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图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
有关使用机器学习以进行光学传输网络中传输估计质量的调查
摘要 - 从源到目的地节点的光信号的传输质量（QOT）是光传输网络中设计工程和服务提供的基石。最近的研究已转向机器学习（ML）技术，以提高QOT估计的准确性。在本文中，我们根据其范围对研究进行了调查，并将研究分为类别。因此，我们区分了基于ML的四类解决方案：i）检查LightPath的可行性，II）估计LightPath的QoT，iii）增强现有的分析模型，iv）改善模型的概括。我们根据ML算法，模型的输入/输出，数据源和性能评估来描述每个类别中提出的解决方案。在实际领域中部署基于ML的解决方案并不直接，并且提出了一些挑战。因此，我们还从操作员的角度讨论了这些解决方案对实地部署的潜力。
人工智能驱动的自主光网络
摘要 随着先进相干技术的部署，光网络中的动态性、复杂性和异构性急剧增加，光交叉连接技术和多样化的网络基础设施对网络运营商的光网络管理和维护提出了巨大挑战。在本文中，我们提出了一种人工智能驱动的自主光网络的“3S”架构，该架构可以帮助光网络“自我感知”网络状态、“自适应”网络控制和“自我管理”网络操作。为了支持这些功能，已经研究了许多人工智能 (AI) 驱动的技术来提高从设备方面到网络方面的灵活性和可靠性。自适应掺铒光纤放大器 (EDFA) 控制是设备方面的一个例子，它根据网络状况提供功率自适应能力。从链路方面，开发了自适应光纤非线性补偿、光监控性能和传输质量估计，以自动监控和缓解与链路相关的信号损伤。从网络方面来看，流量预测和网络状态分析方法提供了自我意识，而人工智能驱动的自动资源分配和网络故障管理则增强了自适应性和自我管理能力。得益于充足的网络管理数据、强大的数据挖掘能力和成熟的计算单元，这些人工智能技术具有巨大的潜力为光网络提供自主功能，包括网络资源调度和网络定制。