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“西光所建所60周年暨《光子学报》创刊50周年”专辑（下）
机器学习策略下的超快光子学设计：回顾与展望（特邀）
彭家俊 李晓辉 郗孙凡 焦可钦 
作者单位
摘要
1陕西师范大学 物理学与信息技术学院，西安 710072
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。
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光子学报
2022, 51(8): 0851518
RESEARCH ARTICLE
Fe3O4 nanoparticle-enabled mode-locking in an erbiumdoped fiber laser
Xiaohui LI 1,*Jiajun PENG 1Ruisheng LIU 1,2Jishu LIU 1[ ... ]Jian ZHANG 2
作者单位
摘要
1 College of Physics and Information Technology, Shaanxi Normal University, Xi’an 710119, China
2 State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710119, China
Fe3O4 rectangular pulse dissipative soliton erbium-doped fiber nonlinear photonics 
PDF全文 Full Text
Frontiers of Optoelectronics
2020, 13(2): 149
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