基于改进的生成对抗网络的动漫头像生成算法

针对大部分生成对抗网络在动漫图像的生成上会呈现出训练不稳定,生成样本多样性比较差,人物局部细节上效果不好,生成样本质量不高的问题,文章利用条件熵构造的一种距离惩罚生成器的目标函数,结合注意力机制提出一种改进模型MGAN-ED。模型主要包括融入多尺度注意力特征提取单元的生成器和多尺度判别器。采用GAM和FID进行评估,所做实验结果表明模型有效地解决了模式崩塌的问题,生成图像的局部细节更加清晰,生成样本质量更高。

选煤厂介质制备系统智能化改造工程

本文针对传统选煤厂介质制备系统存在的自动化程度较低、能耗较大等问题,开展了智能化改造工程研究。首先,通过调研和数据分析,深入了解选煤厂介质制备过程中的关键环节和技术要求。其次,借鉴先进的智能化技术,设计了一套完整的智能控制系统,包括传感器集成、数据采集与处理、自动调节与监控等功能。最后,通过实地试验验证了智能化改造工程的可行性和有效性,结果表明,改造后的介质制备系统在节能减排、生产效率和操作自动化方面取得了显著的改善。

选煤厂生产系统智能化设计研究

选煤厂在煤炭行业扮演着关键的角色,然而其生产过程复杂,面临系统性问题。为了提升煤炭加工效率和产品质量,本研究聚焦于选煤厂生产系统的智能化设计。旨在充分利用现代信息技术,优化和改进选煤厂的生产流程。研究涵盖了过程监测、智能控制和决策支持三个关键方面,同时运用机器学习、人工智能和物联网技术,提出了一套全面且高效的智能化解决方案。通过模拟实验和现场测试的验证,结果显示智能化改造方案显著提升了选煤厂的生产效率和产品质量,并降低了生产成本和能源消耗。本研究为推动选煤厂生产系统智能化发展提供了重要的指导意义。