非线性光学前沿2025 最新Nature：顶级女学者精准发文，适用于线性光学！

本文介绍了深度学习与光学成像技术的结合，旨在通过数据驱动的方法提升成像质量、速度和自动化水平。传统光学成像面临分辨率限制、噪声干扰等问题，而深度学习凭借其自动特征提取和非线性建模能力，为这些挑战提供了解决方案。文章详细探讨了深度学习在显微成像、单像素成像、散射成像、高光谱成像和超分辨成像等领域的应用及其优势，如提升分辨率、去噪与增强、自动化分析等。此外，文章还介绍了四位行业专家的授课内容和课程安排，旨在帮助学员系统学习深度学习光学成像技术。未来，随着算法优化和多模态融合的推进，深度学习光学成像有望进一步推动成像科学的发展。