灰阶法用于内窥镜照明用光缆中光能传递效率稳定性的测试

该文提出了一种医用内窥镜照明用光缆的新的测试方法,对灰阶测试法与传统光通量测试法进行了对比试验,并提出可进一步将灰阶法用于内窥镜其他性能测试中的思路。照明用光缆;光通量;

超表面光学计算实现与应用研究

大数据时代的海量数据处理任务和人工智能技术的发展产生了对算力的爆炸式需求。传统电子计算系统由于受到集成电路技术和本身的架构的制约,难以在算力和计算速度上有质的提高。算力不足已经成为人工智能技术发展的瓶颈,发展新的计算范式从基础研究转变为一种紧迫的现实需求。光学计算系统高速、高并行和低功耗等特性契合了对理想计算范式的要求。本文通过基于超表面的光学计算系统设计,利用其自由度高、功能强大的特点,实现诸如卷积、微分、积分等数学运算,并在边缘检测、模式识别、图像处理等人工智能和深度学习领域开展应用比较研究,从而论证得到超表面的光学计算系统替代电子计算系统的可行方案。

光学神经网络实现与应用研究

信息技术和人工智能的发展带来了数据的指数增长和对算力的爆发式需求。集成电路技术进步所能提供算力的速度已经远落后于人工智能算力需求的增长速度。同时传统电子计算系统由于冯诺伊曼架构的局限,难以满足对计算速度和功耗的要求。光学计算系统是有效解决传统电子计算系统算力、速度和功耗难题的可行方案之一。光学神经网络是光学计算的一个重要方面,通过光学硬件搭建的光学神经网络可直接在物理上实现卷积、微分、积分等数学运算。由于光学神经网络具有高并行能力、高带宽、高速度、低功耗等优势,能够有效解决人工智能的算力焦虑和功耗制约,在图像处理、语音识别等广泛领域有重要应用价值。