通过随机散射介质识别物体在医学成像、海洋学、安全、机器人和自动驾驶等众多领域都是一项既重要又有挑战性的任务。目前研究人员们也研发了有很多计算解决方案来解决该问题。不过，所有此类解决方案都需要大规模的数字计算，消耗大量的能量，同时在训练阶段从没使用过的新随机散射体仍缺乏普遍性。
全光学计算实验（图片来源：UCLA）
据外媒报道，最近，美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究人员研发了一种全光学方法，能够采用衍射深度神经网络（D2NN）通过未知随机散射体对物体进行分类。D2NN能够形成一个自由空间光学计算平台，近年来引起了越来越多的研究兴趣。
7月26日至29日,全球人工智能领域年度盛会--2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC 2025)在上海举行。大会期间,蘑菇车联(MOGOX)围绕AI大模型在交通领域的应用,全面展示深度理...
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