Zobrazeno 1 - 10
of 35
pro vyhledávání: '"Tang, Yingheng"'
The ability to design and dynamically control chiroptical responses in solid-state matter at wafer scale enables new opportunities in various areas. Here we present a full stack of computer-aided designs and experimental implementations of a dynamica
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.13190
Diffractive optical neural networks (DONNs) have been emerging as a high-throughput and energy-efficient hardware platform to perform all-optical machine learning (ML) in machine vision systems. However, the current demonstrated applications of DONNs
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.10905
Optical architectures have been emerging as an energy-efficient and high-throughput hardware platform to accelerate computationally intensive general matrix-matrix multiplications (GEMMs) in modern machine learning (ML) algorithms. However, the inevi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.16603
Autor:
Tang, Yingheng, Zamani, Princess Tara, Chen, Ruiyang, Ma, Jianzhu, Qi, Minghao, Yu, Cunxi, Gao, Weilu
The incorporation of high-performance optoelectronic devices into photonic neuromorphic processors can substantially accelerate computationally intensive operations in machine learning (ML) algorithms. However, the conventional device design wisdom i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.06061
Autor:
Chen, Ruiyang, Li, Yingjie, Lou, Minhan, Fan, Jichao, Tang, Yingheng, Sensale-Rodriguez, Berardi, Yu, Cunxi, Gao, Weilu
Diffractive optical neural networks have shown promising advantages over electronic circuits for accelerating modern machine learning (ML) algorithms. However, it is challenging to achieve fully programmable all-optical implementation and rapid hardw
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.06055
Understanding the time evolution of physical systems is crucial to revealing fundamental characteristics that are hidden in frequency domain. In optical science, high-quality resonance cavities and enhanced interactions with matters are at the heart
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.09837
Autor:
Tang, Yingheng, Kojima, Keisuke, Koike-Akino, Toshiaki, Wang, Ye, Wu, Pengxiang, Tahersima, Mohammad, Jha, Devesh K., Parsons, Kieran, Qi, Minghao
We propose a novel Conditional Variational Autoencoder (CVAE) model, enhanced with adversarial censoring and active learning, for the generation of 550 nm broad bandwidth (1250 nm to 1800 nm) power splitters with arbitrary splitting ratio. The device
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.03747
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.