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国内刊号：11-1421/N
国际刊号：1000-7857
发布日期:
作者：何泽浩, 刘珂瑄, 曹良才*, 张岩*
单位：1.首都师范大学物理系,北京100048；2.清华大学精密仪器系,北京100084；
关键词：计算全息,三维显示,深度学习,神经网络,卷积误差
基金：国家自然科学基金青年科学基金项目(62205173)
真实世界中的视觉信息多为三维信息，能充分调动人类的感知和运算潜能，帮助人类认识真实世界的多样性和复杂性[1]。当前显示技术呈现的视觉内容多为二维图像，缺乏深度信息，难以充分调动人类的视觉感知和理解能力，限制了画面的真实性和沉浸感[2]。因此，研究三维显示技术，提升显示的深度表达能力，一直是显示行业的重要追求。
来源：2025年第5期
《科技导报》期刊编辑部
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