基于深层卷积网络的单幅图像超分辨率重建模型

【目的】针对Mean squared error(MSE)作为损失函数在人眼感知方面存在局限性,以及基于卷积神经网络的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法生成的图像存在参数较多、计算量较大、训练时间较长、纹理模糊等问题,设计基于深层卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建模型。【方法】使用ImageNet预先训练的大型卷积神经网络Visual geometry group(VGG)模型提取图像特征,利用该特征设计视觉感知损失函数进行训练学习,引入亚像素卷积层(Sub-pixel convolution)替换上采样层,缓解生成图像的棋盘效应。【结果】设计的模型对放大两倍的图像进行超分辨率修复,与其他4种超分辨率重建模型的Peak signal to noise ratio(PSNR)值接近,且生成图像的视觉效果更加清晰逼真,细节更加细腻。【结论】该模型可以实现输入不同大小的低分辨率图像而不必多次训练学习不同比例的放大模型,可以实现对不同放大倍数图像的训练和预测,在保持一定PSNR正确率的前提下,放大后的超分辨率图像能够恢复更多纹理细节和更佳视觉效果。     

一种基于泰森多边形的人脸图像精确归一的研究

人脸图像的标准化,作为人脸图像预处理过程,是计算机人脸识别中很重要的一个环节.论文给出了一种基于泰森多边形改进的人脸图像标准化算法.先对照片使用泰森多边形的方法进行图片预处理,然后再进行人眼定位,最后对利用三庭五眼的方法对图像进行归一,将获得很好的效果.     

地方本科院校计算机专业创新基地的探索与实践──以玉林师范学院为例

分析与讨论传统的实验基地与创新基地模式的异同,结合玉林师范学院计算机专业在学生创新基地建设上的实践与探索,总结了高校在创新人才培养过程中应起的作用和实施中应注重的问题,最后提出了对于高校创新平台建设的相关建议与设想.     

Stone-Wales缺陷对碳纳米管电学性能的影响

运用非平衡格林函数结合局域密度泛函理论,对含有Stone-Wales缺陷的(5,5)金属型单壁碳纳米管(SWCNT)的局域态密度和透射概率进行研究,计算结果表明stone-Wales缺陷导致部分电子态定域化.这些位于价带和导带的定域态对电子的散射作用十分明显.此外,(5,5)金属型SWCNT因管束效应而出现约0.1eV的赝隙,计算结果证明SWCNTs之间电势场的微扰作用是产生赝隙的主要原因,并导致透射系数发生突变.     

基于XHL缓存文件频繁数据挖掘的简单改进算法

介绍XML缓存现状和Apriori算法的情况雇分析Apriori算基础上,通过对经典Apriori算法的改进,提出一种改进算法,该算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目,实验证明该算法能够有效提高执行效率.     

基于卷积神经网络的臂丛神经超声图像分割方法

近几年卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理以及信息检索等领域得到广泛应用,颈部臂丛神经超声图像具有较低的信噪比、较低的对比度、模糊的边缘,其分割是一项富有挑战性的工作。文章针对目前臂丛神经超声图像手工标注的训练样本较少的情况,对U-Net模型进行改进,构建了一个适用于臂丛神经分割的卷积神经网络模型QU-Net,并选择BP图像数据库进行训练、测试。实验结果表明,与主流神经卷积网络分割算法SegNet、U-Net相比,QU-Net的图像分割结果具有更高的准确性。     

排课系统的着色Petri网建模

根据玉林师范学院的实际情况,建立排课系统的模型,并利用建模工具着色Petri网对排课系统进行可视化建模,描述系统流程,以期对排课系统的开发有所帮助.     

大规模单细胞转录组测序数据的聚类方法比较

单细胞转录组测序(single-cell RNA-sequencing, scRNA-seq)数据具有高稀疏性、高噪声、高维度、结构信息和位置信息缺乏等特点，且数据规模迅速增大，使得单细胞聚类面临较大的挑战。为便于对不同的scRNA-seq数据选择合适的分析方法，本研究对scRNA-seq数据的质量控制、基因选择和聚类等方法进行比较分析。首先，分析质量控制中过滤和归一化的方法及其阈值设置；然后，从模型因子、测序技术、方法局限性和优势等方面，对6种典型的基因选择方法进行比较；最后，详细阐述6种典型的单细胞聚类方法，并分析其适用的数据规模和优缺点。收集14个带有真实标签的金标准scRNA-seq数据集，包括5个全长测序数据集和9个双端测序数据集，其中5个数据集包含的细胞数大于3 000个，对6种典型的基因选择方法和6种单细胞聚类方法进行实验比较，分析它们在识别高差异基因时和在聚类性能上的差异。结果发现，不同的基因选择方法在Adam和Wang＿Lung数据集分别可以检测到182个和124个共有基因，以及一些独有基因。此外，Seurat、SC3、Monocle 3和scDeepCluster的...