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10月5日周一
1月10日周六
  1. Berkeley AI Research27

    加州伯克利提出信息驱动的成像系统设计框架,发表于 NeurIPS 2025

    加州伯克利团队提出以互信息直接评估和优化成像系统的框架,无需任务专用解码器,在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个域中,信息估计能预测解码器性能并优化硬件设计。该方法利用已知噪声物理直接计算 H(Y|X),只需从测量数据中学习 H(Y),可用高斯过程、全高斯或自回归 PixelCNN 建模,且所需内存和算力低于端到端方法。