编辑 | 萝卜皮 在 2020 年，光子学中的人工智能部署催生了许多研究活动，但乐观的情绪必须与现实主义相平衡。2021 年 2 月，第 15 卷，第 2 期的《 Nature Photonics 》杂志通过一个焦点问题来庆祝该领域的进步。 机器学习的崛起 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41566-020-00748-w 源自线性回归等过程的数据分析技术的改进，已经促进了众多高效的机器学习算法的出现。这些系统的结果，可以改进并提供学习的外观。「学习」和「输出」是由人工编写的代码和数据输入预先确定的。尽管如此，这样的系统擅长有效地解决某些类型的问题，例如图像模式识别。 如果机器学习算法在「层」方面足够复杂和「深入」，那么机器学习就可以成为所谓的深度学习、神经网络以及深度神经网络。所有这些术语都松散地属于机器学习和人工智能算法的范畴；无论名称如何，机器学习在应用中似乎几乎是无限的。 光子学中的机器学习 机器学习似乎与光子学有特别的协同作用，尤其是在功率效率和并行性方面。正如 David Pile 与 Aydogan Ozcan 在问答中所讨论的，现在有两个主要推动力将机器学习应用于光子学。 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41566-020-00747-x 两个主要方向之一，是使用在传统计算机上实现的人工智能算法，来设计具有改进的、有特定任务性能的光学结构和设备。尽管该方法确实与逆向设计算法方法（非机器学习）进行了比较，但结果无疑令人印象深刻，人工智能的结果往往会超越人工控制设计所能达到的效果。这时确实会有种类似「黑匣子」的感觉，其中可能缺乏直觉和理解，但随着研究人员的努力解释与发现，这种情况可能会有所改善。 光子结构设计的深度学习 有关用于光子结构设计的深度学习的一般概述和介绍，请参阅来自美国波士顿东北大学的 Wei Ma、Zhaocheng Liu等人的评论「 Deep learning for the design of photonic structures 」。他们给出了历史背景，概述了算法基础，然后展示了如何使用模型来设计特定任务的光子设备。 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41566-020-0685-y 另一个可能更雄心勃勃的方向是，尝试使用光学系统来实现人工智能计算。然而，这一目标同包括光逻辑器件和非机器学习光计算在内的领域一样，受到了类似的误解和虚假声明的困扰。 例如，逻辑门、计算和神经网络都是被动（线性）系统，无法实现的主动（非线性）现象。线性系统的输出，例如通过狭缝、光栅或其他无源结构的传统光学干涉，无论多么复杂，都可能看起来提供逻辑（暗淡的「零」或明亮的「一」），但系统不会主动改变结果。研究人员通常会表明，您可以通过改变输入或修改设置/结构，来「主动」改变结果，实现逻辑或计算；但在这种情况下，「主动」组件是实验者（例如调整激光，或改变结构），而不是设备本身。 类似的论点也适用于人工智能。例如，在神经网络的情况下，需要一个激活函数，其目的是提供所需的非线性。晶体管（有源/非线性器件）形成核心或电子处理单元，而不是电阻器、电容器和电感器（通常是无源线性元件）是有充分理由的。尽管如此，正在取得的真正进展确实令人震惊。 用于人工智能和神经形态计算的光子 来自美国新泽西州普林斯顿大学的 Bhavin Shastri、Alexander Taitc 等人在一篇题为「 Photonics for artificial intelligence and neuromorphic computing 」的评论中，讨论了在光子系统中模拟神经系统的神经生物学架构，以及进行神经形态计算的研究。光子神经形态计算方面，将来似乎会有巨大的机会，例如亚纳秒延迟，但正如评论中所述，需要克服一些真正的挑战。 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41566-020-00754-y 超高速光子中的机器学习和应用 说到快速现象，机器学习可能特别有影响力的一个领域是其在超快光子学中的应用。在另一篇题为「 Machine learning and applications in ultrafast photonics 」的评论中，来自芬兰坦佩雷大学的 Goëry Genty、Lauri Salmela 等人讨论了已经取得的成果，包括脉冲激光器的设计和操作，以及超快传播动力学的表征和控制， 并概述未来的挑战。 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41566-020-00716-4 基于光子的机器学习用于权衡自动驾驶 正如来自北美丰田研究所的 Sean Rodrigues、Ziqi Yu 等人在他们题为「 Weighing in on photonic-based machine learning for automotive mobility 」的通信中解释的那样，机器学习的潜力远远超出了光子学研究人员的传统素材。在自动驾驶汽车等应用中，需要有限的数值精度、高推理速度和并行性，光学神经网络处理可能会找到获得商业成功所需的利基市场。 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41566-020-00736-0 期刊链接： https://www.nature.com/nphoton/volumes/15/issues/2
今日区块链资讯1。纳米比亚银行（BON）计划在2022年4月之前完成对加密货币的研究，纳米比亚央行行长JohannesGawaxab）最近证实。然而，州长重申加密货币不是法定货币，因为该国法律目今日区块链资讯特斯拉持有的比特币已经接近14。7亿美元1。美联储将基准利率维持在00。25不变，符合市场预期。2。美联储FOMC声明表示，寻求实现通胀在一段时间内适度高于2，以使长期通胀均值达到2，且较长期通胀预期仍然牢牢锚定在2。将今日区块链资讯1。美国货币监理署代理署长MichaelHsu表示，其机构正在审查USDT背后的Tether公司的商业票据储备金，以明确是否每个USDT都由等值的一美元支撑。稍早前，美国财长领导的健培ampampamp健澜科技与上海市第一人民医院就AI医疗科研发展进行交流健培健澜科技与上海市第一人民医院就科研合作进交流产学研融合推动AI医疗科研发展健澜啄影科技健澜科技2021年3月3日，健培杭州健澜科技有限公司与上海市第一人民医院就未来科研合作进行61879元！2020杭州市人均可支配收入公布！你达标了吗？打工人打工魂打工都是人上人这一年里浙江打工人都收获满满啊杭州2020年人均可支配收入61879元让我们一起看看哪个地方的打工人最会赚钱吧浙江省11市全体居民人均可支配收入图源图虫9宇宙从哪里开始，又会到哪里结束？这要从质量与能量开始说起宇宙从哪里开始，又会到哪里结束？这要从质量与能量开始说起。那么，质量与能量有等价关系，可以相互转化（后文有详细分析解读），这在整个宇宙舞台的背景下，有什么意义呢？以及运动与相互作用美国NASA登月是真是假？中国院士欧阳解读NASA太狡猾我国著名科学家国家科学院院士地质学家嫦娥探月工程首席科学家欧阳自远接受媒体采访的时候表示，所谓的美宇航员没有登月的说法其实都是谣言，他列举了一系列的科学论据破解了以上谣言。同时欧阳2021年，你我不可不知的20条歪理（太精辟，健澜建议收藏）1hr世上最动听的话不是我爱你，而是你的肿瘤是良性的。感悟再多的钱，没有了健康，也花费不了再大的名气，没有了健康，也不过是一场云烟。2hr不为自己的梦想奋斗，就要为了别人的梦想打工致命涨价潮！铜涨38，纸涨50，再不调控就晚了！从去年下半年开始，一场流动性过剩与供给侧结构变化所引发的原材料涨价危机开始席卷全国。春节过后，随着各种势力的不断加码，涨价潮妖氛日炽，一场毁灭性的灾难正以极度震撼的方式登场。我做工健澜从技术解析实现步骤到应用案例全解图像搜索技术含实操图像搜索，是通过搜索图像文本或者视觉特征，为用户提供互联网上相关图形图像资料检索服务的专业搜索引擎系统，是搜索引擎的一种细分。从简单的以图搜图车牌识别，到人脸识别植物或宠物的识别，浙大邵逸夫医院在全国首创电子病历与科研数据区块链应用点击星标我们1月26日，浙江大学医学院附属邵逸夫医院上线区块链医疗应用，在全国范围内首创区块链技术在医疗电子病历与科研数据领域的应用场景。这是浙大邵逸夫医院利用区块链技术提高医院精