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Nanophotonic particle simulation and inverse design using artificial neural networks

纳米光子学 计算机科学 人工神经网络 反向 粒子（生态学） 人工智能 材料科学 反问题 计算机体系结构 生物系统 物理 光子学 纳米技术 生物 生态学 数学 几何学
作者
John Peurifoy,Yichen Shen,Li Jing,Yang Yang,Fidel Cano-Renteria,Brendan G. DeLacy,John D. Joannopoulos,Max Tegmark,Marin Soljacic
出处
期刊：Science Advances [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
日期：2018-06-01 卷期号：4 (6) 被引量：506
链接
doi.org europepmc.org europepmc.org handle.net mit.edu handle.net mit.edu handle.net mit.edu nih.gov arxiv.org arxiv.org nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1126/sciadv.aar4206
摘要
New deep learning techniques may hold the key to solving intractable photonics problems.
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