激光牵引技术

激光牵引技术(隔空取物技术)

说明:本文章讲述了目前世界上在激光方向比较前沿的一个技术,这个是笔者自己做的一个激光牵引小颗粒的小实验。实验结果是It is amazing !

什么是激光牵引:

在一些科幻片中,常常出现一个场景就是主人公使用“超能力”实现“隔空取物”。而使用激光牵引技术理论上是可以达到这种效果的。激光牵引是利用光场诱导产生的负作用力吸引物体,使其逆着光束能量传播方向运动从而实现对物体的光学捕获和操控技术。
当悬浮在气体环境中的物体被光束照射时,会产生两种类型的光学引起的力。一种是光学力(辐射压力),可以理解为推力,入射光照射在物体上,由于入射光的吸收,反射或散射而产生的光子和物体之间的直接动量转移,它已经被广泛的应用于物理和生物颗粒的捕获,操纵以及拖拉(2018年诺贝尔物理学奖的光学镊子就是运用了这种原理),另一种力则是光泳力,源于周围气体分子和较热物体之间的动量转移,它可以比辐射力和引力大几个数量级。最近世界上已经应用了光泳力来控制吸收气溶胶粒子(指均匀分散于大气中的固体微粒和液体微粒所构成的稳定混合体系),光学拉动或推动空气中的粒子。所以这项技术未来若有突破的话,是非常有希望实现隔空取物。

实验装置

组成:

一个某宝买的小型激光,一个透镜(经过实验发现焦距越大越好),光学架子,一个装有碳粉的玻璃管(真空最好)。
简单装置图:

在这里插入图片描述
这是大概的装置图。

实验现象:

当激光束经过透镜再次聚焦的时候,焦点打在碳粉上,微小的碳粉颗粒则先会迅速的向上运动,然后平缓,最后达到受力平衡悬浮在空气中。
现象图:

在这里插入图片描述
从上图可以看到管中有几颗较大的亮斑,这个就是吸起来的微小碳颗粒以及碳粉。实验中根据丁达尔效应可以明显看到若是吸引碳粉,可以达到15cm以上。

感兴趣的小伙伴去可以试试,你会发现科学的美丽的。
再此也希望各位大牛去研究一下该技术的一些特性,让隔空取物早点到来。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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