利用小波系数上下文建模的Bayesian压缩感知重建算法

针对目前压缩感知图像重建算法没有充分利用图像小波系数尺度内相关性的缺点,提出一种上下文建模的Bayesian压缩感知重建(CBCS)算法.该算法假定图像的小波系数服从参数未知的spike-and-slab概率模型,先通过一种新的上下文建模方法得到待估计小波系数邻域内的上下文矢量,然后根据待估计系数与上下文矢量的相关性及其父亲系数的状态,推测待估计系数为显著系数的概率,最后根据待估计系数的概率,采用马尔科夫链-蒙特卡洛采样的Bayesian推理从观测向量中恢复出图像的小波系数,进而得到重建图像.实验结果表明,CBCS算法可以自适应于图像内容的变化,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重建算法相比,在0.9的采样率下,重构性能最大可提高近2 dB.     

学习型公寓建设对大学生就业质量的影响研究

学习型公寓建设正在成为高校改革的重点，学生的生活场所正向学习场所演变。如何把公寓建设与服务学生就业联系在一起，又成为一个新的课题。基于此，该文以齐鲁工业大学为例，对学习型公寓对高端就业的影响进行研究。