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极化和光学成像技术在光子稀缺场景下面临挑战，此时检测到的光子数量极少，迫使研究人员必须在图像分辨率、积分时间和样品灵敏度之间进行权衡。该研究团队提出了一种受量子启发的功能型经典阴影法，用于在低光子通量条件下重建偏振剖面。该方法利用了相邻数据点之间的关联性，其理论基础源于机器学习能够从少量非相同样本中估算多种物理量的最新发现。该技术被应用于偏振随波长变化的实验重建。虽然量子形式体系有助于构建问题框架，但该团队的方法适用于任意光强条件。