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World File Search System激发点
神经形态在线聚类和分类
神经形态架构的底部两层经过设计，并被证明能够进行在线聚类和监督分类。使用主动脉冲树突模型，单个树突段执行的功能与经典的积分和激发点神经元基本相同。然后，单个树突由多个段组成，并能够进行在线聚类。虽然这项工作主要侧重于树突功能，但可以通过组合多个树突来形成多点神经元。为了展示其聚类能力，树突被应用于脉冲分类——脑机接口应用的重要组成部分。监督在线分类被实现为由多个树突和简单投票机制组成的网络。树突独立且并行地运行。网络以在线方式学习，并能适应输入流中的宏观变化。
Microlens空心核纤维探针用于操作Raman光谱
摘要：我们引入了一个灵活的显微镜全纤维 - 光学拉曼探针，该探针可以嵌入设备中以启用Operando的原位光谱。便捷的探针由嵌套的反无核核纤维与集成的高折射率钛酸稀盐Microlens组成。泵激光785 nm激发和近红外收集是独立表征的，表明了全宽度最大最大1.1μm的激发点。由于这比有效的收集区小得多，因此对收集的拉曼散射的影响最大。我们的表征方案提供了适合使用纤维类型和微球的各种组合来测试这些纤维探针功效的合适方案。在表面增强的拉曼光谱样品和铜电池电极上进行的拉曼测量结果证明了纤维探针的生存能力，可以替代散装视神经拉曼显微镜，从而与10个目标相当地收集，从而为在诸如岩石电池监控等应用中的Operando Raman研究铺平了道路。关键字：空心核纤维，拉曼，Microlens，原位，纤维探针，光子纳米夹■简介
利用涡旋光束进行轴向超定位
辨别活细胞、组织和材料的纳米级细节对许多现代研究工作至关重要。随着一组方法的出现，开辟了一条通往这一圣杯的道路，这些方法被统称为超分辨率显微镜 [ 1 , 2 ]，能够突破衍射极限 [ 3 – 5 ]：传统上被认为是无法逾越的障碍。许多此类技术还可以揭示三维 (3D) 结构细节：相关示例包括受激发射损耗显微镜 [ 6 ]、PSF 工程 [ 8 – 12 ]、光激活定位显微镜 [ 7 ] 和多平面检测 [ 13 – 15 ]，这只是其中的一部分。所有这些技术都依赖于非常精确的点源定位；它们的不同之处在于如何激发点物体以及如何收集相应发射的光子。对于 3D 成像，发射器经过荧光标记，确定其轴向位置是必不可少的一步。迄今为止，该问题已得到彻底研究，并已取得一些令人印象深刻的成果 [16]。但直到最近才开始考虑通过任何此类工程方法实现的基本深度精度 [17-19]。其背后的原理是系统地利用量子 Fisher 信息 (QFI) [20] 和相关量子 Cram´er-Rao 边界 (QCRB) 来获得与测量无关的极限 [21,22]。这与 Tsang 等人量化横向两点分辨率 [23-27] 的工作非常相似，后者已消除了瑞利诅咒 [28-31]。在最近的一项研究 [32] 中，已经确定了使用高斯光束的轴向定位的极限精度。只要将检测平面放置在一个最佳位置，只需一次强度扫描即可达到此极限。在本文中，我们概括了这些结果，并推导出拉盖尔-高斯 (LG) 光束轴向定位的量子极限，该光束携带量化的轨道角动量 [33]。在这里，光束腰充当点源在模式转换等之后发射的光的实现。另一个相关情况是在表面拓扑测量等中光束从表面的反射。通过线性叠加不同的 LG 模式，可以实现具有幅度、相位和强度模式的光束，这些光束在自由空间传播下简单旋转，保持横向形状。这些旋转结构是各种传感技术的核心 [34-37]。我们证明，强度扫描中只能获得全部（量子）信息的一小部分，其中只有一小部分可以归因于旋转。这清楚地证实了模式