针对人脸识别中遮挡区域降低检测准确度的问题，提出一种基于生成对抗网络的遮挡人脸修复方法。该方法以生成对抗网络作为基本架构，结合Wasserstein距离和添加梯度惩罚损失函数来训练网络模型，以全局上下文损失和先验损失相结合的方式来约束网络生成无遮挡人脸图片，并利用泊松融合完成遮挡区域的修复。在CelebA数据集的实验结果表明，所提方法较其他文献模型训练更稳定，PSNR平均值提高了5%，SSIM平均值提高了8%。

Global platform TEE说明文档，Global platform介绍TEE的比较全面的文档集合

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鼎捷软件tiptop5.3技术手册，适合刚接触4gl语言的开发者

WGAN-GP纯粹是为了满足WGAN中的李普西斯条件，WGAN自己的满足方式是gradient clipping，但是这样的话WGAN的大部分weight会是正负0.01，需要新的满足李普西斯条件的方法，这就是motivation；

介绍 蓝牙打印是的蓝牙插件， 是一个新的移动SDK，可帮助开发人员为iOS和Android构建蓝牙热敏打印机应用程序（例如Gprinter pt-280，pt-380，gp-1324，gp-2120）。 进行中（请提出建议） []打印x，y位置[]设置纸张尺寸[]更多打印示例 版本 3.0.0（处理2020-09-08之前的所有问题） 2.0.0（颤动1.12） 1.2.0（颤振1.9） 特征 安卓 的iOS 描述 扫描 :check_mark_button: :check_mark_button: 开始扫描低功耗蓝牙设备。 连接 :check_mark_button: :check_mark_button: 建立与设备的连接。 断开 :check_mark_button: :check_mark_button: 取消与设备的活动连接或挂起的连接。 状态 :check_mark_button: :check_mark_button: 蓝牙设备的状态流更改。 打印测试消息 :check_mark_button: :check_mark_b

GP卡的开发规范说明书，中文译本，V2.1.1。 这个规范主要适用于卡制造商和开发GP卡实现的应用开发人员。虽然这个规范定义了卡的组成、命令接口、事务顺序和可以夸许多不同行业的公共接口，但是它并没有详细描述底层安全的实现，它可能会根据行业的不同而不同。 这个规范也适用于更多的普通阅读者，如它描述的通常的安全概念和包含在多应用卡管理系统中各种角色。

em算法matlab代码GP-SSM 高斯过程状态空间模型 介绍 这个Matlab工具箱实现了基于高斯过程学习（即识别）非线性动力学系统的状态空间模型的算法。 提议的方法有一些优点： 用户无需给出系统动力学的参数形式。 通过选择协方差函数来介绍关于动力学函数的平滑度的假设（请参阅Rasmussen和Williams的第4章，高斯机器学习过程，2006年）。 模型的复杂度和拟合度会自动进行权衡。 模型预测上的误差棒捕获由于数据稀缺或模棱两可而引起的不确定性。 特别是，此工具箱实现了以下两篇论文的算法： [1] R. Frigola，F。Lindsten，TBSchön和CE Rasmussen。 使用粒子MCMC的高斯过程状态空间模型中的贝叶斯推理和学习，神经信息处理系统（NIPS），2013年。 [2] R. Frigola，F。Lindsten，TBSchön和CE Rasmussen。 使用粒子随机近似EM识别高斯过程状态空间模型，2013年，已提交。 第一步 重要信息： GP-SSM代码需要机器学习的高斯过程（GPML）工具箱，该工具箱可在此处免费提供： 您需要运行两个不同的st