用深度神经网络实现高精度纳米光子器件的光谱计算

作为一种数据驱动的研究方法,深度学习已改变了许多研究领域,如计算机视觉、自然语言处理,并已拓展至农业、航空航天、医疗保险等传统行业。本研究基于深度学习这一数据驱动研究方法,开发了一个深度神经网络模型,用于快速光谱计算。仅使用设计空间中一万亿分之一的样本来训练模型,但该模型以超高的精度预测了光谱,将完整数据集的均方根误差低至2.2%,对于清洗后的数据集,均方根误差仅为1.3%,显示了深度学习在光学器件设计中的巨大潜力。

蓝桥杯赛题“填充”的贪心与动态规划算法分析

为了更好地帮助老师和学生了解当前大学生程序设计竞赛的命题方向以及侧重点,以2023年蓝桥杯大赛为例,运用贪心和动态规划两种解题思路,分析了一道颇具代表性的比赛题。通过对本赛题的分析,表明了要在大学生程序设计竞赛中取得成绩,不仅需要有扎实的编程基本功,还要在平时的训练中注重锻炼逻辑推理能力、洞察力和抗压能力,因而通过鼓励学生参与程序设计竞赛可有力提升学生的综合素质。