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使用深度神经网络实现卓越的相位恢复和全息图重建
加州大学洛杉矶分校的研究人员最近创建了一种称为傅立叶成像网络(FIN)的新型神经网络架构，它展示了对看不见的样本类型的前所未有的泛化能力，还在相位检索和全息图像重建任务中实现了卓越的计算速度。在这种新方法中，他们引入了空间傅里叶变换模块，使神经网络能够利用整个图像的空间频率。加州大学洛杉矶分校的研究人员在人类肺组织样本
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