Online unsupervised Hebbian learning in deep photonic neuromorphic networks
该研究提出并实验验证了一种基于非易失性相变材料突触和全光域局部反馈机制的深层光子神经网络,实现了无需光电转换的在线无监督赫布学习,并在字母识别任务中达到了100%的准确率。
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该研究提出并实验验证了一种基于非易失性相变材料突触和全光域局部反馈机制的深层光子神经网络,实现了无需光电转换的在线无监督赫布学习,并在字母识别任务中达到了100%的准确率。
该论文提出了一种名为 HEPAT 的新型成像技术,通过利用低成本射频加热器诱导的温度依赖性热机械特性变化,将光声层析成像与射频吸收成像相结合,从而在无需昂贵射频源的情况下实现了对组织光学和射频吸收特性的互补成像,显著提升了成像的特异性与诊断能力。
该研究通过建立基于“拔河”原理的随机过程模型,揭示了时间序列自相关特性对多臂老虎机决策性能的影响机制,发现负自相关在奖励丰富(获胜概率之和大于 1)的环境中更优,而正自相关在奖励匮乏(获胜概率之和小于 1)的环境中更有效,且当获胜概率之和等于 1 时决策性能与自相关无关。
本文运用量子力学算符方法,推导并验证了由艾里型初始条件(包括艾里、截断艾里及艾里 - 高斯函数)定义的 和 傍轴光束的传播规律,证明了该方法在分析傍轴波传播时具有优雅且强大的替代框架价值。
该研究提出了一种工作于 2000-2500 nm 波段的新型中波红外光热显微技术,通过暗场探测有效抑制水背景干扰,实现了在完整肿瘤球体和深层生物组织(深度达 500 微米)中对内源性生物分子及氘标记代谢物的高分辨率化学成像。
该论文提出并理论研究了利用低对称性二维材料中的贝里曲率偶极子,在法布里 - 珀罗腔内通过直流偏置将电能直接转换为相干太赫兹辐射的机制,实现了具有手性可调、偏振选择特性的单层材料太赫兹放大与激光发射。
该研究通过时间分辨光谱与理论模拟,揭示了激子极化激元凝聚体在弹道输运过程中,由非相干激子库调控的模间相干能量转移所引发的皮秒级超快种群振荡现象。
该研究通过构建融合时空增益动力学的统一模型,阐明了光纤激光器中低于与高于阈值呼吸孤子的不同形成机制(前者源于调Q与孤子整形的相互作用,后者由克尔非线性和色散主导),并通过实验验证了该框架对非平衡态动力学及呼吸孤子现象的预测能力。
这篇评论指出,Phys. Rev. Lett. 132, 233801 (2024) 中声称定义的“实空间自旋陈数”并非新不变量,而仅仅是曲面欧拉示性数的另一种表述,其结果本质上就是针对曲面的 Chern-Gauss-Bonnet 定理,且该数值表征的是曲面本身的拓扑性质而非场的偏振态。
该研究通过离子束辐照后处理技术,成功调控手性介电超表面的耗散损耗,将其圆二色性从 0.70 提升至 0.85,为最大化工程纳米结构的光学手性提供了新途径。
该论文提出了一种理论框架,证明双曲声子极化激元能够突破传统近场限制,在室温下通过发散的双极相互作用势实现具有极端方向性的长程中红外能量传输。
该论文通过扩展有限时域差分(FDTD)方法,建立了一个能够处理沿光轴分层的各向异性材料(满足克莱曼对称性)的数值模拟流程,从而克服了传统方法在解释线性非均匀性下相干非线性显微成像(如三次谐波产生)时面临的相位匹配复杂性问题。
本文提出了一种利用灰度及二值振幅计算机生成全息图实现的光学元件-free 经典鬼成像方案,通过优化算法精确复现光强分布并结合稀疏目标显著提升了成像质量,为 X 射线等难以使用传统光学元件的波段提供了极具潜力的成像途径。
该研究提出了一种利用荧光纳米金刚石结合光探测磁共振与激光偏振调制技术,通过直接测量微柱旋转角度而非位移来实现高精度三维细胞牵引力测量的新方法,有效克服了传统位移追踪技术的衍射极限与梁理论假设限制,显著降低了力估算误差并实现了多维变形检测。
该研究利用薄膜铌酸锂的各向异性非线性极化率,通过集成非线性微环谐振器中的非线性切伦科夫辐射,实现了从芯片到自由空间的多维可重构结构光(包括光学涡旋、光学斯格明子和多态微梳)的灵活生成与调控,从而弥合了结构光与集成非线性光学领域的研究鸿沟。
该研究利用暖铯蒸气中的拉曼量子存储器,通过动态整形控制场合成可调相干滤波器,成功实现了对 30 个正交赫米特 - 高斯时间模式的高保真度可编程处理,为连接兆赫兹至吉赫兹带宽的高维量子网络提供了关键的原子接口。
该论文通过超越偶极近似的光 - 物质耦合机制,打破了传统认为光无法与分数量子霍尔效应集体激发相互作用的认知,揭示了腔光子与边缘等离激元模式形成极化激元的可能性,并指出单模腔可保持拓扑保护而多模腔在超强耦合下会导致拓扑保护失效。
该论文提出了一种受视网膜启发的非线性光子网络激光系统,利用空间竞争的激光模式模拟异质抑制耦合神经元,在极少样本和类别不平衡的低数据场景下实现了超越传统软件卷积神经网络和视觉 Transformer 的特征检测、分类及分割性能。
该研究通过第一性原理计算与理论分析,提出利用非线性声子学机制,通过选择性激发红外活性晶格振动诱导非线性拉曼模位移,从而在无需高压的情况下利用光照射将双层镍酸盐 LaNiO 的层间 Ni-O-Ni 键角调控至更接近直线构型,为通过光控手段优化其超导结构提供了新途径。
该研究利用集成光学控制技术在相位稳定的驻波中,首次实现了钙离子多模式激光冷却,在 150 微秒内将多个运动模式从多普勒温度冷却至接近量子基态,显著超越了传统行波方案的冷却速率、带宽及最终声子数性能。