融合BERT与AttnGAN的文本生成图像方法

针对文本生成图像任务中文本信息与生成图像的语义一致性,以及图像细节模糊、图像要素空间搭配合理性问题,提出了融合BERT文本编码模型和AttnGAN生成对抗网络模型的文本生成图像方法。首先,在文本与图像语义一致性训练中,借助预训练BERT模型对文本进行句、字级别的特征编码,充分利用其在NLP任务中的优秀文本编码与强泛化能力深度匹配文本语义和图像区域的特征一致性;然后,在图像生成网络的第一阶段图像生成模块之前添加空间注意力模块,提高最终生成图像的语义一致性和空间位置的布局合理性。融合优化后的模型所生成的图像相比原AttnGAN模型,IS指标提升了0.17,FID指标降低了1.15,整体视觉效果更加细腻逼真,模型成功地在阿里天池服装数据集上应用,表明其具有良好的跨领域生成能力。     

民国时期国史馆发展与变迁考略

民国时期国史馆处于中国近代历史上中西文化之争激烈、政局复杂动荡之时。国史馆从设立之初的争论再到北京政府、南京国民政府时期的时存时废，充分体现出此时官修史学的衰微与曲折、史学在政治波折中的地位以及新史学思潮的冲击。国史馆从设立到后来的发展无不与政治相关，其活动轨迹也与时局紧密相连。国史馆在民国时期的变迁发展，展现出自近代以来官方修史的困境。     

电视编辑记者如何提升采编能力

融媒体的快速发展给各类形式的媒体发展提供了更大空间,同时也给电视行业带来了一定的挑战。人们获取信息的方式越来越多样化,新的信息类型层出不穷,给人们的生活娱乐都提供了很大的便利,在此基础上,人们对于信息的需求也在不断增加。因此,在不断提升电视节目影响力的基础上,如何提高整体收视率成为电视工作者需要重点考虑的问题。文章主要对电视编辑记者工作进行了深入分析,并且对提升编辑记者的工作创新能力以及专业素质提出了相关策略。     

面向GPU的图像局部模糊检测并行算法研究

为解决传统算法在高分辨率图像局部模糊检测方面处理速度较慢的问题，文章提出一种面向GPU的图像局部模糊检测的并行加速方案。利用GPU的强大计算能力加速局部模糊检测中均方差的计算、再模糊处理、均方差比较和清晰区域标记等过程。结果表明，基于GPU的图像局部模糊检测并行算法的性能与基于CPU的串行算法相比，可获得270倍的加速比，能够为大规模实时性图像处理系统的应用设计提供参考。