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skyrmion number
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AI方法TOPO²恢复丢失的光拓扑信息
研究人员开发了一种名为TOPO$^{2}$的新型AI方法，用于恢复和分类光中的拓扑信息，即使在光被无序退化的情况下也能实现。该方法利用拓扑不变量来分析光模式，从而能够从复杂的散斑模式中高效识别拓扑态，例如skyrmion数。TOPO$^{2}$协议仅需要一个强度模式作为输入，便于单次拍摄操作，并且在重建穿过无序通道的传输图像方面优于标准的计算算法。
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机器学习利用物理信息神经网络预测拓扑属性
研究人员开发了一种新颖的机器学习技术，可以从图像中预测拓扑属性，特别是欧拉示性数。该模型从图像生成单位向量场，然后将其解释为自旋构型以计算斯格明子数。这种方法无需大量数据集即可学习构建手性磁性结构，而是依赖于单个几何图像和包含磁相互作用的物理信息损失函数。