顶峰相约！青年博士从Nature到Science！非线性光学迎来历史性突破！

随着深度学习技术的迅速发展，计算光学成像领域迎来了新的机遇。传统光学成像系统受限于硬件能力和物理法则，难以在高分辨率和高速成像间取得平衡。深度学习通过神经网络对复杂数据进行建模与分析，实现了超分辨率成像、快速成像和高精度成像等多种高难度任务。这种技术不仅提升了成像质量，还显著减少了数据处理时间，极大拓展了光学成像的应用范围。尤其在医学影像、材料科学和工业检测等领域，深度学习驱动的计算光学成像正展示出强大的潜力与优势。此外，深度学习在光学设计领域的应用也引起了广泛关注，为光子学结构设计带来了新的机遇和挑战。通过数据驱动的思想建模，深度学习为解决光子学结构设计面临的问题提供了新方向，推动了成像技术向更高水平发展。