ZL
Zhonghao Li
Author with expertise in Silicon Photonics Technology
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(50% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
8
/
i10-index:
6
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Microwave power self-coherent reference measurement based on ensembles of nitrogen-vacancy centers in diamond

Zhonghao Li et al.May 28, 2024
Microwave detection based on optical detection magnetic resonance technology (ODMR) of nitrogen-vacancy (NV) centers is simple and non-invasive. However, in high microwave power ranges, saturation appears and cannot be used for accurate power measurement. The self-coherent reference measurement for high-power microwave based on ODMR of NV centers has been demonstrated. Firstly, by introducing the principle of microwave self-coherent reference, that is, by adjusting the phase difference to achieve power regulation of microwave, a conversion model by phase modulation between enhancement and attenuation of microwave power is introduced. Then, the microwave self-coherent reference measurement is established under combinations of microwave power with different phase settings. Combined with the frequency modulation technology, the sensitivity of measurement is significantly improved from 4.59 nT/Hz 1/2 to 67.69 pT/Hz 1/2 . The maximum measurement range of microwave power can be extended to 2×10 4 times the initial saturated power of direct measurement with ODMR. The results show that the method efficiently overcomes saturation under the direct measurement of ODMR and provides useful technical assistance for near-field detection, performance monitoring, and problem diagnostics for microwave devices.
0

Ultrafast Intelligent Sensor for Integrated Biological Fluorescence Imaging and Recognition

Yuqing Jian et al.Dec 5, 2024
Fluorescence imaging and recognition are core technologies in targeted medicine, pathological surgery, and biomedicine. However, current imaging and recognition systems are separate, requiring repeated data transfers for imaging and recognition that lead to delays and inefficiency, hindering the capture of rapidly changing physiological processes and biological phenomena. To address these problems, we propose an integrated intelligent sensor for biological fluorescence imaging and ultrafast recognition. This sensor integrates an imaging system based on a photodetector array and a recognition system based on neural networks on a single chip, featuring a highly compact structure, a continuously adjustable optical response, and reconfigurable electrical performance. The unified architecture of the imaging and recognition systems enables ultrafast recognition (19.63 μs) of tumor margins. Additionally, the special organic materials and bulk heterojunction structure endow the photodetector array with strong wavelength dependence, achieving high specific detectivity (3.06 × 1012 Jones) in the narrowband near-infrared range commonly used in biomedical imaging (600–800 nm). After training, the sensor can accurately recognize biological fluorescence edges in real time, even under interference from other colored light noise. Benefiting from its rapidity and high accuracy, we demonstrated a simulated surgical experiment showcasing tumor edge fluorescence imaging, recognition, and cutting. This integrated approach holds the potential to establish a novel paradigm for designing and manufacturing intelligent medical sensors.
0

A Local–Transit Percolation and Clustering-Based Method for Highway Segment Importance Ranking

H Lyu et al.Jan 2, 2025
The impact of disturbances on a transportation network varies depending on the location and characteristics of the affected highway segments. Given limited resources, it is crucial to prioritize the protection and repair of highway segments based on their importance to maintaining overall network performance during disruptions. This paper proposes a novel method for ranking the importance of highway segments, leveraging a novel local–transit percolation and clustering-based method. Initially, the highway network is constructed by Graph theory, and the k-means clustering method is applied considering each segment’s transit and local traffic flows. Subsequently, a local–transit percolation model is constructed to generate an initial ranking of segments based on the size of the second-largest clusters during the percolation phase transition. A secondary ranking is performed by refining the results from the clustering phase. Results of a control experiment show that, compared to baselines, the proposed ranking approach demonstrates a significantly improved ability to sustain network demand and connectivity when high-ranked segments are moved. The model uncertainty analysis was conducted by adding noise to the gantry records, and the experiments demonstrated that the model exhibits robustness under noisy conditions. These findings highlight the effectiveness and superiority of the proposed method.