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? AI賦能先驗建模，通過深度學習挖掘光刻圖形隱性特征，實現先驗分布的自適應生成，提升邊緣概率密度估計的場景適配性；? 多物理場問題模型升級，融入EUV光刻偏振、熱變形等極端效應，完善BCS模型的物理約束；跨流程協同優化，聯動OPC、掩模制造工藝構建全鏈路貝葉斯估計框架，解決優化結果可制造性瓶頸；? 極端制程突破，針對1nm及以下節點研發量子貝葉斯迭代算法，結合量子稀疏表示優化信號估計流程

其中，壓縮感知（CS）技術憑借稀疏性約束降維的核心優勢，在光源優化（SO）中實現了高效的參數尋優，大幅降低了計算復雜度。

該算法基于貝葉斯稀疏核?法，避免了支持向量機（SVM）的主要局限性。RVM關鍵是為每個權參數 都引入一個單獨的超參數 ，而不是一個共享超參數。程序已調通，可直接運行。

Drop Connect 和 Dropout 相似的地方在于它涉及在模型中引入稀疏性，不同之處在于它引入的是權重的稀疏性而不是層的輸出向量的稀疏性。2014年，針對神經網絡容易過擬合的問題，Srivastava和Hinton等人完整的對dropout進行了描述，并證明了比當時使用的其他正則化方法有了重大改進。實證結果也顯示dropout在許多基準數據集上獲得了優秀的結果。