2019年8月5日至8日，International Conference on Optical Communications and Networks（ICOCN2019）在安徽省黄山市召开。会议开设了从光传输、光网络、光传感技术到新型光纤、二维材料、机器学习技术等多项与光子学相关的专题，并邀请世界范围内光通信、光传感、光信号处理、光子器件等方向的专家学者进行学术报告。约500位国内外学者参加此次会议。
来自智能微波光波融合创新研究中心（IMLIC）的博士生徐绍夫参加此次会议，并做了题为《Deep Learning Powered Photonic Signal Processing》的学术报告。报告中介绍了邹卫文教授研究团队近10年来对于微波光子信号处理技术的进展与成果，并以此为基础引出深度学习技术有进一步提升微波光子信号处理技术性能的潜力。随后，徐绍夫介绍了深度学习结合微波光子处理技术的新进展。内容包括深度学习赋能的光模数转换技术（Deep learning powered photonic ADC）、深度学习赋能的宽带信号恢复（Deep learning powered broadband signal recovery）与深度学习赋能的布里渊测频技术（Deep learning powered Brillouin instantaneous frequency measurement）。报告中展示了这些技术的架构与原理，并且给出了实验结果，反映了深度学习技术在微波光子信号处理技术中应用的可行性与先进性。最后，徐绍夫就如何发展该技术进行了一些讨论，强调了更简单的训练方法与数据集建立的重要性。