超光谱存储内计算与光频梳和可编程光存储器的应用 导言 近年来，机器学习的突破促进了包括医疗、金融、零售、汽车和制造业在内的多个行业的革命性发展。这些转变导致对广泛的矩阵-向量乘法运算(mvm)需求激增，这对于大规模优化和深度学习算法是至关重要的。然而，这种日益增长的计算需求挑战了传统的冯·诺依曼数字电子计算机架构，该架构将存储器和处理单元分开，从而导致“冯·诺依曼瓶颈”，即数据在存储器和处理器之间的传输速度限制了整体系统性能。为了解决这一性能瓶颈，存储内计算作为一种变革性的解决方案浮现出来，它通过将非易失性存储元素直接集成到处理器中，推动更高效的数据移动、降低能耗和实现高度并行计算。 与此同时，光学计算系统因其天生适合并行数学运算而重新引起了关注。这些系统自几十年前首次出现以来，已经取得了显...

光学自旋轨道耦合的宽带色差空间微分成像 背景介绍 在图像处理中，传统的空间微分通常是通过数字电子计算来完成的。然而，许多大数据应用需要实时和高通量的图像处理，这对数字计算来说是一个巨大的挑战。光学模拟空间微分有可能克服这一挑战，因为它能够以低能耗对整个图像进行大规模并行处理。此外，光学空间微分还可以对纯相位物体（如透明的生物细胞）进行成像，这是数字电子计算所无法实现的。因此，光学微分最近受到了广泛关注，在无标签细胞成像、图像处理和计算机视觉等领域有着广泛的应用。 论文来源 这篇论文题为《spin–orbit optical broadband achromatic spatial differentiation imaging》, 由Hongwei Yang、Weichao Xie、Huif...