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RESNET50 卷积神经网络在散射介质中光学参数提取的应用
通过使用卷积神经网络 RESNET 50 和模拟数据，我们训练的通用卷积神经网络能够从散射介质中恢复光学特性的参数，具有较小数据集的训练相比之前的研究具有相媲美或更好的重建准确性。此外，通过在多个参数上进行训练，如多个平面上的强度分布或出射
PDF2 months ago
通过扩散模型直接将光学属性映射到亚波长结构
基于潜在扩散模型，利用人工智能的生成能力，提出了一种不依赖前向模拟和迭代优化，直接将光学性质映射到结构的逆向设计方法。该方法可按照给定的光学性质生成高保真度的次波长光子结构，可能改变光学设计方法，并加速新光子器件的研究。
PDF3 months ago
NeuBTF：神经场用于 BTF 编码和传输
提出了一种新颖的神经材料表示方法，能够压缩、平铺和外推 Bidirectional Texture Functions (双向纹理函数)，并能够学习表示许多光学特性。
PDFa year ago
使用 GPT-3 从文献中提取结构化的种子介导金纳米棒生长过程
本文使用 GPT-3 语言模型从非结构化科学文本中自动提取结构化的多步骤种子介导生长金纳米棒的程序及结果，以控制金纳米棒的形状和光学性能。通过在 1137 篇论文中提取 11644 个实体，提供了 332 个完整的生长程序和结果，证明了该方
PDFa year ago
多层光学计算
本研究介绍了计算多层平面结构中光学性质的传输矩阵方法，包括斜角入射，吸收分布，椭偏参数和不相干层等，同时讨论了一些公式的奇怪后果，例如在无增益的情况下计算 $T>1$，并给出了适用于不相干层的修正公式。
PDF8 years ago