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  1. Berkeley AI Research32

    伯克利提出信息驱动成像系统设计框架,登 NeurIPS 2025

    伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架,仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统的信息含量,论文发表于 NeurIPS 2025。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域均能预测解码器性能,优化后设计可媲美端到端方法,且内存和算力需求更低、无需任务专用解码器。