在当今信息安全形势日益严峻的背景下,传统的加密技术正面临巨大挑战。你是否曾好奇,是否存在一种几乎无法被破解的通信方式?“**量子通信的主要工作原理是什么?**”这不仅是一个前沿的科学问题,更是电子电工行业未来发展的关键方向。它利用量子力学的基本原理,如量子叠加和量子纠缠,为信息传输构建了一道天然的安全屏障,其潜力远超基于计算复杂性的经典加密算法。对于从事光纤
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概述
参数
- 颜色 / Colors : IR
应用
1. 红外成像 2. 激光显示 3. 生物医学应用
特征
1. 颜色:红外 2. RoHS合规 3. 辐射通量/功率:13.3 μW/mm 4. 视角:120度 5. 电流:800 mA 6. 正向电压:7.8 V 7. 波长:780 nm 8. 功率:800至950 mW 9. 注意:带宽(FWHM):30 nm, 电源:6.24 W, 典型寿命:10000小时 10. 封装:装备固定 11. 尺寸:3 mm(3个发射器)
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利用荧光探针测量脂质膜中的声学状态变化
超声技术正日益用于调控生物膜特性,以应用于药物递送和神经调控领域。尽管已有研究探讨了声吸收、膜形变等力学相互作用机制,但这些效应如何转化为生物功能(如膜通透性或酶活性的改变)尚不明确。酶活性的关键因素在于其溶剂化层(水合层)的热涨落现象,而这种热涨落也与膜通透性直接相关。本研究采用荧光探针Laurdan,观测了声脉冲作用下脂质膜溶剂化层的变化——将嵌入多层脂质囊泡的Laurdan置于水中,使其承受峰值约1MPa、脉宽10ms的宽带压力脉冲。我们开发了可在亚微秒时间分辨率下监测染料双波长发射光谱变化的仪器。实验表明:发射光谱变化(即溶剂化层涨落)与膜热力学状态改变相关,并与入射声波的压缩-稀疏过程存在关联。这些结果表明,声场能影响脂质膜状态,从而潜在调控膜内离子通道与酶的动力学特性。
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立体近红外荧光成像:手术机器人实时深度感知的概念验证
实时图像采集 近红外荧光成像 立体近红外荧光 深度感知 主动约束
外科机器人应用的日益广泛催生了新型医学成像方法的需求。许多辅助性外科机器人系统基于解剖结构驱动的约束边界模型来影响外科医生的操作动作。本研究旨在证明近红外荧光(NIRF)成像技术可应用于外科手术,通过提供软组织下方毛细血管的表层下映射,作为可视化主动约束的成像方法。论文首先介绍了近红外波长范围成像系统的制造方案,随后阐述了用于验证该方法可行性的立体后处理计算方法、数据采集及测试流程。结果表明:该技术能对软组织仿体中深度达11毫米(观测角度0°至45°范围内)的毛细血管进行成像,仿体深度测量精度达±3毫米,仿体角度测量恒定精度为±1.6°。这些发现表明NIRF技术可用于外科机器人领域的下一代医学成像,并为实时深度感知在主动约束映射中的研究奠定基础。
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光电信息科学与工程实验方案1
1. 实验设计与方法选择:搭建定制光学装置,使脂质囊泡暴露于声学冲击波同时以亚微秒分辨率测量双波长(438纳米和470纳米)荧光信号。采用比率参数DRP/RP量化与热力学状态变化相关的光谱偏移。 2. 样本选择与数据来源:使用脂质(DOPC、DMPC、DPPC)与荧光染料Laurdan按1:100染料-脂质比例在超纯水中制备多层囊泡(MLVs)。在相变温度附近不同温度点对样本进行表征。 3. 实验设备与材料清单:设备包括压电冲击波源(瑞士Piezoclast,EMS)、用于压力测量的PVDF和PZT水听器、激发用大功率LED(M385LP1,Thorlabs)、检测用光电倍增管(H10493-003,Hamamatsu)以及数据采集用的数字化仪(NI PCI 5122)。材料包含Avanti Polar Lipids的脂质、Life Technologies的Laurdan及Sigma Aldrich的化学试剂。 4. 实验流程与操作步骤:通过干燥脂质膜、水中复水并添加Laurdan制备MLVs。样本以3Hz频率接受声学脉冲冲击,每次脉冲前触发LED激发荧光。记录并分析双波长发射强度以计算DRP/RP。 5. 数据分析方法:使用NI Labview软件配合200kHz低通滤波器处理数据。通过计算比率参数关联光谱偏移与热力学变化,结果经多次测量取平均值。
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光电信息科学与工程实验方案2
1. 实验设计与方法选择:本研究涉及近红外波长范围成像系统的制造,以及用于立体后处理和数据采集的计算方法。 2. 样本选择与数据来源:使用内径4毫米的玻璃毛细管作为测试样本,管内填充浓度为1毫克/毫升的ICG色素溶液。 3. 实验设备与材料清单:自制测试装置,包括激发LED、二维平移直线平台及运动学底座、改装电荷耦合器件(CCD)相机(Allied Vision Guppy Pro F-146彩色款)以及长通滤光片(MIDOPT LP780)。 4. 实验流程与操作步骤:毛细管样本以780纳米波长激发,产生的荧光通过立体方式捕获,随后利用MATLAB后处理生成视场的深度图。 5. 数据分析方法:编写立体后处理算法,采用"胜者全得"策略,并基于归一化互相关成本函数确定图像间对应像素。
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