光子学系统

世界经济论坛将数字时代称为“第四次工业革命”。半导体技术至关重要，尤其是微芯片技术的发展。UVA工程研究人员寻求光子系统芯片技术的突破

神经网络为基础的机器学习是一种开发人工智能的当前热点。《应用物理评论》杂志上的一篇论文提出了一种使用光而不是电来执行神经网络所需计算的新方法。在这种方法中，一个光学的张量核心并行执行矩阵的乘法，提高了当前深度学习模式的速度和效率。

近日，中国科学院上海光学精密机械研究所信息光学与光电技术实验室与美国普林斯顿大学电子工程系合作，对具有不同相干长度随机相位光束经非线性传播后所形成的散斑场的统计性进行实验测量，观察到随着自由光涡旋的产生，散斑场的自关联函数从幂律衰减退化为指数衰减。