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  • 深度學習光學設(shè)計專題

    作者:佚名 來源:投稿 時間:2024-07-17 16:08 閱讀:4098 [投稿]
    深度學習在光學設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用為光子學結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新提供了新的機遇和挑戰(zhàn)。未來,隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,相信它將在光學設(shè)計領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。

    第四天

    第六章 基于馬赫-增德爾干涉儀的光計算 

    第一節(jié) 光計算及光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡介 

    1.1 光計算的背景介紹 

    1.2 光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與分類 

    1.3 光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀 

    第二節(jié) 基于 MZI 的光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 

    2.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理講解 

    2.2 MZI 級聯(lián)的相干光矩陣計算原理 

    2.3 N 階酉矩陣分解 

    2.4 基于 MZI 拓撲級聯(lián)的酉矩陣通用架構(gòu) 

    第三節(jié) 訓練數(shù)據(jù)集的獲取與處理(Python 實操) 

    3.1 Python 程序環(huán)境安裝 

    3.2 Pycharm 主要功能介紹 

    3.3 數(shù)據(jù)集的獲取方法 

    3.4 訓練數(shù)據(jù)集的前期處理 

    第四節(jié) 酉矩陣通用架構(gòu)的搭建(Python 實操) 

    4.1 二階酉矩陣的搭建 

    4.2 clement 架構(gòu)的搭建 

    第五節(jié) 光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型運行(Python 實操) 

    第五天

    第七章 全光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

    第一節(jié) 標量衍射理論基礎(chǔ) 

    1.1 惠更斯-菲涅耳原理 

    1.2 瑞利-索莫菲衍射公式 

    1.3 衍射角譜理論 

    1.4 離散傅里葉變換 

    第六節(jié) 光學衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Python 實操) 

    2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 

    2.2 光學衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 

    2.3 光學衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)手寫數(shù)字識別 

    2.4 光學衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 

    第八章 超材料反向設(shè)計實例 

    第一節(jié) 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實現(xiàn)全介質(zhì)超表面的設(shè)計(COMSOL 實操) 

    1.1 超表面元的模擬 

    1.2 超表面元的參數(shù)提取 

    1.3 訓練數(shù)據(jù)集的搭建 

    1.4 預測模型的訓練 

    第二節(jié) CNN 和 RNN 的組合尋找等離子體結(jié)構(gòu)的光學特性(COMSOL 實操) 

    第三節(jié) DELAY 強化學習算法實現(xiàn)激光器的自動鎖?刂 

    深度學習計算光學成像專題

    第一天

    第一章:光學成像基礎(chǔ)

    第一節(jié):緒論

    1.什么是光學成像?

    2.光學成像進展

    第二節(jié):光學成像重要屬性

    1.物距、焦距、空間帶寬乘積

    2.分辨率、視場、景深

    3.球差、慧差、場曲、畸變、色差、像差

    4.點擴散函數(shù)、調(diào)制傳遞函數(shù)

    第三節(jié):成像質(zhì)量評價指標

    1.全參考評價

    2.半?yún)⒖荚u價

    3.無參考評價

    第四節(jié):光學成像發(fā)展趨勢

    1.功能拓展 (相位、三維、非視距、穿云透霧、遙感)

    2.性能改善(視場大小、分辨率、成像速度)

    3.系統(tǒng)優(yōu)化(小型化、廉價化、高效制造)

    第二章:典型計算成像

    第一節(jié):計算機斷層掃描(CT)成像

    1.基本原理(X射線投影與探測)

    2.基于深度學習的計算重建

    3.技術(shù)進展與應(yīng)用

    第二節(jié):壓縮感知成像

    1.稀疏表示與測量

    2.典型重建算法與優(yōu)化

    3.壓縮感知成像計算重建

    4.應(yīng)用與發(fā)展趨勢

    第三節(jié):編碼孔徑成像

    1.編碼孔徑設(shè)計原理

    2.成像系統(tǒng)特性與優(yōu)勢

    3.基于深度學習的圖像重建

    4.典型應(yīng)用概述

    第四節(jié):非視距成像

    1.成像場景概述

    2.光傳播模型與測量

    3.成像重建算法

    4.技術(shù)挑戰(zhàn)與未來發(fā)展

    第五節(jié):無透鏡成像

    1.成像系統(tǒng)

    2.光傳播模型建模

    3.基于深度學習的計算重建

    4.技術(shù)挑戰(zhàn)及發(fā)展

    第三章:實操軟件介紹及運行(實踐)

    第一節(jié):Python環(huán)境的搭建

    1.了解anaconda的安裝

    2.運行環(huán)境創(chuàng)建及激活

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    文章點評

    bairuizheng:個人想學費用不低啊(2024-07-21)