基于聚类和高斯过程回归的超分辨率重建

在样本学习的思想框架下,针对图像超分辨率问题的研究,提出了数据聚类和高斯过程回归相结合的解决方法.使用K-means对数据进行聚类,在各类中利用高斯过程回归对样本库中高低分辨率图像之间的对应关系进行学习.根据得到的学习模型对需要处理的低分辨率图像所对应的高分辨率图像进行预测,有效地利用了高低分辨率图像之间的统计特性.实验结果表明该方法可以较好地改善超分辨率重建效果.

超融合机动战术云架构设计

针对战术前沿机动部队装备资源受限、网络带宽受限、轻量化部署以及协同运用等背景需求,结合超融合架构技术、云计算、边缘计算等技术,提出了超融合机动战术云架构,并研究虚拟化系统性能优化、战术云平台轻量化管控、平台快速开设和动态重构、信息传输增强和分级分发、云端计算任务卸载调度等关键技术,以形成轻量化、高效可靠的战术信息服务能力,描述超融合机动战术云的典型运用模式。

线上教学的特征与农村小学线上教学实施建议

课题组通过文献法,访问法,问卷调查法等方法对部分永定区农村小学线上教学现状进行了调查,了解农村小学在疫情期间开展线上教学情况;通过文献研究法、问卷调查和经验总结等研究方法对比传统面授课堂与线上教学的异同点,总结出线上教学的优势特征,用于为我区农村小学线上教学的有效实施提供理论依据,提出可行的 建议。

“云-端”架构下的安全防护体系研究

重点围绕“云-端”架构带来的安全防护新问题,结合“前端+后台”的服务化体系架构,打造基于“基础层-服务层-应用层”的安全防护体系架构,形成云安全、网络安全、终端安全等多层次一体化纵深防御能力,为新型指挥信息系统安全、可靠运行,为快速、有效应对新型指挥信息安全威胁提供安全支撑,为装备建设和系统应用提供决策依据,具有重大的军事效益和经济效益。