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　　未来，基于深度学习的视线跟踪算法将朝着更加准确、实时和智能的方向发展。一方面，可以通过改进神经网络结构和算法优化来提高算法的准确性和鲁棒性；另一方面，可以通过与其他人工智能技术的融合和优化来提高视线跟踪技术的应用范围和效果。例如，可以将视线跟踪技术与语音识别、自然语言处理等技术进行融合，实现更加智能的人机交互方式；同时还可以将视线跟踪技术应用于心理健康评估、智能驾驶等领域，为人类生活带来更多的便利和安全保障。

　　再者，将视线跟踪技术与其他人工智能技术的融合和优化也是未来的研究方向。例如，与语音识别和自然语言处理技术的融合可以实现更加智能的人机交互方式。在实现这一目标时，需要解决多模态数据的融合问题，即如何将视觉信息与语音、文字等信息进行有效的整合和交互。此外，还可以探索将视线跟踪技术应用于心理健康评估、智能驾驶等领域。例如，通过分析人的视线变化可以评估其心理健康状况，或者通过视线跟踪技术实现更安全的驾驶体验。