跳到正文
9月30日周三
1月10日周六
  1. Berkeley AI Research24

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

    加州伯克利团队提出直接以互信息评估和优化成像系统的框架,仅用带噪测量和噪声模型即可量化信息量,在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证其能预测解码器性能。该方法优化出的设计可媲美端到端 SOTA 方法,同时占用更少内存和算力,且无需任务专用解码器设计。