基于深度学习的图书图像修复技术研究

随着数字化时代的到来,大量图书已被数字化并存储在图书馆的电子设备中。然而,由于各种原因,这些数字化图书图像可能存在多种问题,如噪点、模糊和缺失等。采用基于深度学习的图书图像修复技术可以提高这些图像的质量和可视化效果。图书图像常受到噪点、模糊和缺失等问题的困扰,使得图书内容无法清晰展现。图像修复技术旨在通过补全、修复或去除图像中的缺陷,使其恢复到原始状态。文章首先介绍了字典学习与图像重建技术,通过学习字典来表示图像的结构,从而进行图像重建;其次介绍了改进的ANR算法,通过自适应邻域正则化来提高图像的恢复效果;然后介绍了基于改进卷积神经网络(CNN)的图像二次重建方法,包括网络结构、预处理、激活函数和损失函数的设计;最后进行了实验仿真,验证了所提方法的有效性。

大数据时代背景下计算机信息处理技术浅析

随着现代社会经济的飞速发展,我国迎来了大数据时代,在此时代下计算机信息处理技术被广泛应用到各个领域,为国家的经济发展做出了积极的贡献。基于此,本文首先对计算机信息处理技术进行概述,其次对此项技术进行分析,再次对计算机信息处理技术中存在的不足加以研究,然后对此项技术的应用策略进行探讨,最后对大数据时代背景下计算机信息处理技术的发展趋势展开分析。

物联网环境下海量多源异构数据的存储算法

物联网环境下数据的多源、异构和冗余度高等特性导致当前数据存储算法存在占用内存空间大、负载不均衡和时间响应慢等不足.针对这些不足,提出基于协同进化的海量多源异构数据存储算法.首先,对重复的多源异构数据建立数据指纹索引,然后,采用布隆过滤器根据指纹索引结果将重复的异构数据滤除,将滤除后的数据存储任务调度问题抽象为最优解问题,最后,采用协同进化算法对数据存储任务进行迭代寻优,最终获得最优数据存储方案.实验结果表明,所提算法相比当前数据存储算法具有更快的响应速度,且有效节约了系统在存储处理海量多源异构数据时的内存空间,提高了负载均衡度.

云服务下的图书馆信息检索服务分析

应运而生的云计算促使云服务逐渐进入公众视线,与此同时也为图书馆的信息检索服务带来了新的变革。因云服务可为用户提供更为强大的数据计算和处理服务,故对图书馆信息检索效率的提高,以及知识匹配全面性与准确性的改善具有重要意义。对此,本文概述了云服务,分析了其对图书馆信息检索服务的影响,并就如何加以构建进行了探讨。