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该团队提出了一种通用的深度学习方法，可从单帧相机测量中重建量子发射体的超分辨率图像。该方法基于物理合成的数据进行训练，涵盖多种点扩散函数、像差和噪声，无需针对特定系统重新训练即可适应各种实验条件。研究人员在低密度和高密度In(Ga)As量子点以及二维单层WSe2中的应变诱导点上验证了该方法，即使在低信噪比和不均匀背景下也能解析重叠发射体。通过消除校准和迭代采集，这种单次拍摄策略为纳米尺度表征和量子光子器件制造提供了快速、稳健的超分辨率成像能力。