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AI技术对感知修复疗效的实时监测与反馈机制

前言

基于深度学习的感知修复通常采用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等先进的算法。这些算法通过分析大量带有缺陷的感知数据，学习其规律并进行修复。例如，在视觉感知修复中，卷积神经网络可以通过对模糊、损坏的图像进行训练，生成清晰的图像，恢复被破坏的细节信息。在听觉感知修复中，通过深度神经网络模型，可以对丧失的音频信息进行推断，从而恢复音频信号的质量。

虽然AI在感知修复中取得了显著进展，但与人类的感知修复能力相比，依然存在较大差距。AI修复的效果可能在一些复杂情况下无法完全还原真实信息，尤其