测试3

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近些年，科学家研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。
在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。一直以来，精确产生任意三维矢量光场是一个世界性难题。顾敏科研团队利用人工智能的机器学习反求设计成功解决了这一困难，率先实现了三维矢量全息，并可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。
顾敏介绍，这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚，“通过人工智能机器学习的新技术，首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去”。
文章第一作者任浩然博士(目前在德国慕尼黑大学从事洪堡博士后研究)表示，机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用，“我们研究证明训练后的人工神经网络可有效、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率”。
这项发明还为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏表示：“这项发明不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为人们加深理解光与物质的相互作用(例如粒子操控)提供了一个崭新的平台。”
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