随着Q因数的提高，局域电场和光与物质的相互作用将显著增强，从而进一步提升灵敏度和生化痕量检测的潜力。本研究的创新点体现在超表面的设计与应用相结合，提出了基于像素化环形裂环谐振器的高Q因数设计策略，实现了宽频太赫兹指纹增强的突破性进展。本研究为高灵敏度宽带太赫兹指纹检测提供了一种新颖方法，该方法可轻松扩展至更宽的光谱区域，以满足多种生化分析物的检测需求，推动高级生化痕量检测的实际应用。此外，通过将功

首先，我的文件夹下面与这些东西然后我想要删除demo2 这个文件夹，我就用命令 rm demo2发现它报错rm：cannotremove ‘demo2’: Is a directory。这是因为rm命令只能删除文件，而demo2是一个文件夹，如果我们想要删除demo2这个文件夹的话，就可以用命令 rm -rf demo2，加了-rf之后相当于加了一个递归，一层一层把文件进行了删除：我们再来看就发现

参考文献：https://support.clarivate.com/ScientificandAcademicResearch/s/article/Journal-Citation-Reports-Quartile-rankings-and-other-metrics?注：标红为影响因子下降期刊，绿色为影响因子上升期刊。如果需要完整版的excel表格可以在下方留言区留言。祝大家都可以发Natur

同样在下面的分区中也有这种情况。注意，这里的分区都是按照光学小类分的，比如ACS Photonics光学小类是二区，但是按照大类分是一区；IMAGE AND VISION COMPUTING光学小类是二区，但是按照大类分是三区；

借助深度学习方法，我们设计了RPN和DPN，并观察到吸收器性能的显著改善：相比于不含等离子纳米结构的参考结构，吸收器实现了超过100%的光电流提升。我们的优化设计比裸硅平面器件的性能提升了超过100%。a 提议的超表面吸收器的结构示意图，包括嵌入在厚度为20纳米的a-Si活性层中的四个同心银纳米环（顶部），中间为SiO2介质间隔层，底部为作为背面反射器的银镜。c 增强宽带吸收的代表性示例，实线蓝色

摘要：北京大学与上海理工大学团队在《Nature Communications》发表研究，提出一种基于超构表面和深度学习的太赫兹高维光电探测器。该器件通过色散驱动的轨道角动量（OAM）倍增机制，将0.3-1.1 THz频段的偏振和光谱信息编码为独特的涡旋图案，利用神经网络实现强度-偏振-频率三维参数的高精度探测（总误差<5.1%）。研究还展示了该技术在信息加密中的应用潜力，为高维光场探测提供

以往的超材料仅作为人类操作员的代理，实现预定义功能，而我们设计的自主超材料实体能够以自然语言推理感知环境，规划并执行其动作，包括基于可编程超表面的EM波操控，用于传感和通信。在此，我们提出并实验验证了一种具有推理和认知能力的超材料智能体（称为metaAgent），能够自主规划并成功执行包括电磁（EM）场操控及与机器人和人类交互在内的多种长期任务。提出了一种基于强化学习的电磁超材料智能代理框架，将超

作为一个新手，写这个教程也是想和大家分享一下自己学习强化学习的心路历程，希望对大家能有所帮助。这个系列后面会不断更新，希望自己能保证起码平均一天一更的速度，先是介绍强化学习的一些基础知识，后面介绍强化学习的相关论文。本来是想每一篇多更新一点内容的，后面想着大家看CSDN的话可能还是喜欢短一点的文章，就把很多拆分开来了，目录我单独放在一篇单独的博客里面了。完整的我整理好了会放在github上，大家一

摘要：北京大学与上海理工大学团队在《Nature Communications》发表研究，提出一种基于超构表面和深度学习的太赫兹高维光电探测器。该器件通过色散驱动的轨道角动量（OAM）倍增机制，将0.3-1.1 THz频段的偏振和光谱信息编码为独特的涡旋图案，利用神经网络实现强度-偏振-频率三维参数的高精度探测（总误差<5.1%）。研究还展示了该技术在信息加密中的应用潜力，为高维光场探测提供

本研究提出一种新策略：在等离子体超表面集成人工神经网络（ANN）与表面增强拉曼光谱（SERS），实现人血清中氯氮平及其两种主要代谢物（去甲氯氮平与氯氮平-N-氧化物）的快速TDM。(a,e,i) 血清（蓝/顶部）、氯氮平（橙/第二）、去甲氯氮平（黄/第三）、氯氮平-N-氧化物（紫/底部）在10 μg/mL、1 μg/mL、0.1 μg/mL浓度下的SERS光谱；(c,g,k) ANN分类混淆矩阵（