燥环境中，向上转换纳米颗粒被固定，但在布朗尼运动与固定化竞争的液体介质中构成了挑战。这项研究采用光学镊子来对单个向上转换纳米颗粒的三维操纵，从而可以探索水中等离子体增强的Upconversion Ploincence。与期望相反，由于金纳米结构的等离子共振，实验显示了上转换发光的远距离（千分尺）和中等（20％）的增强。实验和数值模拟之间的比较证明了布朗运动的关键作用。证明了向上转换纳米颗粒的三维布朗波动如何导致“平均效应”，从而解释了发光增强的幅度和空间扩展。关键字：上转换，等离子体增强，光镊，布朗运动，纳米颗粒
脑机接口在元宇宙中的应用研究进展
主题：至少30人。男人和女人对情绪的反应不同，分开情感识别或将性别比设置为1：1。刺激：使用标准刺激集。，例如IAP（国际情感图片系统），Gaped（日内瓦情感图片数据库），IAD（国际情感数字声音）等。情感：悲伤，幸福，愤怒，恐惧，喜悦，惊喜，厌恶，中立等。
半导体微腔激子极化激元耦合谐振子分析
太赫兹 (THz) 时域光谱有助于深入了解半导体异质结构中的电子动力学。高场 THz 光谱探测 GaAs 量子阱 (QW) 系统的激子非线性响应，并能够在时域中测量其相干动力学。因此，THz 光谱可以让人们探索多体相互作用的基本特性以及半导体纳米器件技术的潜力。这项工作使用计算方法分析了半导体微腔中的光物质相互作用。当 QW 微腔中的激子与腔光子强耦合时，会形成一种称为激子极化子的新准粒子。本论文表明，具有光学和 THz 激发的经典耦合谐振子可用作模型来模拟激子极化子动力学及其量子相干现象。通过采用激子模式的时间相关衰减和改变光脉冲和 THz 脉冲之间的延迟，演示了激子-光子耦合系统的时间演化。由于强光物质杂化，在频谱中观察到正常模式分裂。最后，将本工作计算出的激子-极化子振荡与使用半导体布洛赫方程获得的参考计算结果进行了比较。
等离激元结构颜色的视频速度转换具有高对比度和出色的寿命
大量能源使用。几乎没有足够的空间来进一步改善电力转换，当需要在白天的可见度时，功耗变得特别高。解决这一问题的能量浪费的解决方案是使用反射性显示，也称为“电子纸”，这仅反映了环境光。这会导致功耗极低，[1]提高了明亮环境中的可见性和潜在的健康益处。[2]最近，出现了一个新的研究方向，重点是对等离子体结构颜色的积极控制[1,3]，而电子纸是该领域的一个重要应用。但是，无论是否使用等离子纳米结构，证明其具有与散发性显示的性能相当的电子纸非常困难。[4]广泛的商业设备基于电泳墨水[5]（Amazon Kindle等）且颜色模式下的图像质量差，这是通过包含红色，绿色和蓝色（RGB）滤镜的子像素来实现的。[6]此外，慢速开关（≈1s）可防止视频播放 - 将用法限制在电子阅读器和简单标签等应用程序中。电视技术是一种重要的电子纸技术，因为它提供了视频速度，[7]，但在商业上仍然无法使用。当电影和闪烁完全消失在≈50hz时，人眼认为> 20 Hz的刷新速率> 20 Hz。通过LCD显示器可以实现如此快速的刷新率，但是在反射构型中，图像可见度[8]（绝对反射率<15％）。有机和无机电致色素材料已成为可见光谱区域上高对比度极化独立转换的强大候选者[9]，但是它们的响应时间通常太慢了视频显示的速度（对于过渡金属氧化物而言，数百个MS甚至更多）。通常认为，尽管结构颜色对于电致色素设备来说是非常有趣的，但是对于视频应用来说，开关不能足够快，尤其是如果对比度应该很高（≈50％的绝对反射率或传输变化50％）。对于导电聚合物，开关速度的局限性主要归因于在掺杂过程中电解质和聚合物膜中离子相对较慢的“差异”。[10]存在一些例外，例如聚隔离线，已知可以很快地改变质子化状态。[11]
超敏感的可见范围纤维基于等离激元传感器：RI预测的有限元分析和深度学习方法
Mohammad Al Mahfuz 1,2，（成员，IEEE），Sumaiya Afroj 3，探险家Rahman 4，医学博士。Azad Hossain 2，（成员，IEEE），医学博士。Anwar Hossain 5，（IEEE高级成员）和MD Selim Habib 1，（IEEE高级成员）1电气工程和计算机科学系，佛罗里达技术学院，墨尔本，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州32901，美国2孟加拉国1000号孟加拉国工程技术大学，孟加拉国4电子和电信工程系，拉杰沙希工程大学，拉杰沙希6204，孟加拉国5号电气与电子工程系
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
