註冊送點數識別光源在許多光子技術的發展中起著重要作用，例如激光雷達，遙感和顯微鏡。傳統上，識別各種光源，例如太陽光，激光輻射或分子熒光必發網娛樂城要求進行數百萬次測量，尤其是在弱光環境下，這限制了量子光子技術的實際實施。
在 應用物理評論，來自AIP Publishing，研究人員leo娛樂城 展示了一種智能量子技術，該技術可以顯著減少識別光源所需的測量數量。
該論文的作者Omar Magana-Loaiza說：“我們用統計波動來訓練一個人造神經元，該波動表徵了相干光和熱光。
在研偏財運占卜究人員用光源訓練了人工神經元後，神經元可以識別與特定類型的光相關的潛在特徵。
研究員和論文的合著者尤成龍說：“單個神經元足以將識別光源所需的測量數量從數百萬個減少到少於數百個。”
通過較少的測量，研究人員可以更快地識別光源，並且在某些應用中（例如顯微鏡），它們可以打麻將賺現金限制光損傷，因為在進行測量時，它們不必照亮樣品的次數就差不多。
另一位合著者羅伯托·德·萊昂·蒙蒂爾（Roberto de J.León-Montiel）說：“例如，運彩版ptt如果您使用精細的熒光分子復合物進行成像實驗，則可以減少樣品暴露於光下的時間，並最大程度地減少光損傷。”
密碼術是這些發現可能有價值的另一種應用。通常，要生成用於加密電子郵件或消息的密鑰，研究人員需要進行數百萬次測量。 Magana-Loaiza說：“我們可以使用相似的神經元來加快用於加密的量子密鑰的生成。”
由於激光在遙感中起著重要作用，因此這項工作還可以開發新的智能激光雷達系統系列，該系統具有識別從遠程物體反射的被攔截或修改的信息的能力。激光雷達是一種遙感方法，它通過用激光照射目標並用傳感器測量反射光來測量到目標的距離。
他說：“使用我們的技術，將大大降低干擾智能量子激光雷達系統的可能性。”此外，將激光雷達光子與環境光（例如太陽光）區分開的可能性，對於低光照水平的遙感將具有重要意義。
參考：您，C.，Quiroz-Juárez，娛樂城app M.A.，Lambert，A.，Bhusal，N發發網-娛樂城。，Dong，C.，Perez-Leija，A.，Javaid，A.，León-Montiel，R.de J.，＆Magaña-Loaiza，O.S.（2020）。使用機器學習識別光源。應用物理學評論，7（2），021404. https://doi.org/10.1063/1.5133846
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