“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 cAogz/<S  
基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 =) $a>N  
基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计
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超表面消色差聚合器设计，超表面偏振转换器件设计 b54<1\&  
基于形状优化的梯度超表面设计，基于遗传算法的超表面设计 |K YONQ  
专题二：智能光学计算成像 snK$? 9vh  
Numpy/cupy 与 matplotlib 绘制分形图像 &jT>)MXPu  
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 R#"kh/M  
图像的神经网络表示与 ADMM 图像重构 TxoMCN?7c  
压缩感知和压缩编码成像 >2_BL5<S  
高光谱成像，微纳光学计算成像 ]8NNxaE3(  
端到端光学算法联合设计 &.y:QVR,!  
专题三：智能光子器件 5?&k? v@  
级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计 ;e_dk4_  
基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成 Xp[[ xV|  
基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像 >k,bHGj?  
基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类 nU-.a5  
基于深度学习的高分辨红外热波段雷达 ;]D@KxO$dJ  
公众号：科研实践课堂