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  プラズモニクス - 光駆動ナノスケールエンジンの基礎と応用

  Fouad Sabry

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  プラズモニクスは、光学、材料科学、ナノテクノロジーの交差点にある刺激的で急速に進歩している分野です。本書は、ナノスケールのプラズモニック モーターの魅力的な世界を深く掘り下げ、通信から医療までさまざまな業界を変革するその計り知れない可能性を明らかにします。プラズモニクスの理論的および実践的原理を理解することで、専門家、学生、愛好家は同様に、この技術が未来をどのように形作るかを探ることができます。
   
  章の概要:
   
  1: プラズモニクス: 基礎的な章では、プラズモニクスを紹介し、現代技術におけるその重要性を説明します。
   
  2: 局所表面プラズモン: この章では、ナノスケールのアプリケーションに不可欠な局所表面プラズモン共鳴現象について詳しく説明します。
   
  3: ハイブリッド プラズモニック ウェーブガイド: ハイブリッド プラズモニック ウェーブガイドが光学特性とプラズモニック特性を組み合わせて効率的なエネルギー輸送を実現する方法を探ります。
   
  4: 電磁メタサーフェス: プラズモニクスで重要な役割を果たし、ナノスケールで光を操作するメタサーフェスについて考察します。
   
  5: オルトウィン・ヘス: プラズモニクスの理論的理解に対する オルトウィン・ヘス の画期的な貢献に焦点を当てます。
   
  6: 表面プラズモン: 表面プラズモン波と、ナノスケールでの材料特性の向上におけるその役割について詳細に分析します。
   
  7: ラビンドラ・クマール・シンハ (物理学者): プラズモニクスの理論と応用を発展させる ラビンドラ・クマール・シンハ の研究に焦点を当てます。
   
  8: スプーフィング表面プラズモン: 人工材料における従来のプラズモニクス効果を模倣する新しい概念であるスプーフィングプラズモニクスについて考察します。
   
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  12: 異常な光透過: 異常な光透過の現象と、それが将来のプラズモニックデバイスに与える影響について説明します。
   
  13: プラズモン: ナノスケールの光操作を理解する上で中心的な役割を果たすプラズモン理論について、詳細に説明します。
   
  14: ナノレーザー: 将来のプラズモニックアプリケーションの重要な構成要素であるナノレーザーの開発と可能性について考察します。
   
  15: プラズモニックメタマテリアル: 自然素材では不可能な方法で光と相互作用するように設計されたプラズモニックメタマテリアルについて説明します。
   
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  17: プラズモニックレンズ: プラズモニックレンズが前例のない解像度と集束機能を実現する方法について説明します。
   
  18: グラフェンプラズモニクス: プラズモニクスにおけるグラフェンの役割について、その独自の特性と用途に焦点を当てて考察します。
   
  19: スペーザー: プラズモニック信号を増幅できるレーザーのプラズモニック版であるスペーザーについて考察します。
   
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  本書は、ナノスケール モーターの分野でプラズモニクスの最先端の応用を理解したい専門家、大学院生、愛好家にとって必読の書です。理論面と実践面の両方を包括的にカバーすることで、ナノスケール プラズモニック デバイスが通信、センシング、エネルギー効率などの分野にどのような革命をもたらすかを探るための強固な基盤を提供します。

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  ニューロモルフィックエンジニアリング -...

  Fouad Sabry

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  ニューロモルフィックエンジニアリングとは
   
  ニューロモルフィックコンピューティングとニューロモルフィックエンジニアリングはどちらも同じことを指す用語です。つまり、超大規模集積回路（VLSI）システムの使用です。電気アナログ回路を組み込んで、神経系に見られる神経生物学的構造をシミュレートします。物理的構造として実装されている人工ニューロンの助けを借りて計算を行う電子デバイスは、ニューロモルフィックコンピューターまたはチップと呼ばれます。最近、「ニューロモルフィック」という言葉は、アナログ、デジタル、混合モードのアナログ/デジタルVLSI、および脳システムのモデルを具体化するソフトウェアシステムを指すために使用されています。この用語の使用はより一般的になっています。ハードウェアレベルでのニューロモルフィックコンピューティングの実装を実現するために、酸化物ベースのメモリスタ、スピントロニクスメモリ、しきい値スイッチ、およびトランジスタが使用される可能性のあるコンポーネントの一部です。スパイキングニューラルネットワークのソフトウェアベースのニューロモルフィックシステムのトレーニングは、エラーの逆伝播を使用することで、たとえばsnnTorchなどのPythonベースのフレームワークを利用することで、または生物学的学習の文献からの標準的な学習ルールを利用することで、たとえばBindsNetの利用。
   
  どのようにメリットがありますか
   
  (I）次のトピックに関する洞察と検証：
   
  章1：ニューロモルフィックエンジニアリング
   
  第2章：人工ニューロン
   
  第3章：バイオインスパイアードコンピューティング
   
  第4章：スティーブファーバー
   
  第5章：カーバーミード
   
  第6章：リカレントニューラルネットワーク
   
  第7章：ニューラルネットワーク
   
  第8章：ウェットウェアコンピューター
   
  第9章：計算神経遺伝学的モデリング
   
  第10章：スパイキングニューラルネットワーク
   
  第11章：ニューロロボティクス
   
  第12章：ミシャマホワルド
   
  第13章： Memristor
   
  第14章：物理ニューラルネットワーク
   
  第15章：いいえMFET
   
  第16章：マッシミリアーノヴェルサーチ
   
  第17章：クワベナボアヘン
   
  第18章：SpiNNaker
   
  第19章：認知コンピューター
   
  第20章：人工知能の用語集
   
  第21章：ハイリー
   
  (II）ニューロモルフィックエンジニアリングに関する一般のトップ質問への回答。
   
  (III）多くの分野でのニューロモルフィックエンジニアリングの使用法の実例。
   
  (IV）17の付録で、ニューロモルフィックエンジニアリングを360度完全に理解するための各業界の266の新しいテクノロジーについて簡単に説明します。テクノロジー。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えたい人あらゆる種類のニューロモルフィックエンジニアリングに。

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