第一百四十四期光子学公开课-光计算与智能感知-第一百四十四期光子学公开课-光计算与智能感知

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• AI视频小助理:一、清华大学电子工程系陈伟教授关于光计算与智能感知的介绍，以及实验室对于光计算的应用和未来发展前景的一些简单思考和尝试。 二、光计算的概念和应用，包括感前、感内和感后计算，以及利用衍射光学神经网络实现计算的方法和研究成果。 三、该视频介绍了一个利用光学系统实现卷积操作的方法，通过添加光学眼模板和卷积核来处理图像和视频。该方法可以实现无损光学图像和视频的探测和识别。 16:41 - 利用psf卷积操作实现光学系统和目标场景的剪辑操作 17:48 - 利用空间光调制器和像增强器实现光功率提升和非线性效果 23:33 - 使用lissmask和mask实现卷积操作，避免透镜限制和体积限制 四、一个使用无源光模板和逐像素计算来识别手写数字和人脸的方法，可以极大提升边缘传感器的计算效率和功耗降低。 五、利用离散余弦变换进行动作识别、目标追踪等视觉任务的方法，以及利用像素级控实现光学域成交编码压缩的实例。同时，还介绍了感内计算和辅助光向量的相关研究。 33:21 - 调制可以用来做各种视觉任务 36:23 - 逐像素调整的PRESENSOR可以实现高精度动作识别 37:31 - 感内计算在图像传感器表面铺设二维材料可以实现单独调整每个像素的光电响应系数 六、集成波分光学神经网络(APNN)及其在光计算中的应用。探讨了光计算与电子计算的区别，并介绍了一些典型的APNN结构。 41:41 - 使用二硫化物的光电晶体管模拟脉冲成员的模拟 43:21 - 光计算可以分为专用计算、通用计算和AI计算 44:57 - 光计算具有独特性，需要跳出之前框架思考 七、集成衍射光学神经网络的原理和应用，包括将空间衍射网络集成到二维平面上，实现权重的连接等。 八、该文章介绍了一种利用衍射单元组成的集成光学神经网络芯片，通过调整相位和功率误差补偿等措施实现了较好的计算效果。同时，还探讨了如何进一步提高计算力和实现复杂功能的问题。 九、光计算领域中的一些最新进展和研究方向，包括单点集合的验证、多任务扩展、计算密度的提升等，并探讨了光计算所面临的挑战和未来发展。 十、光计算中常见的校准问题和集成概念，同时探讨了相变材料在光计算中的重要性和存储问题。作者提出，光存储是一个重要的研究方向，并介绍了他们的一个实验结果。 --本内容基于视频内容由模型生成，仅供参考，由@乌龟划小船 召唤发送
• 也想成为英雄:非常透彻，，受益匪浅
• 有言在娴:这方向好找工作吗
• 乌龟划小船:@AI视频小助理 总结一下