“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 =CO'LyG  
基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 %'VzN3Q5V  
基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 TaF;PGjVw  
超表面消色差聚合器设计，超表面偏振转换器件设计 +G+1B6S  
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 i~)EUF  
专题二：智能光学计算成像 "sWsK %  
Numpy/cupy 与 matplotlib 绘制分形图像 Bn.5ivF3  
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 70EH~  
图像的神经网络表示与 ADMM 图像重构 d. ZfK  
压缩感知和压缩编码成像 ca5;Z@t$S  
高光谱成像，微纳光学计算成像 h92KU  
端到端光学算法联合设计 CWJ
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专题三：智能光子器件 #o,FVYYj  
级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计 oE2VJKs<B  
基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成 e [6F }."c  
基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像 riRG9c |  
基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类 .v-2A);I  
基于深度学习的高分辨红外热波段雷达 BkY#wJ'  
公众号：科研实践课堂