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生物医学光学的深度学习
生物医学光学是对生物光结膜进行研究的研究，其总体目标是开发可以帮助诊断，治疗和表面应用的传感平台[1]。在这一庞大而活跃的研究领域，不断开发新的系统来利用独特的光结合相互作用，这些相互作用提供临床有用的特征。这些系统面临着信噪比（SNR），采集速度，空间分辨率，视野（FOV）（FOV）和菲尔德（DOF）深度的固有贸易。这些交易影响临床系统的成本，性能，可行性和整体影响。生物医学专业开发人员的作用是设计系统，以优化或理想地克服这些交易，以适当满足临床需求。在过去的几十年中，生物医学光学系统的设计，图像形成和图像分析主要以经典的物理建模和信号处理方法为指导。最近，深度学习（DL）已成为计算建模的主要范式，并在众多科学领域和var-
量子光学的注意：密度矩阵
彼此独立，n光子发生的可能性或时间间隔t是随机的。将时间段t分为n个间隔，每个间隔中找到一个光子的概率为p =`n/n;虽然每个间隔未找到光子的概率为1- p。然后，我们有每个间隔发现n光子的概率，
超快量子非线性光学的工程框架
色散工程和高度非线性纳米光子学的出现有望通过将高横向场约束与超短脉冲操作相结合，开辟一条通往量子光学强相互作用领域的全光学途径。然而，要全面了解此类宽带设备中的光子动力学，对多模非高斯量子物理的建模和仿真提出了重大挑战，这凸显了对复杂的简化模型的需求，这些模型有助于进行有效的数值研究，同时提供有用的物理见解。在本文中，我们回顾了我们最近在不同抽象和通用水平上对宽带光学系统建模的努力，从同步泵浦振荡器的量子输入输出理论的多模扩展到基于非线性波导场论描述的数值方法的开发。我们希望我们的工作不仅能指导正在进行的理论和实验工作，以实现下一代量子设备，还能揭示宽带量子光子学的基本物理原理。
热成像和光学的现场几何校准...
UAS 图像已成为地貌研究中广泛使用的信息来源。当使用摄影测量方法来量化地貌变化时，相机校准对于确保图像测量的准确性至关重要。基于调查数据的自校准不足会导致系统误差，从而导致 DEM 变形。消费级传感器的几何稳定性通常较低，因此需要进行现场校准，因为实验室校准的可靠性会受到运输的影响。在本研究中，提出了一种强大的现场工作流程，可以同时对热传感器和光学传感器进行省时且可重复的校准。以石头建筑为校准对象，并以 TLS 扫描为参考。该方法使用两个传感器（DJI Phantom 4 Pro 和 Workswell WIRIS pro）、两个软件解决方案（视觉测量系统 (VMS) 和 Agisoft Metashape）和每个传感器的两个不同图像子集来计算八个单独的相机校准。所呈现的结果表明，该方法适用于确定预校准摄影测量调查的相机参数。
线性量子光学的稳健 W 状态编码
错误检测和纠正是任何可扩展量子计算架构的必要先决条件。鉴于量子系统中不可避免地存在不必要的物理噪声，并且错误容易随着计算的进行而扩散，计算结果可能会受到严重破坏。无论选择哪种物理实现，这一观察结果都适用。在光子量子信息处理的背景下，人们对包括玻色子采样在内的被动线性光学量子计算产生了浓厚的兴趣，因为这种模型通过快速、主动控制消除了前馈的极具挑战性的要求。也就是说，这些系统在定义上是被动的。在通常情况下，错误检测和纠正技术本质上是主动的，这使得它们与该模型不兼容，这引起人们的怀疑，即物理错误过程可能是一个难以逾越的障碍。这里我们探索了一种基于光子量子比特 W 状态编码的光子误差检测技术，该技术完全是被动的、基于后选择的，并且与这些近期感兴趣的光子架构兼容。我们表明，这种 W 状态冗余编码技术能够通过简单的扇出式操作抑制光子量子比特上的失相噪声，该操作由光学傅里叶变换网络实现，现在可以轻松实现。该协议有效地将失相噪声映射到预兆故障，在理想的无噪声极限下故障概率为零。我们在单个光子量子比特通过嘈杂通信或量子存储通道的背景下提出我们的方案，该方案尚未推广到更一般的全量子计算背景。
量子光学的维格纳函数理论
使用包含时空自由度的正交基，我们开发了用于量子光学的 Wigner 函数理论，作为 Moyal 形式主义的扩展。由于时空正交基涵盖所有量子光学状态的完整希尔伯特空间，因此它不需要分解为离散希尔伯特空间的张量积。与此类空间相关的 Wigner 函数成为函数，运算由函数积分（星积的函数版本）表示。由此产生的形式主义使时空自由度和粒子数自由度都相关的场景的计算变得易于处理。为了演示该方法，我们为一些众所周知的状态和算子计算了 Wigner 函数的示例。
“人工智能的光学和光学的人工智能”特刊
我们生活在一个信息爆炸和数字革命的时代，这导致了生活不同方面的技术快速发展。人工智能（AI）在这场数字化转型中发挥着越来越重要的作用。AI应用需要具有低延迟连接的边缘云计算，而其中最大的挑战是它需要大量的计算机处理能力。最近，基于光学硬件的AI实现[1-5]因其从根本上降低功耗和加快计算速度而成为热门话题。另一方面，作为现代电信和数据通信的基础，光网络变得越来越复杂，数据和连接越来越多。生成、传输和恢复如此大容量的数据需要具有高性能、高成本和高功耗效率的先进信号处理和网络技术。AI对于表现出复杂行为的系统的优化和性能预测特别有用[6-20]。在这方面，传统的信号处理算法可能不如AI算法高效。人工智能方法近期已进入光学领域，涉及量子力学、纳米光子学、光通信和光网络。特刊旨在将光学和人工智能结合起来，以应对各自面临的难以单独解决的挑战。特刊精选了 12 篇论文，代表了光学和人工智能相结合领域令人着迷的进展，从光子神经网络 (NN) 架构 [5] 到人工智能在光通信中的进展，包括物理层收发器信号处理 [10-17] 和网络层性能监控 [18,19]，以及人工智能在量子通信中的潜在作用 [20]。光子神经网络架构：石斌等人提出了一种基于广播和权重方法的新型光子加速器架构，通过光子集成交叉连接实现深度 NN [5]。测试了一个用于图像分类的三层 NN，结果表明每个光子神经层都可以达到高于 85% 的准确率。它为设计可扩展到更高维度的光子 NN 以解决更高复杂度的问题提供了见解。正如书中所反映的那样，人工智能的应用，尤其是机器学习在光通信领域的应用更受欢迎。在物理收发器层，讨论最多的话题是使用机器学习来减轻从短距离到长距离应用的光通信系统中的各种线性和非线性影响。用于短距离光通信的人工智能：对于短距离可见光通信，陈晨等人引入了一种概率贝叶斯学习算法来补偿发光二极管
讲座1.统计光学的基本概念。
讲座 1. 统计光学的基本概念。量子光学主题及其与其他学科的关系。与统计光学、非线性光学、量子信息的链接。应用：量子信息、计量学。统计光学的基本概念。随机信号、平稳和遍历过程。解析信号、光谱密度、相关函数。维纳-辛钦定理。1. 量子光学简介。HBT 实验。传统上，人们认为量子光学始于 Hanbury Brown-Twiss (HBT) 实验 (1956)。在这个实验中，或者更确切地说是一系列实验中，Robert Hanbury Brown 和 Richard Twiss 观察到了汞灯和一些明亮恒星辐射的强度相关性。在分束器（汞灯的情况下）之后或在两个空间上分离（但不是太远）的点处，两个探测器测得的强度在波动，并且这些波动是相关的。这些实验立即用光子（“光由光子组成”）来解释：在恒星和气体放电灯等热源的辐射中，光子看起来像是“一束”。事实上，这些实验有完全经典的解释，没有任何光子：人们只需知道强度随时间波动，具有一定的概率分布。特别是，对于热源（大多数源都是热源），分布是负指数的，
非线性光学的量子理论
量子非线性光学在通信、量子科学和激光物理中发挥着重要作用，是一个越来越重要的领域。本书介绍了场量化的完整处理，并涵盖了场的正则形式、相空间表示以及线性和非线性介质中电动力学量化的综合问题等主题。它从经典非线性光学的总结开始，然后详细解释了量子非线性光学系统的计算技术及其应用、光纤中的量子和经典噪声源以及非线性光学在量子信息科学中的应用。本书辅以章末练习和应用于不同系统的详细示例，是非线性光学、凝聚态物理、量子信息和原子物理研究生和研究人员的宝贵资源。本书假设读者具有量子力学和经典电动力学的坚实基础，但不需要具备非线性光学的先验知识。
