深度学习与多模态数据集的融合：开启非正交多重复用近期研究的新路径
在科学研究的广阔天地中，数据集的多模性是推动知识边界不断扩展的关键因素之一。特别是在深度学习和多模态光谱的非正交多重复用技术领域，这一特点尤为突出。近期，广东工业大学光子教育教授团队引领的课题组，将深度学习与多模态数据集的复杂特性相结合，利用具有多样性的数据集对网络进行训练，实现了多模态光谱的高通量传输优势的新途径。
该研究以克里格多模态光谱模式为研究对象，充分发掘多模态光谱高通量传输的潜力，提供了新的思路。研究团队通过深度学习的方法，对网络进行优化，不仅提高了多模态光谱的传输效率，还为领域内学者提供了关注多模态光谱这一高通量传输介质的新视角。
期望通过这一研究，让领域内的学者更多地关注多模态光谱这一高通量传输介质，吸引更多交叉学科的研究者使用深度学习的方法，来探索非正交多维复用传输的奥秘。这种深度学习的方法，不仅能够帮助研究者更深入地理解数据，还能够推动非正交多维复用技术的发展，为未来的通信技术提供新的可能性。
这项研究不仅为多模态光谱的高通量传输提供了新的解决方案，深度学习与多模态数据集的融合：开启非正交多重复用近期研究的新路径也为深度学习在非正交多维复用技术领域的应用开辟了新的道路。通过这种方式，我们有望在未来看到更多基于深度学习的多模态光谱技术的发展，这将进一步推动科学技术的进步，为人类社会带来更多的便利和进步。