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机器学习策略下的超快光子学设计:回顾与展望(特邀) 被引量：1
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作者 彭家俊 李晓辉 +1 位作者 郗孙凡 焦可钦 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期314-328,共15页
从行为组织学开创了光子计算的先河以来,基于人工智能的光学计算已经发展了七十多年,这一历程对超快光子学的智能化研究产生了重要影响。近年来,因超短脉冲非线性多维相互作用的复杂化,让超快光子学方向的研究产生了巨大的发展潜力。智... 从行为组织学开创了光子计算的先河以来,基于人工智能的光学计算已经发展了七十多年,这一历程对超快光子学的智能化研究产生了重要影响。近年来,因超短脉冲非线性多维相互作用的复杂化,让超快光子学方向的研究产生了巨大的发展潜力。智能超快光子学的研究,为超短脉冲数据的完整、准确和有代表性提供了新的推动力量。在这里,我们回顾了机器学习策略下超短脉冲光纤激光系统的最新进展。通过算法和控制元件两方面的设计,进一步概述了满足这些进展所需的技术条件。并对机器学习与超快光子学这一新兴交叉技术所存在的挑战与未来研究前景做出展望。 展开更多
关键词 机器学习 超快光子设计 模式锁定技术 智能算法 光纤激光器
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