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  1. Berkeley AI Research38

    基于信息驱动的成像系统设计

    Berkeley AI Research 提出一种基于互信息直接评估和优化成像系统的框架,只用含噪测量和噪声模型衡量测量区分物体的能力。其 NeurIPS 2025 论文显示,该信息指标可在彩色摄影、射电天文学、无透镜成像和显微成像中预测系统表现,优化设计可匹配 SOTA 端到端方法,同时需要更少内存和计算且无需任务特定解码器。