三维形貌重建技术突破 - 山西大学演化数据智能团队在通用三维形貌重建领域取得重要科学发现，相关论文发表于国际顶级期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》[1] - 团队首次从理论上证明三维形貌重建多视图融合类方法的泛化误差界，发现跨尺度任务性能依赖于多视图一致性而非传统认知的互补性[1] - 当前宏观/微观跨尺度重建面临三大挑战：成像特征差异大导致统一建模困难、深度学习泛化能力不足、传统方法时空信息利用不充分[1] 技术创新与实验成果 - 研究提出序列关联引导的通用重建框架SAS，通过构建序列关联机制实现宏观语义与微观特征的有机融合，突破传统方法局限性[2] - SAS框架将三维重建精度推进至亚微米级光学成像极限，为精密制造和生物医学领域提供新技术手段[2] - 实验验证显示SAS框架优于先进模型设计类SFF方法，在开放世界宏观/微观场景中泛化性优于主流深度学习类方法[2]