optics
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2 天有情绪数据
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新的自适应OPTICS聚类方法增强了联邦学习
研究人员开发了一种新颖的联邦学习方法，以解决用户终端之间非独立同分布数据的挑战。该方法利用自适应OPTICS聚类算法，将参数调整过程建模为马尔可夫决策过程，从而无需手动干预即可找到最优聚类参数。所提出的方法已通过实验验证，证明了其在实现更好联邦聚合方面的有效性和优越性。
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无源衍射网络实现波长复用二维光束转向
研究人员开发了一种新颖的无源衍射光学网络，能够实现波长复用的二维光束转向。该系统利用深度学习设计级联衍射层，将不同的波长映射到特定的输出角度，从而无需机械或电子元件即可实现任意二维光束转向。该框架已通过数值模拟证明可跨越 625 个波长通道转向光束，并在太赫兹和可见光光谱区域进行了实验验证。
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神经ISP克服了小像素智能手机摄像头的物理极限
研究人员开发了一种新型神经图像信号处理器（ISP），可以克服传统ISP在智能手机摄像头中的局限性。随着像素尺寸的缩小，光学像差会更加明显，阻碍分辨率的提高。经过这些退化训练的神经ISP可以有效地恢复图像，甚至将更小的像素变成优势，从而实现比传统方法高得多的分辨率。这种方法可以通过纠正光学缺陷来支持更先进的长焦摄像头模块。
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AI与半导体塑造未来社会研讨会定于5月13-14日举行
电子信息通信学会（IEICE）将于5月13日至14日举办LSI与系统研讨会2026。该活动由集成电路研究组（ICD）组织，将重点关注AI与半导体塑造的未来社会。讨论将涵盖与机器人、传感、光学、量子技术和人力资源的交叉领域。
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新的小波方法改进了跨域眼底图像分割
研究人员开发了一种新颖的小波引导分割网络WaveSDG，以解决不同采集条件下眼底图像分割的挑战。该方法通过将图像分解为小波子带，将解剖结构与特定域的外观分离开来。一个关键组件，基于小波的不变结构提取和细化（WISER）模块，可以细化特征以锚定全局解剖结构，同时增强边缘并减少噪声。在视杯和视盘分割上的评估表明，WaveSDG与现有的最先进方法相比，具有优越的性能和鲁棒性。