典型文献
机器学习策略下的超快光子学设计:回顾与展望(特邀)
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
彭家俊;李晓辉;郗孙凡;焦可钦
作者机构：
陕西师范大学 物理学与信息技术学院,西安 710072;陕西师范大学 生命科学学院,西安 710072
文献出处：
引用格式：
[1]彭家俊;李晓辉;郗孙凡;焦可钦-.机器学习策略下的超快光子学设计:回顾与展望(特邀))[J].光子学报,2022(08):298-312
A类：
超快光子设计,模式锁定技术
B类：
学习策略,光子学,回顾与展望,特邀,从行为,光子计算,先河,七十多年,超短脉冲,脉冲数,推动力量,脉冲光纤激光,激光系统,最新进展,控制元件,技术条件,交叉技术,研究前景,出展,智能算法,光纤激光器
AB值：
0.26672
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