结构保持生成对抗网络的SD-OCT图像去噪方法

为了去除频域光学相干断层扫描(SD-OCT)中的散斑噪声,提出了一种结构保持生成对抗网络模型,可以无监督地从SD-OCT图像合成高质量的增强深部成像光学相干断层扫描(EDI-OCT)图像.该模型基于循环生成对抗网络结构学习无配对SD-OCT和EDI-OCT图像之间的域映射关系.为了克服循环生成对抗网络生成图像的结构性差异问题,模型利用连续帧之间的相似性引入全局结构损失,保证了图像的全局结构一致性;同时通过模态无关邻域描述符引入局部结构损失,保持了图像的解剖结构细节.在50组CirrusSD-OCT数据集上进行去噪的实验结果表明,该模型的PSNR值为29.03 dB, SSIM值为0.82, EPI值为0.50,均优于现有模型.     

基于社会临场感的儿童情商教育多媒体交互设计

童年期是情商教育的重要时期,高社会临场感的媒体和交互为儿童情商教育中必要的情境和互动提供了更有效的途径.通过对儿童情商教育中情境和互动实现方法进行分析,围绕多媒体融合和复合型交互进行研究.首先分析多媒体融合及复合型交互在提升社会临场感的有效性,从社会临场感的技术因素与社会因素探讨儿童情商教育多媒体交互的方法;然后提出儿童情商教育多媒体交互的设计维度以及具体的构建流程.以幼儿园为应用场景,以学龄前儿童的普遍情商问题和学习操作能力为中心,设计一套基于多媒体交互的学龄前儿童情商教育课程,为相关设计提供了参考.     

探析食品安全数据分类编码

食品安全数据分类编码不统一,是当前食品安全数据难以融合共享的最大障碍。当前亟需改变基于条块业务和监管权限所形成的封闭、孤立系统现状,建立一套符合中国特色的食品安全数据分类编码系统。随着信息技术蓬勃发展,与食品安全、营养、健康相关的数据得到了一定的积累。在信息共享阶段,应将这些数据转化为可分析利用的大数据,赋予数据以生命力,为政府决策、经济发展和科学研究提供技术支撑。实施食品安全数据分类编码标准化是实现食品安全数据跨界融合、形成大数据的必要前提。     

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用研究

经济社会的发展和科学技术的不断进步,人工智能方式的应用程度不断加深,在社会多个领域都产生了重要的影响,有效提了升网络运行的稳定性,且更好地满足大数据时代海量信息处理的需求。大数据发展背景下,要更好地带动计算机网络技术的运行发展,需要重视科学地使用人工智能方式,开展管理工作,合理使用大数据时代的人工智能,提升整体系统的运行效率,更好地满足时代发展需求。对大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用进行了探讨。