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朝着连贯的森林议程
本说明的目的是概述Kunming-Montreal全球生物多样性框架（KMGBF）以及联合国森林战略计划（UNSPF）及其全球森林目标（GFGS）以及包括其他全球进程，目标，以及包括可持续发展的目标。现有的相似之处可以协助各国在保护，恢复和可持续管理方面的一致计划承诺，并为其国家生物多样性战略和行动计划（NBSAP）（NBSAPS）的精选指标，以衡量全球过程中普遍的领域的进步，从而简化了森林报告的精神。包括Unff，ITTO和FAO在内的森林合作伙伴关系（CPF），以帮助各方实现可持续的森林管理和生物多样性的保护（例如CBD/COP/COP/DE C XLL/6，以及CBD/COP/COP/COP/DEC/DEC/DEC/X/36）。这项评估阐明了相似感兴趣的领域，基于全球目标，目标和指示基于各自计划中开发的全球目标，目标和指示，以及这些目标如何与SDG目标和指标相关联。
1E-设计连贯的说明
设计连贯的教学是计划的核心，反映了老师对班上的内容的了解，教学的预期结果以及可用的资源。这样的计划要求教育工作者对国家，地区和学校对学生学习的期望有清晰的了解，以及将这些人转化为一致计划的技能。它还要求教师了解他们教学的学生的特征和学生学习的积极性。教育工作者必须确定如何最好地以一种可以通过所需内容来推动学生学习的方式对教学进行测序。它进一步需要周到的课程，其中包含认知吸引学习活动，合适的资源和材料以及有意分组学生的课程。在此组成部分中熟练的实践认识到，精心设计的教学计划解决了各个学生的学习需求；一个尺寸并不适合所有尺寸。在杰出的层面上，教师计划的指导考虑了每个学生的特定学习需求，并从学生那里就如何最好地构建学习。
连贯的纳米光子电子加速器
在光子纳米结构内的激光光的帮助下，电子的加速度代表了微波驱动的加速器的微型替代品。主要优点是，较高的驾驶有助于介电材料的损伤阈值达到10 GV/m。这意味着应达到超过1 GEV/m的加速度梯度。此外，光学加速器的结构大小位于纳米范围内，这意味着可以采用纳米化方法来构建加速器结构。在追求这些目标时，我们展示了一种可扩展的纳米光线性电子加速器，该线性电子加速器通过交替相位效力（APF）方案一致地结合了粒子加速度和横梁限制。它在仅225 nm宽的通道中加速和引导电子在500μm的相当距离内。观察到的最高能量增益为43％，从28.4 KEV到40.7 KEV。我们希望这项工作为纳米光加速器铺平道路。这些片上粒子加速器可能会在医学，工业，材料研究和科学中施加适用的应用。在这次演讲中，我们将提供纳米素化加速器的状态更新。
光学连贯的完美吸收和时间 -
时间不变的光子结构根据其内在的材料增益或损失来扩增或吸收光。可以利用多个光束在空间中的连贯干扰，例如，在谐振器中，可以分别使用材料增益或损失来定制波浪相互作用，从而最大程度地提高激光或相干的完美吸收。相比之下，即使在没有物质增益或损失的情况下，时间变化的系统也不受限制地节省能量，并且可以通过参数现象支持放大或吸收探针波。在这里，我们在理论上和实验上演示了如何通过光学泵送进行批量介电常数的亚波长膜（其批量介电常数均质和定期调节），可以通过操纵两种探测器的相对相对相对相对的相对相对的相对相对，从而动态地调节其作为非呼吸器的放大器和完美的吸收仪的作用。这将一致的完美吸收的概念扩展到了时间领域。我们将此结果解释为在定期调制介质的动量带隙中存在的增益和损耗模式之间的选择性切换。通过调整两个探针的相对强度，可以通过高达80％的吸收和400％的扩增来实现高对比度调制。我们的结果表明，在光学频率下对时变介质的增益和损失的控制，并为在Floquet工程化的复杂光子系统中相干操纵光的操纵铺平了道路。
使用空间不连贯的衍射网络
摘要。作为光学处理器，一种衍射深神经网络（D 2 NN）利用通过机器学习设计的工程衍射表面来执行全光信息处理，并以薄光学层以光的速度完成其任务。具有足够的自由度，D 2 NN可以使用空间相干的光执行任意复合物值线性变换。同样，D 2 NN还可以使用空间不连贯的照明执行任意线性强度转换。但是，在空间不连贯的光线下，这些转换是非负的，在视图的输入场上作用于衍射限量的光学强度模式。在这里，我们将空间不连贯的d 2 NN的使用扩展到复杂值的信息处理，用于使用空间不相互分的光执行任意复合物值线性转换。通过模拟，我们表明，随着优化的衍射特征的数量增加超出了由输入和输出空间带宽产品乘法所决定的阈值，因此在空间上不相互不相互的衍射视觉处理器可以近似于使用Incoherent Incoherent Illumentiner的所有复杂的复杂价值线性转换，并用于全部流动图像仿真。这些发现对于使用各种形式的基于表面的光学处理器的自然光的信息在自然光下的全光处理很重要。
朝向连贯的O波段数据中心互连
ntegrated Photonics已使数字通信时代依靠各级的光网络以非常高的速度和低成本传输数据。大规模数据中心需要高度集成的成本效益的光学通信解决方案，因为数据中心互连已成为主要成本因素之一。与光学互连相关的技术和经济必需品促进了当今普遍存在的1,300–1,600 nm范围内使用的两种综合光子技术平台的开发和快速成熟。这些平台通常用其材料基础来计数：（1）硅光子学和（2）基于磷化物（INP）基于磷化物（INP）的集成光子学。这两个平台的重要性远远超出了光电收发器和光学通信。硅光子学和基于INP的光子学都在Terahertz的产生和传感，高速信号处理以及潜在的神经形态计算中发现了应用。尽管硅光子学比INP整体光子学具有明显的优势，例如其可扩展性高达300毫米的晶片，并通过高速电子设备与高速电子设备协调，但使用INP 1、2实现了最终和基准的光电测量。基于INP的波导耦合光二极管，即使是几年前，也已经证明了170 GHz的3-DB带宽（F 3-DB），竞争激烈，竞争激烈，竞争势力为0.27 a w-1（参考文献3）。相比之下，在主要硅光子平台上可用的锗光二极管通常显示在50-70 GHz范围内的带宽（参考文献。4 - 7）。以外，具有F 3-DB≈120GHz和相当高的深色cur的细菌光电二极管的演示脱颖而出，由于测量限制8，关于带宽的不确定性8。在本文中，我们证明了一个真正的硅光子光子检测器，从光扣带宽和响应性方面接近最终性能，这是一种基于表面上种植的锗的硅波导偶联P – I-N光电二极管。我们的锗光电二极管显示超过260 GHz
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
在特殊点上的任意波前的连贯的完美吸收
连贯的完美吸收器利用光的干涉性质，将所有光场的入射能量沉积到原本弱吸收的样品中。这个概念的缺点是，相干吸收剂中必要的破坏性干扰很容易通过频谱或空间破坏传入的光场破坏。最近通过特殊点物理学和使用退化的腔体的见解克服了这两个局限性。在这里，我们展示了如何将这两个概念组合到新型的腔设计中，从而允许宽带特殊的点吸收任意波前。我们提出了这种大规模退化的特殊点吸收器的两个可能的实现，并将分析结果与数值模拟进行了比较。
建立一个连贯的社区中心学校战略......
在团队开始为学生和家庭实施系统支持和扩展服务之前，必须建立组织结构来赋予中心团队权力。中心团队由学校工作人员和学校合作伙伴组成，他们在学生支持服务中发挥直接作用（例如，学校护士、学校心理学家、社会工作者、指导顾问、家庭联络员、课后主任、学校资源官员等）。领导中心学校战略的团队成员在直接与学校领导和管理团队成员接触时，将体验到更强的协调性。