通过神经网络的学习算法，本文设计了一种新颖的元表面结构，并结合新型的基于神经元特征的图像重建算法，在全彩超小场景，完成首个高质量的纳米光学成像装置，同时实现最宽的视野和最大的 0.5mm，f/2 光圈。

Feb, 2021

本文介绍了一项将计算成像和超表面光学原理相结合的研究，旨在构建一个具有单个金属透镜的系统，以实现在白光照明下的成像和消除色差像差。该金属透镜表现出一个光谱不变的点扩散函数，可以通过单个数字滤波器重建捕获的图像，同时减少像差和缩小成像系统的光学部件。

Feb, 2018

本研究提出了一个基于模型的优化框架，用于从加工样本的空间频率响应中构建代理相机，进而为训练基于学习的算法提供光学畸变和随机制造偏差的合成数据对，并利用超扩张全方位动态卷积来纠正制造降解，从而实现全面的计算摄影。

May, 2023

光子处理器在能量成本高昂、人工智能计算需求剧增的背景下成为替代传统电子处理器的潜在选择，然而现有的光学神经网络在图像识别准确度上远远低于现代电子神经网络，本研究通过低维重参数模型引入了一种基于大核空间可变卷积神经网络，实现了基于纳米光学结构的光学神经网络在 CIFAR-10 数据集上达到 73.80% 的盲测分类准确度，首次超越现代数字神经网络 AlexNet（72.64%），让光学神经网络跻身于现代深度学习时代。

Aug, 2023

利用自由空间光学前端单元实现第一层的线性操作，然后通过电子方式实现后续层的混合光电架构，在 Kaggle 猫狗挑战数据库中获得了 87% 的图像分类精度。

Dec, 2018

本文介绍了使用双折射光学亚表面和偏振器马赛克光敏传感器捕获四个光学编码测量结果的系统，用于光学电子不相干滤波的任务，并使用一种新的正则化器应用梯度下降来找到一个可以实现一组用户指定空间滤波器的亚表面。

Jul, 2023

本文提出了一种基于机器学习的全局优化框架，以设计光子器件。该方法使用对抗自动编码器和元启发式优化框架，通过物理传递的压缩设计空间工程，提高了元器件配置的优化搜索效率，并可以揭示器件的光学性能的物理基础。

Jul, 2020

利用元表面技术对薄膜光学进行光学特性的灵活操控，本研究提出了一种替代优化框架来开发适用于天文高对比度成像的两种旋涡相位面具，其中的几何特征通过计算智能技术进行优化。为解决传统方法的不足，引入一种数据高效的进化优化设置，利用深度神经网络作为高度精确和高效的替代模型，使用健壮的粒子群进化优化方案操作光子器件的几何参数进行优化，通过该方法，优化了两种设计方案的性能，有效地将所需的模拟次数与传统优化技术相比减少了 75%。

Sep, 2023

基于单光子相机的能效高、低成本小型测量，我们提出了一种重建任意兰伯特物体 3D 形状的方法。通过模拟数据和实际捕捉的测量结果来展示我们的方法可以成功恢复复杂的 3D 形状，连接了基于图像建模和主动式范围扫描，并为单光子相机的 3D 视觉迈出了一步。

Mar, 2024

本研究利用物理规范化深度自监督学习结构，加速针对集成电路的 ptycho-laminographic 重建，仅需采集 16 倍少的角度样本和 4.67 倍更快的计算，且重建品质优于完整采集和无学习的密采集重建，从而实现了对纳米结构的三维检查，并为安全和可靠性保障做出了贡献。

Apr, 2023