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晶圆级光学制造
市场新闻6微型芯片收入达到2024年的23亿美元微电子新闻8 Qorvo，以创建异质的集成包装RF生产和原型化中心； acquires UWB software provider 7Hugs Labs • Imec's Advanced RF program to develop 6G device technology Wide-bandgap electronics News 16 ROHM and UAES open joint lab in Shanghai •Infineon launches first 1200V transfer-molded SiC integrated power module •GTAT to supply SiC boules to Infineon •DENSO adopts SDK's 150mm SiC epiwafers Altum wins two-year ESA合同•HRL目标是首先W波段N极高的低噪声放大器•EPC增强了欧洲销售团队•200mm Wafers材料和加工设备新闻35 AXT合并Boyu和Jinmei的IGAN和A-PRO共同开发650V GAN设备；从Dingxing•GlobalWafers接管Siltronic•Umicore合格的VCSELS 6英寸GE Wafers•IQE开发IQGEVCSEL 150技术；创始人纳尔逊（Nelson）将放弃首席执行官角色•血浆 - 塞姆（Plasma-therm）获得OEM的PVD，RTP和Etch Business Led News 52 Aledia在300mm硅Wafers上生产首个微型筹码•Porotech•Porotech推出了首个原住民Red Ingan LED Epiwafer for Micro-Newss•Osram unde usram unde usirs•OSR uviirs usecers•OSR uv-cyers usectron uv-cyecron uv-cyecron uv-cyers usecron uv-cyecron， SLD Laser •ROHM develops VCSEL module technology • NUBURU raises $20m • Hitachi High-Tech acquires VLC Photonics Optical communications News 68 POET unveils first flip-chip directly modulated lasers • Lumentum acquires TriLumina assets •Ayar Labs raises $35m • Lumentum sampling first 100G PAM4 directly modulated lasers Photovoltaics News 86 NREL和UNSW提高了两连通效率的记录，至32.9％
XSL•fo
背景：在COVID-19大流行期间，远程医疗扩大，没有机会广泛评估所采用的技术的可用性。目的：我们旨在综合卫生专业人员对远程医疗系统在初级护理中的可用性（NCDS; Hypertension and Hypertension and Caipentes）在COVID-19的大流行中的看法。方法：对临床试验，前瞻性队列研究，回顾性观察研究进行了系统的综述，并使用了2020年3月从2020年3月开始用英语，西班牙语和葡萄牙语发表的定性数据收集和分析方法进行的研究。查询的数据库是Medline，Embase，Bireme，IEEE Xplore，BVS，Google Scholar和Gray文献。涉及在初级保健中使用远程医疗系统的卫生专业人员的研究，并从COVID-19的大流行中管理NCD的患者被认为是符合条件的。标题，摘要和全文进行了评论。数据以提供叙述性的定性证据综合所包括的文章。分析了包括研究的偏见和方法论质量的风险。主要结果是远程医疗系统的可用性，而次要结果是满意的，并且使用远程医疗系统的环境。结果：我们包括417项检索研究中的11项，这些研究来自248位医疗保健专业人员。这些医疗保健专业人员主要是在高收入国家和中等收入国家中具有先前经验的医生和护士。大多数研究都使用调查来评估可用性。总体而言，有9项研究（82％）是定性研究，而2项（18％）是准认证或多站点试验研究。此外，7项研究（64％）解决了糖尿病，1（9％）解决了糖尿病和高血压，3（27％）涉及慢性疾病。以中等的信心水平，我们得出的结论是，卫生专业人员认为远程医疗系统的可用性是良好，感到舒适和满意的。患者使用远程医疗感到满意。使用数字健康技术的最重要预测因子是易于使用。主要障碍是技术挑战，连通性问题，计算机识字率低，无法进行身体检查以及缺乏培训。尽管远程医疗系统的可用性被认为是好的，但需要研究可能影响感知的因素
Sinaptica科学联合创始人的研究发表在阿尔茨海默氏症研究与治疗上
disease slowing on cognitive & functional endpoints Cambridge, MA – July 09, 2024 – Sinaptica Therapeutics, Inc ., a clinical-stage company leading the development of a new class of personalized neuromodulation therapeutics to treat Alzheimer's (AD) and other neurodegenerative diseases, today announced publication in the journal Alzheimer's Research & Therapy of a study using MRI and FMRI神经影像学分析，以评估使用专有的非侵入性精确治疗后，在治疗后轻度至中度阿尔茨海默氏症患者大脑的结构和连通性变化。基于RTMS-EEG技术（称为“ NDMN”）的默认模式网络的个性化神经调节方法正在由Sinaptica开发。The publication, titled “Macro and micro structural preservation of grey matter integrity after 24 weeks of rTMS in Alzheimer's disease patients: a pilot study ,” a sub-study of a larger randomized Phase 2 trial, showed statistically significant slowing in the rate of grey matter atrophy in the Precuneus, which is a key node of the Default Mode Network (DMN), the primary brain network impacted by Alzheimer's disease.DMN对于情节记忆至关重要，也是与淀粉样蛋白沉积物，灰质损失和功能连通连接相关的最早的大脑区域之一。此外，在连接级别上，治疗增加了prefuneus的功能连通性，并且通过fMRI测量的DMN，但在大脑无关区域（例如运动皮层）中没有提高功能连接性，指出NDMN明确增强了目标网络负责记忆的可能性。除了在宏观水平上保存灰质外，在一个独立组的支持下，牛津大脑诊断的详细微型成像分析还表明，神经调节治疗保留了前囊的微观结构完整性，由盎格鲁（Angler）衡量，由微皮质损害的专有度量衡量，以及与dmn的微生物损害的预量量度。“脑萎缩是阿尔茨海默氏病的直接结果，认知障碍直接与DMN的脑收缩和连接的减少有关。”“这是第一项旨在研究在
LIPIcs.ITCS.2023.53.pdf - DROPS
经典复杂性理论中的一个著名成果是 Savitch 定理，该定理指出非确定性多项式空间计算 (NPSPACE) 可以通过确定性多空间计算 (PSPACE) 来模拟。在这项工作中，我们开始研究 NPSPACE 的量子类似物，记为 Streaming-QCMASPACE (SQCMASPACE)，其中指数长的经典证明被流式传输到多空间量子验证器。我们首先证明 Savitch 定理的量子类似物不太可能成立，因为 SQCMASPACE = NEXP 。为了完整起见，我们还引入了具有指数长流式量子证明的伴随类 Streaming-QMASPACE (SQMASPACE)，并证明 SQMASPACE = QMA EXP（NEXP 的量子类似物）。然而，我们的主要重点是研究指数长的流式经典证明，接下来我们将展示以下两个主要结果。第一个结果表明，与经典设置形成鲜明对比的是，当允许指数长度的证明时，量子约束满足问题（即局部哈密顿量）的解空间始终是连通的。为此，我们展示了如何通过一系列局部幺正门模拟单位超球面上的任何 Lipschitz 连续路径，代价是增加电路尺寸。这表明，如果演化速度足够慢，量子纠错码无法检测到一个码字错误地演化为另一个码字，并回答了 [Gharibian, Sikora, ICALP 2015] 关于基态连通性问题的未决问题。我们的第二个主要结果是，任何 SQCMASPACE 计算都可以嵌入到“非纠缠”中，即嵌入到具有非纠缠证明器的量子约束满足问题中。正式地，我们展示了如何将 SQCMASPACE 嵌入到 [Chailloux, Sattath, CCC 2012] 的稀疏可分离汉密尔顿问题（1 / 多承诺差距的 QMA(2) 完全问题）中，代价是随着流式证明大小的扩大而扩大承诺差距。作为推论，我们获得了第一个系统构造，用于在任意多证明者交互式证明系统上获得 QMA (2) 型上限，其中 QMA (2) 承诺差距随着交互式证明中的通信位数呈指数增长。我们的构造使用了一种新技术来利用解缠结来模拟二次布尔函数，这在某种意义上允许历史状态对未来进行编码。
最小三角形场景中的后量子非局域性
非局域性研究历来集中在爱因斯坦-波多尔斯基-罗森悖论和贝尔不等式的情景上。在这种所谓的贝尔情景中，单个源发射出成对的粒子，这些粒子分布在两方之间，双方在空间上分开的位置独立测量这些粒子，然后比较它们的统计数据。近年来，非局域性研究已经超越了贝尔情景，开始考虑网络情景中可能出现的相关性 [1]。网络具有多个独立源，这些源发射粒子，然后根据特定的网络架构在多个方之间分配。例如，最简单的网络称为双局域情景 [2,3]，有两个独立源，每个源分配一对粒子；一个在 Alice 和 Bob 之间，另一个在 Bob 和 Charlie 之间。这与在最简单的纠缠交换形式中遇到的情景相同 [4]。众所周知，与贝尔情景相比，引入多个独立源使得网络中非局域性的技术分析更具挑战性。然而，网络也提供了新的概念见解。例如，这涉及量子力学中复数的使用[5-7]，无需输入的设备独立认证[8]，单光子的非局部性[9]，测量依赖性的上限[10]和广义概率理论的检验[11]。人们已经开发出一些计算方法，主要基于膨胀的想法，从外部限制网络中局域[12]、量子[13,14]和后量子[15]相关性的集合。对网络非局部性的探索已经产生许多针对不同网络架构的非局部性标准，例如双局部场景[2,3,16]、链式场景[3,17,18]、星式场景[19,20]以及许多其他场景（参见例如[21-27]）。一个特别神秘的网络是所谓的三角场景。它包含三个参与方，即 Alice、Bob 和 Charlie，以及三个源，每个源在参与方之间发射一对粒子（见图 1）。这个网络之所以特别有趣，是因为它是最简单的场景，其中每个参与方都通过共享源与其他参与方相连。它可以被认为是全连通图的最简单实例，其中顶点代表参与方，边代表源，每个源都发射彼此共享的独立粒子对。可以在三角中创建非局域性
计算机科学与工程系课程大纲...
数字逻辑：逻辑函数、最小化、组合和顺序电路的设计和综合；数字表示和计算机算术（定点和浮点）。计算机组织和架构：机器指令和寻址模式、ALU 和数据路径、CPU 控制设计、内存接口、I/O 接口（中断和 DMA 模式）、指令流水线、缓存和主内存、二级存储。编程和数据结构：C 语言编程；函数、递归、参数传递、范围、绑定；抽象数据类型、数组、堆栈、队列、链接列表、树、二叉搜索树、二叉堆。算法：分析、渐近符号、空间和时间复杂度概念、最坏和平均情况分析；设计：贪婪方法、动态规划、分而治之；树和图遍历、连通分量、生成树、最短路径；散列、排序、搜索。时间和空间的渐近分析（最佳、最坏、平均情况）、上限和下限、复杂性类 P、NP、NP-hard、NP-complete 的基本概念。计算理论：正则语言和有限自动机、上下文无关语言和下推自动机、递归可枚举集和图灵机、不可判定性。编译器设计：词汇分析、解析、语法制导翻译、运行时环境、中间和目标代码生成、代码优化基础。操作系统：进程、线程、进程间通信、并发、同步、死锁、CPU 调度、内存管理和虚拟内存、文件系统、I/O 系统、保护和安全。数据库：ER 模型、关系模型（关系代数、元组演算）、数据库设计（完整性约束、范式）、查询语言（SQL）、文件结构（顺序文件、索引、B 和 B+ 树）、事务和并发控制。信息系统和软件工程：信息收集、需求和可行性分析、数据流图、流程规范、输入/输出设计、流程生命周期、项目规划和管理、设计、编码、测试、实施、维护。计算机网络：ISO/OSI 堆栈、LAN 技术（以太网、令牌环）、流量和错误控制技术、路由算法、拥塞控制、TCP/UDP 和套接字、IP（v4）、应用层协议（icmp、dns、smtp、pop、ftp、http）；集线器、交换机、网关和路由器的基本概念。网络安全基本概念：公钥和私钥加密、数字签名、防火墙。Web 技术：HTML、XML、客户端-服务器计算的基本概念。
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？ANNS的架构是经过精心设计的，在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNNS的出现紧急连接模式。在个人层面上，BNNS的连通性是由大脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，进化过程中的自适应重新配置也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。 我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？在连通性的中间/宏观级别上，ANN的体系结构经过精心设计，这些设计决策在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNN在所有尺度上都表现出复杂的新兴连通性模式。在个人层面上，BNNS连接性是由脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，在进化过程中的自适应重新构造也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。 我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
图像处理：是什么、如何处理以及未来
退化现象。使用去噪技术去除图像中的噪声和使用去模糊技术去除图像中的模糊都属于图像恢复。 • 彩色图像处理：这基本上有两种类型——全彩色和伪彩色处理。在前一种情况下，图像是通过全彩色传感器（如彩色扫描仪）捕获的。全彩色处理进一步分为两类：在第一类中，每个组件被单独处理，然后形成复合处理后的彩色图像；在第二类中，我们直接操作彩色像素。伪彩色或假彩色处理涉及根据规定的标准将颜色分配给特定的灰度值或值范围。强度切片和颜色编码是伪彩色处理的技术。颜色用于图像处理是因为人类能够区分不同色调和强度与不同灰度。此外，图像中的颜色使得从场景中提取和识别物体变得容易。 • 图像压缩：这意味着通过消除重复数据来减少表达数字图像所需的信息量。压缩是为了减少图像的存储要求或减少传输期间的带宽要求。压缩是在存储或传输图像之前完成的。压缩有两种类型——有损和无损。在无损压缩中，图像的压缩方式不会丢失任何信息。但是在有损压缩中，为了实现高水平的压缩，可以接受一定量的信息丢失。前者适用于图像存档，例如存储医疗或法律记录，而后者适用于视频会议、传真传输和广播电视。无损压缩技术包括可变长度编码、算术编码、霍夫曼编码、位平面编码、LZW 编码、游程编码和无损预测编码。有损压缩技术包括有损预测编码、小波编码和变换编码。• 形态图像处理：它是一种绘制图像中可用于表示和描述图像形态、大小和形状的部分的技术。常见的形态学算子有膨胀、腐蚀、闭运算和开运算。形态学图像处理的主要应用包括边界提取、区域填充、凸包、骨架、细化、连通分量提取、加厚和剪枝。• 图像分割：这是使用自动和半自动方法从图像中提取所需区域的过程。分割方法大致分为边缘检测方法、基于区域的方法（包括阈值和区域增长方法）、分类方法（包括 K 近邻、最大似然法）、聚类方法（K 均值、模糊 C 均值、期望最大化方法）和分水岭分割 [3]。• 表示和描述：分割过程的结果是像素形式的原始数据，需要进一步压缩才能表示和描述，以便进行额外的计算机处理。区域可以用其外部特征（如边界）来表示
MST报告
MST / Czarske Lab主席的亲爱的朋友和合作伙伴，测量和传感器系统（MST） / Czarske Lab的主席正在庆祝其成立19周年。我们回顾了一年。对我今年的活动报告是一种极大的荣幸和荣幸。获得了几个新项目。也正在进行一个国际项目。特别是LarsBüttner等人开发的激光轮廓传感器对速度和温度测量的商业成功。转移是与尤利希（Jülich）ILA R＆D GMBH公司合作进行的。这项在市场上取得成功的创新获得了贝尔瑟德·莱宾创新奖。CZARSKE实验室的学生和员工今年获得了10多个奖项。总共获得了110多个荣誉，奖品和奖项，其中包括最近获得Katrin Philip 10,000欧元的Berta Benz奖。令人高兴的是，从校友（不来梅的安德烈亚斯·费舍尔）收到了ERC。2017年，日本皇帝在东京开设了国会大会ICO-24，德累斯顿被选为下届世界大会。经过3年的重密集式准备，在Optica，Spie，IEEE，EOS，DGAO，Zeiss，Tu Dresden，ICO，Owls和其他合作伙伴的支持下，由于不幸的是，国会无法举行国会。它被推迟了一年，然后在ICO大会关于数字格式的大会进行了深入的讨论后再次推迟。我们感谢所有支持者和工作人员，尤其是Nektarios Koukourakis和Lars Buettner。2022年，面对面的世界大会ICO-25-owls-16在国际意外的领域和质量中取得了巨大的成功。来自55个国家（非洲，美国，亚洲，澳大利亚，惊人的欧洲）的55个国家的与会者以及具有3个诺贝尔奖获得者的非凡质量密度使我们激动。此外，应分别感谢迈克尔·普菲弗（Michael Pfeffer）和沃尔夫冈·奥斯滕（Wolfgang Osten）对现场组织和科学计划的承诺。有关世界大会ICO-25-OWLS-16-DRESDEN-GERMANY-5-9- 9月2022年的信息，可以在https://wwwww.ico25.org的网站上找到以“光线为前进的社会”的主题。首先，我们只从光遗传学开始，然后与CRTD的遗传实验室进行非常成功的项目合作。今年发表了高质量论文，例如在生命科学联盟中，标题为“通过全息光遗传学跟踪人类干细胞衍生的神经元网络中的连通图”。用于多模纤维传输的新方法用于物理层安全性。使用现代波前塑形技术对纤维或组织中的散射过程的控制为应用的新方向开辟了新的方向。Nektarios Koukourakis博士和Jiawei Sun博士开创了细胞断层扫描，最近获得了大自然家族的出版物。 也以第二代量子技术获得了项目。Nektarios Koukourakis博士和Jiawei Sun博士开创了细胞断层扫描，最近获得了大自然家族的出版物。也以第二代量子技术获得了项目。人工智能，机器学习和深度学习正在扮演越来越重要的角色。深度神经网络可以通过无透镜纤维内窥镜来学习光传播，以分类人脑肿瘤。使用超薄内窥镜的恶性肿瘤和良性肿瘤的这种新分化方法有望实时进行晚期医学诊断。来自BMBF的重要资金是由Enowa I，Enowa II，Korona，Quiet，6glife，Gobio等项目实现的。我们喜欢强调国际网络，包括：中国廷华大学Liangcai Cao；奥地利Tu Graz的JakobWoisetschläger； WACLAW URBANCZYK，KINGA×OVENACZ，WROCLAW UNIV。科学技术；中国技术大学的Jinping Qu；亚当·皮尔斯（Adam Pierce），加州大学伯克利分校； Zeyu Gao，Ping Yang，中国科学院，成都； Danfeng Lu，中国西安技术大学，“自适应光学”，访问研究员（2023-2024）。 此外，合作社与美国耶鲁大学一起运行；美国斯坦福大学；科学技术；中国技术大学的Jinping Qu；亚当·皮尔斯（Adam Pierce），加州大学伯克利分校； Zeyu Gao，Ping Yang，中国科学院，成都； Danfeng Lu，中国西安技术大学，“自适应光学”，访问研究员（2023-2024）。此外，合作社与美国耶鲁大学一起运行；美国斯坦福大学；