"论文快讯"栏目专注于分享Metasurface领域的最新研究成果，帮助读者快速了解该领域的前沿动态。本期介绍了一篇由南京大学团队发表在Optica期刊上的论文，题为"Miniaturized high-efficiency snapshot polarimetric stereoscopic imaging"。该研究提出了一种基于偏振超构透镜的微型化被动快照偏振立体成像方案，通过圆偏振分量分离获

本研究提出一种新策略：在等离子体超表面集成人工神经网络（ANN）与表面增强拉曼光谱（SERS），实现人血清中氯氮平及其两种主要代谢物（去甲氯氮平与氯氮平-N-氧化物）的快速TDM。(a,e,i) 血清（蓝/顶部）、氯氮平（橙/第二）、去甲氯氮平（黄/第三）、氯氮平-N-氧化物（紫/底部）在10 μg/mL、1 μg/mL、0.1 μg/mL浓度下的SERS光谱；(c,g,k) ANN分类混淆矩阵（

此外，TGN使用的串联结构确保了稳定的收敛和高效的结果生成，从而有效解决了扩散模型中观察到的生成速度缓慢的问题。在后续的研究中，我们计划利用卓越的条件精度开发和制造复杂的自由形态超原子，并研究复杂约束下神经网络生成的理论，以适应实际场景中超表面设计的需求。通过采用第一个用于超表面设计的概率生成模型，TGN为反向设计的深度学习开辟了新的途径，为设计具有期望电磁特性的复杂超原子结构提供了快速且准确的方

并且，通过训练的神经网络，快速获得更高质量的相位重建，增强了QPI系统的空间带宽产品，提高了成像分辨率和检测速度。该系统大大简化了成像过程，并提高了计算效率，具有广泛的应用潜力，特别是在生物医学和细胞成像领域。(b-u) 左侧的两幅面板表示远视和近视图像，接下来的面板分别为基于TIE的QPI图像、深度学习辅助的QPI图像和原子力显微镜（AFM）图像。为了测试提出的方案，实验中使用了四种不同厚度的相

论文快讯：中山大学团队在《Laser & Photonics Reviews》发表高分辨率RGB消色差超构透镜研究。该研究设计了一种偏振无关的二聚体纳米天线结构，实现了直径410μm、NA 0.97的超构透镜，成像分辨率达0.775μm。针对空间复用导致的成像模糊问题，创新性地结合U-net神经网络进行图像恢复，显著提升了成像质量。该成果为数字投影、VR/AR等应用提供了"硬件-

该设计能够对入射的非相干自然光（即直接的信息载体）执行高度并行的光谱向量内积运算，从而赋能传感器内的光学模拟计算，具备极高的能量效率。作者设计了一种基于超表面的光谱卷积神经网络（Spectral Convolutional Neural Network, SCNN）芯片，将光谱滤波和卷积操作集成在传感器内，借助超表面的高效光谱调控能力。具体来说，超表面通过其独特的亚波长结构控制光的分布和传播方向，

作为一个新手，写这个教程也是想和大家分享一下自己学习强化学习的心路历程，希望对大家能有所帮助。这个系列后面会不断更新，希望自己能保证起码平均一天一更的速度，先是介绍强化学习的一些基础知识，后面介绍强化学习的相关论文。本来是想每一篇多更新一点内容的，后面想着大家看CSDN的话可能还是喜欢短一点的文章，就把很多拆分开来了，目录我单独放在一篇单独的博客里面了。完整的我整理好了会放在github上，大家一

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摘要：上海理工大学团队在《Laser & Photonics Reviews》提出基于级联超表面的模块化衍射神经网络（MDNNs），突破传统全光计算的功能固定限制。通过自旋解耦超表面实现独立模块功能（如字母分类准确率93.3%），级联组装后生成新功能（数字分类+成像）。该设计支持类乐高的可重构架构，并展示高容量加密应用，为多功能集成光计算开辟新路径。