Machine-learning reprogrammable metasurface imager
Conventional imagers require time-consuming data acquisition, or complicated reconstruction algorithms for data post-processing. Here, the authors demonstrate a real-time digital-metasurface imager that can be trained in-situ to show high accuracy image coding and recognition for various image sets.
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | , , , , , , , |
|---|---|
| Format: | article |
| Langue: | EN |
| Publié: |
Nature Portfolio
2019
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://doaj.org/article/c5917dd7c6f245c1b84dfdc385f4e437 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Soyez le premier à ajouter un commentaire!