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    光纖研磨拋光/切割剝離器 光纖加工/傳感/邊拋/微納 光纖熔融拉錐機系統 跳線/連接器/光纖束/光纜 其它光纖器件 MFA光纖模場(模式)匹配器 光纖光柵(FBG)器件 偏振(PZ)光纖 光子晶體光纖(PCF) 高非線性光纖(HNLF) 金屬化光纖 無源光纖 摻雜光纖(有源光纖) 特種光纖 中紅外光纖
  • 半導體連續激光器

    PCSEL 激光器 DBR激光器 ICL激光器 DFB激光器 QCL激光器 VCSEL激光器 FP激光器
  • 光電探測器

    超快光電探測器/EOT 單光子探測器/計數器 光電倍增管 其他光電探測器 Ge鍺光電探測器 Ge鍺光電二極管 砷化銦InAs/銦砷銻InAsSb InP磷化銦光電探測器 Si硅光電探測器 Si硅光電二極管 InGaAs銦鎵砷光電二極管 InGaAs銦鎵砷光電探測器 MCT碲鎘汞探測器
  • 其他連續激光器

    校準源激光器 掃描/掃頻激光器 光纖激光器 X射線激光器 寬波段超連續激光器 可調諧激光器 固體激光器 氣體激光器
  • 光源

    紫外/等離子體光源 諧振腔發光二極管RCLED 非相干光源 糾纏源/單光子源 泵浦光源 ASE光源 SLD光源/激光器 窄線寬激光器/光源 LED二極管光源
  • 脈沖激光器

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About us

筱曉(上海)光子技術有限公司
公司簡介筱曉(上海)光子技術有限公司成立于2014年,是一家被上海市評為高新技術企業和擁有“上海市專精特新企業稱號”的專業光學服務公司,業務涵蓋設備代理以及項目合作研發,公司位于大虹橋商務板塊,擁有接近2000m²的辦公區域,建有500平優良的AOL(AdvancedOpticalLabs)光學實驗室,為國內外客戶提供專業技術支持服務。公司主要經營光學元件、激光光學測試設備、以及光學系統集成業務。十年來,依托專業、強大的技術支持,以及良好的商務支持團隊,筱曉的業務范圍逐年增長。目前業務覆蓋國內外各有名高校、*科研機構及相關領域等諸多企事業單位。筱曉擁有一支核心的管理團隊以及專業的研發實驗室,奠定了我們在設備的拓展應用及自主研發領域堅實的基礎。公司自成立以來,始終遵循誠信發展、探索創新、務實致遠、以質取勝的服務理念,并在產品開發和銷售中貫徹到底。公司自始至終秉承著國際標準的質量安全保障。多年來,公司一直致力于光學設備的設計開發,以及知識產權的保護。我們將不斷完善管理機制和技術水平,為客戶提供更安全環保的產品以及更優質的服務。應用領域醫學醫用相關產品分類:WasachOCT光柵、SLD二極管、高速掃頻激光器、SOA放大器、光纖延遲線,OCT光譜分析儀......光纖通訊與傳感相關產品分類:波分復用器、光纖放大器、高速光電探測器、鎖頻半導體可調諧激光器、強度/相位調制器、特種光纖、超窄線寬穩頻激光器模塊、光通訊DFB激光器......微波光子相關產品分類:20G信號發生器、高速電光調制器、高速光電探測器、高頻相位/強度電光調制器、高速示波器、任意波形發生器......氣體分析相關產品分類:單模聲光調制器、超高反射率反射鏡、光電探測器模塊、小型化氣室、中紅外氣體吸收池、激光氣體分析綜合控制器、DFB激光二極管、中紅外超連續譜光源、高精度波長計......
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  • 腦機接口技術的基礎研究:神經元與二極管
    一、背景介紹以“大腦”為代表的神經系統是生物體最復雜、精密的器官和系統,是人類歷經千萬年持續自然進化和篩選而獲得的高效率、低功耗的“處理器+存儲器”,這無疑是人工智能模仿的最佳模型。對大腦的研究已成為二十一世紀的重要科學問題之一,但人類對于大腦的認知還處于初步探索階段,認識大腦并與之進行交互已成為腦研究的重要目的,使用儀器和設備對包括大腦在內的神經系統的活動情況進行調節和記錄是研究中的一個關鍵任務。在過去的幾十年內,人們已陸續開發出許多有效的方案來執行這一任務,例如光遺傳方法...
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  • 穿云透霧,飛秒激光成絲誘導大氣污染物熒光
    一、引言高強度飛秒激光在介質中傳輸時,在多種非線性效應的共同作用下,可以克服衍射極限進行自引導傳輸,并產生等離子體通道。這一現象被稱為飛秒激光成絲。憑借鉗制光強高、傳輸距離遠、可在復雜大氣環境中穿行的優勢,飛秒激光成絲在遠程大氣污染監測方面展現出巨大的優勢。光絲激光雷達技術可以實現大氣多物態、多組分同步監測,包括對金屬、鹽氣溶膠、氣體、液體、生物成分等的監測,有望彌補傳統大氣污染探測激光雷達的不足。面向大氣污染遠程探測的應用需求,提高探測信號的強度及信噪比對光絲激光雷達技術發...
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  • 在動量空間中“觀測”波函數—分子軌道斷層成像
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    算力、算法和數據:人工智能發展的“三駕馬車”以深度學習為核心的人工智能正在推動人類社會向著智能時代不斷邁進,而算力、算法和數據則是驅動人工智能發展的“三駕馬車”。其中,因芯片制程不斷逼近其物理極限,傳統電子計算的算力供給能力與人工智能催生出的巨大算力缺口之間的失配越來越大,這意味著我們亟需尋找新的算力增長點以滿足智能時代的海量算力需求。由于深度學習中80%以上的計算都是矩陣-矩陣乘加運算[1],而矩陣計算在傳統馮·諾伊曼型計算系統中運行會產生龐大的數據訪存需求,這將導致計算能...
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  • 飛秒激光成絲誘導大氣污染物熒光
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  • 人工智能技術-在激光制造領域的研究現狀與應用情況
    如何獲得高質量、高精度的激光是激光技術基礎研究和應用研究中廣受關注的課題,而人工智能算法正是實現激光光束質量預測和調控的有效手段。針對現有簡單仿真模型對復雜光學系統預測能力不足的問題,哈爾濱工業大學劉國棟團隊將深度神經網絡與Frantz-Nodvik方程相結合,提出了一種優于傳統擬合方法的大功率ICF激光系統中主放大器輸出能量預測新方法(圖1)。國防科技大學周樸團隊不僅利用深度學習技術實現了少模光纖激光器光束傳播因子M2的準確預測,還通過深度學習網絡補償和優化算法消除了高功率...
    2025-9-2
  • 鎖模薄片激光器,助力高能超快激光
    研究背景高功率飛秒激光在太赫茲產生、阿秒脈沖產生和光學頻率梳等科研領域和工業領域有著重大應用價值。基于傳統塊狀增益介質的鎖模激光器在高功率下受到熱透鏡效應的限制,目前輸出的最大功率在20W左右。薄片激光器利用多通泵浦結構,將泵浦光多次反射至厚度為百微米量級的片狀增益介質上,以實現高效率的泵浦吸收。極薄的增益介質結合背向冷卻技術,大大減小了熱透鏡效應與非線性效應的影響,可實現更高功率的飛秒脈沖輸出。結合克爾透鏡鎖模技術的薄片振蕩器,是目前獲取脈沖寬度為百飛秒量級的高平均功率激光...
    2025-9-1
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