基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络

为解决复杂的室外图像进行去雾，依然会有雾气残留，甚至出现颜色失真和纹理丢失问题，提出一种基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络，利用稠密残差块对有雾图像进行特征提取和融合，用带通道像素注意力机制的修复模块对特征图进行颜色和纹理上的修复。实验结果表明：该方法在客观评价指标和主观视觉质量上都有明显提升，有效避免了去雾过程中的颜色失真、纹理丢失和雾气残留问题。     

智能网联交通混合标签感知的推荐预测模型

针对智能网联车辆高速移动以及智能网联组网模式多元化导致的传统协同过滤算法有效性受到限制的问题，提出一种新型混合标签感知推荐模型（hybrid tag-aware recommender model，HTRM）。嵌入层采用Word2Vec模型对项目标签、项目评分、用户行为标签和用户评分进行向量表示；特征层引入自编码器提取项目的自相似特征，采用长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）提取用户行为特征；门控层联合用户和项目的特征，并输入至全连接神经网络（fully connected neural network，FCNN）进行评分预测。实验结果表明，与TCF、CCF、ACF和DSPR传统模型相比，HTRM模型设计更合理，可以获得较高的推荐预测精度。