L
Lorenzo Pavesi
H指数:72
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个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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基于DLP的光遗传单神经元控制系统中的寄生光的光学及功能表征
多跨距光链路中的非线性失真均衡:基于前馈光子神经网络的实现
硅光子学中集成纠缠光子源的四种量子比特变分算法
解码神经元网络: 预测连通性和功能的水库计算方法
NEURAL NETWORKS
IF6.3
基于自脉冲微谐振器网络的全光非衰落记忆体 reservoir computing
硅光子神经网络,用于125千米时20 Gbps PAM4信号的色散补偿及其高达100 Gbps的可扩展性
探索自脉冲光学微谐振器用于脉冲神经网络和传感的潜力
用于量子核估计的线性光子交换测试电路
具有高保真度和纯度的可编程硅光子四量子位系统中的量子态生成和操纵
APL PHOTONICS
IF5.3
关于太极乌鸦装置的光谱响应
OPTICS EXPRESS
IF3.3
使用硅微环谐振器和基于光纤的光反馈回路进行时间延迟储层计算
OPTICS EXPRESS
IF3.3
基于MZI的集成光子学中用于通用和可扩展计算的量子电路映射
OPTICS EXPRESS
IF3.3
可见光至近红外光谱区域中的SiN集成光子组件
OPTICS EXPRESS
IF3.3
通过集成的硅光子神经网络在基于OFDM的光学系统中进行色度失真预补偿
在量子硅光子学中,不同种类的光子对源是否具有相同的不可区分性?
PHOTONICS RESEARCH
IF7.2
作为光子极限学习机的微谐振器阵列
APL PHOTONICS
IF5.3
使用来自LED的片上路径纠缠的单光子生成量子认证的随机数
PHOTONICS RESEARCH
IF7.2
无限回路微谐振器: 一种在特殊表面上工作的新型集成光子结构
APL PHOTONICS
IF5.3

