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贝叶斯深度学习为量化深度学习模型中的各种不确定性因素提供了一个新的理论框架。通过将贝叶斯迭代优化展开到基于DNN的实现中，我们可以实现对基于学习的SR的不确定性进行建模和估计的原则性方法。在应用端，我们可以预见，通过从纳米和光年这两个极端尺度中寻找新的应用，SR技术将在计算成像中产生更大的影响。由于人脑处理的大多数信息都是视觉信息，我们预计SR成像将继续成为人类在生物和物理科学领域探索未知领域的关键技术。n。