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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干涉测量术的原理、应用及技术演进研究
从宇宙天体的精细化观测到纳米级工业制造的质量管控，干涉测量术基于波的干涉效应，已发展为现代科学研究与工业生产中不可或缺的精准测量技术支撑。该技术以激光为核心载体，通过系统解析波的干涉规律，在跨学科领域实现了测量精度与应用范围的双重突破，成为推动科技进步的关键基础性工具。
2025-11-17
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什么是柱镜光栅？微米级光学技术引领视觉领域革新
当裸眼3D影像突破平面束缚，当立体成像技术赋能产品包装升级，当光学隐身从科幻概念走向技术实践，柱镜光栅这一核心光学材料正凭借其独特的技术特性，在多个领域推动视觉体验与应用场景的深度变革。作为由微米级圆柱状凸透镜阵列构成的功能性光学材料，柱镜光栅以精准调控光线传播路径的核心能力，成为连接微观结构与宏观视觉应用的关键桥梁。
2025-11-17
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突破性进展：阿秒涡旋脉冲串成功实现，拓展超快光-物质相互作用研究新维度
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2025-11-17
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清华大学提出神经光瞳工程傅里叶叠层成像技术实现大视场高分辨率显微成像突破
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2025-11-17
