多尺度残差生成对抗网络的图像超分辨率重建

针对目前基于深度学习的超分辨率重建图像存在的纹理等高频信息丢失问题,提出了多尺度残差生成对抗网络的图像超分辨率重建算法。首先,使用Dense-Res2Net模块替代SRGAN生成网络中原本的残差模块,并且组合特征压缩与激发网络（SENet）从多个尺度自适应地提取浅层特征信息。其次,引入全变分正则化损失（TV loss）指导生成器训练。最后,使用Wasserstein距离优化对抗损失,提高网络训练稳定性。实验结果表明,该算法重建出的图像在视觉效果上保留了更加丰富的高频细节,与当前主流超分算法相比,该方法不仅有更高的峰值信噪比（PNSR）与结构相似性（SSIM）,且学习感知图像块相似度（LPIPS）的分数上均优其他算法。     

《软件工程》课程教学探讨

本文结合软件工程课程教学的实际体会,首先介绍了软件工程这门课程的内容特点以及教学过程中存在的一些问题,然后对教材的补充、教学内容的更新、教学方式的改进等方面展开论述,最后给出试用教学后得到的成果.     

设计模式在表示层框架设计中的应用

框架通常定义了应用体系的整体结构类和对象的关系等设计参数,以便于具体应用实现者能集中精力于应用本身的特定细节。框架主要记录软件应用中共同的设计决策并强调设计复用,因此框架设计中必然要使用设计模式。为此,论文研究了设计模式的各种相关概念,针对人力资源管理系统的表示层,设计出了一套与底层基础结构集成在一起的、简单但强有力的基于设计模式的Web表示层框架。