Engineering spectro-temporal light states with physics-embedded deep learning

Shilong Liu, Stéphane Virally, Gabriel Demontigny, Patrick Cusson et Denis Seletskiy

Article de revue (2025)

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Renseignements supplémentaires:	femtoQ Lab
Département:	Département de génie physique
Organismes subventionnaires:	NSERC, Canada Research Chair program (CRC), Fonds de Recherche du Québec-Nature et Technologies (FRQNT), Institut Transdisciplinaire d’Information Quantique (INTRIQ), European Union’s Horizon Europe Research and Innovation Programme, FRONT of Canada, Mitacs Accelerate Program
Numéro de subvention:	101070700
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/66426/
Titre de la revue:	Ultrafast Science
Maison d'édition:	American Association for the Advancement of Science
DOI:	10.34133/ultrafastscience.0107
URL officielle:	https://doi.org/10.34133/ultrafastscience.0107
Date du dépôt:	02 juil. 2025 15:28
Dernière modification:	21 juil. 2025 16:04

Citer en APA 7:	Liu, S., Virally, S., Demontigny, G., Cusson, P., & Seletskiy, D. (2025). Engineering spectro-temporal light states with physics-embedded deep learning. Ultrafast Science, 20 pages. https://doi.org/10.34133/ultrafastscience.0107
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