2012年Science上最新的关于光声成像的综述，非常不错

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matlab艾里光代码艾里光束断层显微术 (ATM) 的重建演示 本软件是作为文章的随附软件分发的，Jian Wang、Xuanwen Hua、Changliang Guo、Wenhao Liu 和 Shu Jia，“Airy-beam tomographyoscopy，”Optica 7，790-793（2020）， 怎么跑 演示包由用 MATLAB（MathWorks, Natick, MA）编写的函数和脚本组成。 代码已在MATLAB R2018b版本中测试。 为了简化编码，我们使用 DIPimage 工具箱 ()。 运行用于重建 3D 结构的演示代码： 将MATLAB中的当前文件夹设置为ATMdemo code\ 打开脚本ATMdemo.m，并使用实验数据Proj_data.mat。 设置以下参数的值：r1_max、r2_max、r3_max（重建矩阵的边长）、u_max（投影边长）、vpRatio（体素与像素比）、num_proj（投影数）、rnl（相对噪声水平） )、thetaZ（与 z 投影的角度）和投影数据文件。 运行代码。 输出是重建 3D 结构的 z 层。 计算时间

在本文中，我们将分析具有边界的流形上的三维超对称Chern–Simons理论。 我们将在本文中考虑的边界将由nâx= 0定义，其中n是类似光的矢量。 将证明该边界在Lorentz组的SIM（1）子组的作用下得以保留。 此外，该边界的存在将破坏原始理论的超对称性的一半。 由于原始的Chern–Simons理论在没有边界的情况下具有N = 1个超对称性，因此在存在该边界的情况下它将仅具有N = 1/2个超对称性。 我们还将观察到，通过在边界上引入新的自由度，可以使Chern？Simons理论在尺度上不变。 这些新的自由度的尺度转换将完全抵消从Chern？Simons理论的尺度转换获得的边界项。

本文提出当今解决光传送网所面临问题的方法，是采用既能低成本建网又能智能化完成交换连接的自动交换光网络(ASON)；介绍回顾了光传送网ASON技术的产生和取得的成果，以及ASON中几种关键控制平面技术的发展情况；阐述了ASON控制平面与传统传送网的本质区别、管理平面智能化管理特点所带来的3种优点，以及传送平面中光交叉连接(OXC)的6种主要交换结构、发展方向和存在的主要问题；最后综述了新一代基于数字同步系列(SDH)提供多种业务、集成传输、交换和路由功能的多业务传送平台(MSTP)技术，并描述其新功能和远期目标。

主动光接入网可以认为是部署在电信骨干网和最终用户之间的光电基础设施。一方面，它必须能够提供传统的用户端接口；另一方面，它也必须能够提供到本地交换和不同数据网络节点的所有必需的接口。此外，它还需要有到管理网络的第三类接口，以便可以对接入网中不同部分进行远程监控和配置。光接入网包括大量的光网络单元和光线路终端。ONU可以安装在客户的地基下或者室外，而OLT可安装在本地交换的地基中。在FTTC中，光接入网取代了铜线网络的主要部分；FTTB中，它取代了网络的整个部分。

WDM技术和产品从早期的固定配置、点到点传输的产品逐步发展，增加了光层的ROADM、客户侧的子波长电层交叉、数据业务汇聚、二层交换功能、OTN接口支持等方面的功能，2007年基于OTN的A－SON、GMPLS控制平面技术将不断发展。OTN是电网络与全光网折中的产物，将SDH强大完善的OAM&P理念和功能移植到了WDM光网络中，有效地弥补了现有WDM系统在性能监控和维护管理方面的不足。

本文提出当今解决光传送网所面临问题的方法，是采用既能低成本建网又能智能化完成交换连接的自动交换光网络(ASON)；介绍回顾了光传送网ASON技术的产生和取得的成果，以及ASON中几种关键控制平面技术的发展情况；阐述了ASON控制平面与传统传送网的本质区别、管理平面智能化管理特点所带来的3种优点，以及传送平面中光交叉连接(OXC)的6种主要交换结构、发展方向和存在的主要问题；最后综述了新一代基于数字同步系列(SDH)提供多种业务、集成传输、交换和路由功能的多业务传送平台(MSTP)技术，并描述其新功能和远期目标。

枸杞叶总黄酮对UVB辐射导致的光损伤无毛小鼠皮肤组织MDA、Hyp含量及SOD、GSH-Px、CAT活力的影响，吕燕红，李海燕，目的：研究枸杞叶总黄酮对紫外线辐射导致小鼠皮肤光损伤的作用及其机理。方法：将60只昆明种小鼠剃除背部毛随机分成6组，除空白对

本数据集专注于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测，提供了各种类型缺陷的图像样本，这些缺陷在可见光下有划痕、雪覆盖、碎裂、鸟粪等，在红外光下有热斑以及二极管短路等。旨在帮助研究者开发更精确的缺陷检测算法，提高光伏电池板和太阳能电池板的性能和寿命。 数据集特点： 全面性：本数据集包含了各种类型的缺陷，覆盖了实际应用中可能遇到的各种情况。 多样性：数据集中的图像分别在可见光和红外光下采集，增加了缺陷检测的难度和挑战性。 真实性：所有图像均来源于真实场景，缺陷尺寸、形状、颜色等特性与实际情况相符。 标注完整：每个缺陷样本都有详细的标注信息，包括缺陷类型、位置、大小等，方便研究者进行训练和测试。 应用领域：本数据集适用于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测算法研究和开发，也适用于计算机视觉和深度学习领域的相关研究。