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1、既付刷卡機

既付刷卡機

新加坡—麻省理工學院研究與技術聯盟的科學家開發了世界上最小的LED（發光二極管）。這種新型LED可用于構建迄今最小的全息顯微鏡，讓現有手機上的攝像頭僅通過修改硅芯片和軟件即可轉換為顯微鏡。相關研究發表在最近的《光學》雜志上。

（A）完全制造的300毫米晶圓。（B）芯片的特寫。（C）LED打開時的紅外顯微照片。（D）全息顯微鏡裝置。（E）與（F）與GROUNDTRUTH相比，重建的全息圖像的特寫。

圖源：新加坡—麻省理工學院研究與技術聯盟

這一突破得到了革命性神經網絡算法的支持，該算法能夠重建全息顯微鏡觀察的物體，增強對細胞和細菌等微觀物體的檢查，而無需笨重的傳統顯微鏡或額外的光學器件。

大多數光子芯片中的光都來自芯片外，這導致整體能源效率低下，從根本上限制了芯片的可擴展性。雖然硅已顯示出作為納米級和獨立可控發射器候選材料的潛力，但由于間接帶隙，硅發射器的量子效率較低。

團隊此次開發的最小硅發射器，其光強度可與目前最先進的大面積硅發射器相媲美。新型LED在室溫下表現出高空間強度（102±48毫瓦/平方厘米），并且在所有已知的硅發射器中具有最小的發射面積（0.09±0.04平方微米）。為了展示潛在的實際應用，研究人員隨后將這種LED集成到一個不需要透鏡或針孔的在線、厘米級全硅全息顯微鏡中。

他們還構建了一種新穎的、未經訓練的深度神經網絡架構，該架構能使全息顯微鏡重建圖像并提高圖像質量。與需要訓練的傳統方法不同，新的神經網絡架構通過在算法中嵌入物理模型來消除訓練的需要，允許研究人員在事先不了解光源光譜或光束輪廓的情況下使用新型光源。

這種微型LED和神經網絡的協同組合，可用于其他計算成像，例如用于活細胞跟蹤的緊湊型顯微鏡或活植物等生物組織的光譜成像。該研究還為光子學的重大進步鋪平了道路。

（來源：科技日報）

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