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在此之前，葉舟也曾經仔細看過模擬器提供的AES技術的文件，他一直不理解的是，為什麼在演算法模組中關於影象識別的部分會做得那麼龐大和複雜，一開始他以為那是為了保證影象精度，但現在看來，完全不是那麼一回事。

這部分的程式碼，只是為了解決神經自糾錯問題而存在的。

高精度相機與人眼存在本質區別，一個很簡單的粒子就是，在民用領域，哪怕是再先進的相機，也不可能像視網膜神經節的細胞那樣對不同亮度的區域進行動態的增益調整，要實現這樣的功能，就需要使用所謂的SME-HDR演算法。

而SME-HDR演算法是通過後端處理系統實現的，在這個過程中，必然會出現大量的冗餘資料集，這些資料集會立刻啟用人腦神經的自糾錯功能，從而將其修正為正確的視覺訊號。

但問題是，這些最終版本的視覺訊號還會反寫到相機系統中，從而動態調整SME-HDR演算法的資料，兩者不斷相互作用，最後哪怕不成為死迴圈，也將佔用大量的算力。

並且，亮度動態增益還不是相機所面臨的唯一問題，中央解析能力差異、單光子解析能力差異、toomapping演算法、色彩和色域敏感度差異……各種各樣的問題疊加在一起，讓糾錯難度呈幾何倍數提高。

計算機能承受這樣的計算量，那人腦呢？

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