“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 X_HR$il  
基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 dulW!&*No  
基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 1:My8  
超表面消色差聚合器设计，超表面偏振转换器件设计 .{7?Y;_(  
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 &BG^:4b  
专题二：智能光学计算成像 H\8i9RI  
Numpy/cupy 与 matplotlib 绘制分形图像 g.DgJX&i  
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 jV:U%  
图像的神经网络表示与 ADMM 图像重构 <2A4}+p:  
压缩感知和压缩编码成像 /Ia=/Jj7N  
高光谱成像，微纳光学计算成像 2r?g|< :  
端到端光学算法联合设计 +/\.%S/  
专题三：智能光子器件 1Na CGD"  
级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计 x9Gm)~  
基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成 eX?o4>  
基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像 |YZ`CN<  
基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类 #%k5s?cP@  
基于深度学习的高分辨红外热波段雷达 i`2Q;Az_P6  
公众号：科研实践课堂