香港大学团队提出两种全息显示算法，提升 VR/AR 自然对焦与材质表现
香港大学 Yifan Evan Peng 教授团队结合计算机图形学、波动光学与 AI 校准，提出两种用于全息显示的技术：一种基于多边形网格保留三维几何与深度生成全息图，另一种 HoloPathTracer 结合路径追踪与波动光学建模光的反射、折射和散射。
推荐理由：香港大学团队提出两种全息显示算法，分别解决三维场景到全息图的保真转换与光传输建模，并指出实时消费级应用仍需更快的计算与空间光调制器进展。
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Phys.org 科技精选AI 评分6464
arXiv 可穿戴交互AI 评分4545 GazeTags：无需摄像头的可穿戴头部注视物体感知方案
GazeTags 提出一种无需摄像头和计算机视觉的头部注视物体感知方法，通过用户佩戴设备发射聚焦红外信号唤醒电子标签。单个标签成本约 $2，纽扣电池续航超一年，仅响应窄波束内指令以提供身份及传感器数据。该方案在 UIST 2026 发表，旨在实现低功耗且保护隐私的注视感知环境。