“智能光子学新纪元：机器学习驱动超表面逆向设计，重塑光学计算成像技术！”

专题一：超表面逆向设计

基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件

基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计

超表面消色差聚合器设计，超表面偏振转换器件设计

基于形状优化的梯度超表面设计，基于遗传算法的超表面设计

专题二：智能光学计算成像

Numpy/cupy 与 matplotlib 绘制分形图像

图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现

图像的神经网络表示与 ADMM 图像重构

压缩感知和压缩编码成像

高光谱成像，微纳光学计算成像

端到端光学算法联合设计

专题三：智能光子器件

级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计

基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成

基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像

基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类

基于深度学习的高分辨红外热波段雷达

公众号：科研实践课堂