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【2h】

Wavelength Controllable Forward Prediction and Inverse Design of Nanophotonic Devices Using Deep Learning

机译：深层学习的波长可控前向预测和南光电装置的逆设计

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Yuchen Song; Danshi Wang; Han Ye; Jun Qin; Min Zhang;
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年度 2020
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1. Generative Deep Learning Model for Inverse Design of Integrated Nanophotonic Devices [J] . Yingheng Tang, Keisuke Kojima, Toshiaki Koike-Akino, Laser & photonics reviews . 2020,第12期

机译：集成纳米光电装置逆设计的生成深层学习模型
2. A deep learning approach to the forward prediction and inverse design of plasmonic metasurface structural color [J] . Nathan Bryn Roberts, Mehdi Keshavarz Hedayati Applied Physics Letters . 2021,第6期

机译：抗议性元表面结构颜色前向预测和逆设计的深度学习方法
3. Thermal Emission Control via Bandgap Engineering in Aperiodically Designed Nanophotonic Devices [J] . Enrique Maci#xE1, Lorenzo Rosa Nanomaterials . 2015,第2期

机译：非周期性设计的纳米光子器件中通过带隙工程进行的热辐射控制
4. Wavelength Controllable Forward Prediction and Inverse Design of Nanophotonic Devices Using Deep Learning [C] . Yuchen Song, Danshi Wang, Han Ye, European Conference on Optical Communications . 2020

机译：深层学习的波长可控前向预测和南光电装置的逆设计
5. Controlling the Phase of Titanium Dioxide for Nanophotonic Devices [D] . Griesse-Nascimento, Sarah Emily. 2019

机译：控制纳米光电装置二氧化钛的相
6. Thermal Emission Control via Bandgap Engineering in Aperiodically Designed Nanophotonic Devices [O] . Enrique Maciá 2015

机译：非周期性设计的纳米光子器件中通过带隙工程进行的热辐射控制
7. A cyclical deep learning based framework for simultaneous inverse and forward design of nanophotonic metasurfaces [O] . Abhishek Mall, Abhijeet Patil, Amit Sethi, 2020

机译：基于周期性的深度学习纳米光电元锉刀的同时逆向模拟框架
8. Novel Devices for Plasmonic and Nanophotonic Networks: Exploiting X-ray Wavelengths at Optical Frequencies. [R] . Atwater, H. A., Scherer, A., Painter, O. J., 2012

机译：用于等离子体和纳米光子网络的新型器件：利用光学频率开发X射线波长。

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