一种令人兴奋的新显示技术:让真正的3D显示器成为可能

MIT研究团队发明了一种比头发丝还细的纤维,该纤维在特定条件下能展示不同角度的光亮差异,为3D显示和医疗应用开辟新路径。此纤维可通过液滴注入产生激光束,并能精准控制放射,适用于小创口治疗。未来可能实现个性化的3D显示体验与精确医疗干预。

所有的光源发射体,从蜡烛到电灯泡到计算机显示屏,所发出的光亮在任何不同的角度来观察都是一样的。但是一篇在Nature Photonics网站发布的文章称,MIT(麻省理工学院)的研究者发现了一种新的光源,它是一种比人的头发丝还要细一点的纤维,在控制下能够让不同的观察者看到有差异的光亮。

这种纤维的发现意味着我们可以编制出一种特殊的3D显示器,让你左眼和右眼分别接收不同的视觉信息。这种纤维也可以在医疗领域发挥作用,让它穿过一个极小的创口,通过控制,放射有病变的组织,而附近的健康组织则不会受到放射影响。

这种纤维的内核是中空的,外部则包裹着交替排列的材料层,这些材料具有不同的光学特性,组合在一起就像是一面镜子。在中空的内核里有液滴,能够使纤维上下摆动。一旦液滴被注入能量(研究人员是用激光泵入液滴),它就会发射出光亮,实验中它发射出了一种360度的激光束。

作为一种显示技术,这种纤维目前还有明显的缺点。一根这样的纤维一次只能显示一种图像像素,为了让它更有应用价值,研究人员尝试让单点像素实现更快的振荡改变而使人眼看起来成为一条完整的线。令人兴奋的是,使用先前使用的制造技术,可以轻易获得数千米这样的纤维,这让它的实际应用成为可能。

ViaMITN

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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