“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 L3<XWpv
基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 bM-Y4[
基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 CS"p[-0
超表面消色差聚合器设计，超表面偏振转换器件设计 ^2mXXAQf7^
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 QGLm4 Wl9
专题二：智能光学计算成像 -TD6s:'
Numpy/cupy 与 matplotlib 绘制分形图像 @#T?SNIL5
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 `E|IMUB~
图像的神经网络表示与 ADMM 图像重构 MnX2sX|
压缩感知和压缩编码成像 B]Zsn`n
高光谱成像，微纳光学计算成像 @EZXPU
端到端光学算法联合设计 t8P>s})[4
专题三：智能光子器件 Xp{gh@#dr
级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计 o_5|L9
基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成 ;<MaCtDt
基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像 wPc,FH+y
基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类 RuXK` y Sv
基于深度学习的高分辨红外热波段雷达 mR0@R;,p
公众号：科研实践课堂
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