科研新前沿：非线性光学全光计算和人工智能融合
在人工智能与光子学设计的融合背景下，科研领域的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光学设备领域的革新。据调查显示，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：
一：光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。
二：超构表面和超材料设计：机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。
三：光子神经网络：利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。
四：非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。
五：智能光子系统的多任务优化：通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。
六：光谱分析与预测：机器学习模型能够分析光谱数据，预测材料特性或器件性能，这对于材料科学和光子器件的研发至关重要。
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硅光、光模块与CPO的关联及核心特性分析
硅光、光模块、CPO这些高频出现的技术术语，背后承载着数据传输效率突破的核心逻辑。从传统通信网络到新一代数据中心，光传输技术的每一次革新都离不开材料、结构与封装方式的突破。本文将带你走进光传输技术的核心圈层，揭秘硅光技术如何推动光模块从分立组装走向共封装时代，以及这条进化之路上的关键突破与未来方向。
2025-12-31
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2025-12-31
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2025-12-31
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TriAngle激光束准直：一看就懂的高精度光学校准方案
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传统的激光校准靠人工慢慢调，又费时间又容易出错，环境稍微变一点（比如温度、振动）就不准了。而TriAngle是专门解决这个问题的设备，能让激光校准变得简单、快速又精准。2025-12-30
