“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 s%D%c;.| 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 $Z G&d 基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 d {!P
c< 超表面消色差聚合器设计,超表面偏振转换器件设计 .RxT z9( 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 =7Ud-5c 专题二:智能光学计算成像 l?m"o-Gp3 Numpy/cupy 与 matplotlib 绘制分形图像 W22S/s 图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 <j'K7We/tP 图像的神经网络表示与 ADMM 图像重构 qf0pi&q 压缩感知和压缩编码成像 #`SAc`:n 高光谱成像,微纳光学计算成像 g6Vkns4 端到端光学算法联合设计 \ja6g 专题三:智能光子器件 #<0Hvde 级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计 &ivU4rEG 基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成 |
1B0 基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像 -N' (2' 基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类 N'2?Z b 基于深度学习的高分辨红外热波段雷达 `LkrG9KV{ 公众号:科研实践课堂
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