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高功率光纖激光器在先進制造領(lǐng)域、大科學(xué)裝置等方面均有廣闊的應(yīng)用前景。有源光纖是高功率光纖激光器的“心臟”，是影響激光輸出功率水平和光束質(zhì)量的核心因素。常規(guī)有源光纖結(jié)構(gòu)簡單，但在功率提升過程中遇到的非線性效應(yīng)和模式不穩(wěn)定效應(yīng)等問題難以有效解決。新型有源光纖能夠靈活調(diào)控光纖的模場，有望從光纖結(jié)構(gòu)層面解決這些問題，促進高功率光纖激光器實現(xiàn)更高功率、更優(yōu)光束質(zhì)量的輸出。在對新型有源光纖進行優(yōu)化設(shè)計時，傳統(tǒng)方案通常需要借助有限差分、有限元等方法重復(fù)求解麥克斯韋方程組，以評估不同結(jié)構(gòu)參數(shù)...

一、背景介紹以“大腦”為代表的神經(jīng)系統(tǒng)是生物體最復(fù)雜、精密的器官和系統(tǒng)，是人類歷經(jīng)千萬年持續(xù)自然進化和篩選而獲得的高效率、低功耗的“處理器+存儲器”，這無疑是人工智能模仿的最佳模型。對大腦的研究已成為二十一世紀(jì)的重要科學(xué)問題之一，但人類對于大腦的認知還處于初步探索階段，認識大腦并與之進行交互已成為腦研究的重要目的，使用儀器和設(shè)備對包括大腦在內(nèi)的神經(jīng)系統(tǒng)的活動情況進行調(diào)節(jié)和記錄是研究中的一個關(guān)鍵任務(wù)。在過去的幾十年內(nèi)，人們已陸續(xù)開發(fā)出許多有效的方案來執(zhí)行這一任務(wù)，例如光遺傳方法...

一、引言高強度飛秒激光在介質(zhì)中傳輸時，在多種非線性效應(yīng)的共同作用下，可以克服衍射極限進行自引導(dǎo)傳輸，并產(chǎn)生等離子體通道。這一現(xiàn)象被稱為飛秒激光成絲。憑借鉗制光強高、傳輸距離遠、可在復(fù)雜大氣環(huán)境中穿行的優(yōu)勢，飛秒激光成絲在遠程大氣污染監(jiān)測方面展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢。光絲激光雷達技術(shù)可以實現(xiàn)大氣多物態(tài)、多組分同步監(jiān)測，包括對金屬、鹽氣溶膠、氣體、液體、生物成分等的監(jiān)測，有望彌補傳統(tǒng)大氣污染探測激光雷達的不足。面向大氣污染遠程探測的應(yīng)用需求，提高探測信號的強度及信噪比對光絲激光雷達技術(shù)發(fā)...

長久以來，物理學(xué)家和化學(xué)家都夢想著可以從實驗中對分子軌道進行成像研究，從而直接探索原子、分子或新型納米結(jié)構(gòu)的電學(xué)、光學(xué)和化學(xué)特性。在分子體系中，最高占據(jù)分子軌道（HOMO）和未占據(jù)分子軌道（LUMO）統(tǒng)稱為“前線軌道”，它們決定著分子的電子得失和轉(zhuǎn)移能力，進而決定分子間反應(yīng)的空間取向等重要性質(zhì)。確定分子軌道特性主要有飛秒激光光譜學(xué)和掃描探針顯微鏡等方法，這些方法引起了研究人員的廣泛興趣，但有局限性。例如，基于超短激光脈沖驅(qū)動的分子高次諧波輻射只限于研究簡單的氣體分子，基于掃描...

算力、算法和數(shù)據(jù)：人工智能發(fā)展的“三駕馬車”以深度學(xué)習(xí)為核心的人工智能正在推動人類社會向著智能時代不斷邁進，而算力、算法和數(shù)據(jù)則是驅(qū)動人工智能發(fā)展的“三駕馬車”。其中，因芯片制程不斷逼近其物理極限，傳統(tǒng)電子計算的算力供給能力與人工智能催生出的巨大算力缺口之間的失配越來越大，這意味著我們亟需尋找新的算力增長點以滿足智能時代的海量算力需求。由于深度學(xué)習(xí)中80%以上的計算都是矩陣-矩陣乘加運算[1]，而矩陣計算在傳統(tǒng)馮·諾伊曼型計算系統(tǒng)中運行會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)訪存需求，這將導(dǎo)致計算能...

一、引言高強度飛秒激光在介質(zhì)中傳輸時，在多種非線性效應(yīng)的共同作用下，可以克服衍射極限進行自引導(dǎo)傳輸，并產(chǎn)生等離子體通道。這一現(xiàn)象被稱為飛秒激光成絲。憑借鉗制光強高、傳輸距離遠、可在復(fù)雜大氣環(huán)境中穿行的優(yōu)勢，飛秒激光成絲在遠程大氣污染監(jiān)測方面展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢。光絲激光雷達技術(shù)可以實現(xiàn)大氣多物態(tài)、多組分同步監(jiān)測，包括對金屬、鹽氣溶膠、氣體、液體、生物成分等的監(jiān)測，有望彌補傳統(tǒng)大氣污染探測激光雷達的不足。面向大氣污染遠程探測的應(yīng)用需求，提高探測信號的強度及信噪比對光絲激光雷達技術(shù)發(fā)...

如何獲得高質(zhì)量、高精度的激光是激光技術(shù)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究中廣受關(guān)注的課題，而人工智能算法正是實現(xiàn)激光光束質(zhì)量預(yù)測和調(diào)控的有效手段。針對現(xiàn)有簡單仿真模型對復(fù)雜光學(xué)系統(tǒng)預(yù)測能力不足的問題，哈爾濱工業(yè)大學(xué)劉國棟團隊將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Frantz-Nodvik方程相結(jié)合，提出了一種優(yōu)于傳統(tǒng)擬合方法的大功率ICF激光系統(tǒng)中主放大器輸出能量預(yù)測新方法（圖1）。國防科技大學(xué)周樸團隊不僅利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)了少模光纖激光器光束傳播因子M2的準(zhǔn)確預(yù)測，還通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)補償和優(yōu)化算法消除了高功率...

研究背景高功率飛秒激光在太赫茲產(chǎn)生、阿秒脈沖產(chǎn)生和光學(xué)頻率梳等科研領(lǐng)域和工業(yè)領(lǐng)域有著重大應(yīng)用價值。基于傳統(tǒng)塊狀增益介質(zhì)的鎖模激光器在高功率下受到熱透鏡效應(yīng)的限制，目前輸出的最大功率在20W左右。薄片激光器利用多通泵浦結(jié)構(gòu)，將泵浦光多次反射至厚度為百微米量級的片狀增益介質(zhì)上，以實現(xiàn)高效率的泵浦吸收。極薄的增益介質(zhì)結(jié)合背向冷卻技術(shù)，大大減小了熱透鏡效應(yīng)與非線性效應(yīng)的影響，可實現(xiàn)更高功率的飛秒脈沖輸出。結(jié)合克爾透鏡鎖模技術(shù)的薄片振蕩器，是目前獲取脈沖寬度為百飛秒量級的高平均功率激光...