文献解读 | 双相位超表面算子：一块被动超表面完成微分、边缘检测与复振幅全息
解读 Light: Science & Applications 2026 年的双相位超表面算子：用 TiO₂ 纳米柱的偏振复用把复振幅滤波器编码进单块被动超表面，在 532 nm 实现一阶/二阶微分、互相关与体全息重建。
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文献解读 | 全模拟光电融合芯片 ACCEL：光子算得快、电子算得准（Nature 2023）
解读 Nature 2023 年清华团队的 ACCEL 芯片：用衍射光学计算（OAC）在光域以光速完成特征提取，再由光电二极管阵列加 SRAM 二值权重的模拟电子计算（EAC）直接分类，全程无需模数转换器（ADC）。系统实测能效 74.8 POPS/W、速度 4.6 POPS（超 99% 由光学实现）、单帧延迟 72 ns，并在低光下保持接近数字网络的...
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文献解读 | 全光衍射神经网络：把机器学习写进光路（Science 2018）
解读 Science 2018 年 Lin 等人的 D2NN 论文：用 3D 打印的多层衍射面把神经网络写进光路，光穿过器件即完成手写数字分类（91.75%），推理速度接近光速、无需任何电子计算。
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文献解读 | 非局域超表面的光学边缘检测（PRL 2018）
解读 PRL 2018 年 Kwon 等人的论文：把超表面的非局域性从缺陷变成设计自由度，用 Fano 共振把空间微分写进平板的角响应，实现边缘检测所需的二阶微分，并为 2019 年硅超表面实验铺路。
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文献解读 | 超材料模拟计算的起点：把数学运算写进一块平板
解读 Science 2014 年 Silva 等人的开创性论文：超材料块如何通过传递函数工程设计，在光场穿过平板时直接完成空间微分、积分与卷积运算，以及它如何为后来的超表面光计算铺路。
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文献解读 | 片上复用衍射神经网络：把多任务写进一块超表面（Light Sci Appl 2022）
解读 Light: Science & Applications 2022 年 Luo 等人的 MDNN 论文：用偏振复用把多个衍射神经网络写进同一块超表面，直接集成到 CMOS 成像芯片，实现可见光下片上多通道感知与多任务分类。
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