摘要：在中国,彝文古籍文献日益流失而且损毁严重,由于通晓古彝文的研究人员缺乏,使得古籍恢复工作进展十分缓慢.人工智能在图像文本领域的应用,为古籍文献的自动修复提供可能.本文设计了一种双判别器生成对抗网络(Generative adversarial networks with dual discriminator,D2GAN),以还原古代彝族字符中的缺失部分.D2GAN是在深度卷积生成对抗网络的基础上,增加一个古彝文筛选判别器.通过三个阶段的训练来迭代地优化古彝文字符生成网络,以获得古彝文字符的文字生成器.根据筛选判别器的损失结果优化D2GAN模型,并使用生成的字符恢复古彝文中丢失的笔画.实验结果表明,在字符残缺低于1/3的情况下,本文提出的方法可使文字笔画的修复率达到77.3%,有效地加快了古彝文字符修复工作的进程.

摘要：对在D2D辅助蜂窝网络中可伸缩视频实时传输中的网络资源分配问题进行研究,提出一个功率分配与频谱共享的优化方案实现用户整体视频质量的最优化。基于可伸缩视频每层的传输速率需求进行单个蜂窝网用户及D2D用户的功率分配,得到最优视频层组合和功率分配方案;基于最大加权二部图匹配方法为D2D用户匹配适当频谱,得到整体资源最优化分配方案。实验结果表明,提案方法在保证D2D用户高接入率的前提下显著提高单个D2D复用所提供的视频质量增益。

摘要：针对传统方法构建的模型寻址规则与逻辑不匹配,导致物联网出现失效节点时模型寻址效果下降,在云信任度评估下,提出全新的物联网海量底层资源寻址模型构建方法。方法预先制定底层寻址编码方案,采用元胞更新模型寻址规则,利用搜索算法设计寻址逻辑,通过建立寻址模型云信任度评估推荐模块,实现对海量底层资源寻址模型的优化。仿真结果表明,与传统寻址模型相比,设计的寻址模型的寻址准确率更高,构建的模型有更好的寻址效果。

摘要：在农业背景下传统的种植管理过程要消耗较多人力物力,但随着系统化计算机技术不断完善,智慧农业成为了现代农业发展的重要方向。本文介绍了一种基于物联网技术的智慧玫瑰花田管理系统的设计与实现,该系统通过模拟玫瑰花田中传感器的温湿度数据,实时进行数据采集并传到前端页面,同时利用Echarts工具生成可视化的折线图,便于分析花田的生长情况。在该系统中,添加了故障报修、报修审批等一系列流程,灵活快捷的实现了对玫瑰花田的智能化管理。通过该系统,农业生产者可以实时监测玫瑰花的生长环境,提高生产效率和质量。

摘要：计算机专业英语是一门专业考查课。文章分析了计算机专业英语教学中存在的一些突出问题,从教师和学生的两个角度阐述了造成这些问题的原因,以及改进措施。实践表明,从教学方法、教学设计、学生参与等多方面进行改进,计算机专业英语教学就能获得更好的效果。