CycleGAN_ssim 该项目是项目的扩展。 实现和训练有素的周期一致剖成对抗性网络（CycleGAN）如在所描述的具有不同的，具体地SSIM损失，损耗L1，L2损失和它们的组合，以产生更好的视觉质量的图像。 图1：CycleGAN工作 对于CycleGAN实现与L1损失是指。 对于官方CycleGAN执行读取。 先决条件 Python 3.3以上 Tensorflow 1.6+ 枕头（PIL） （可选） 用法 训练模型： > python train_cycleGAN_loss.py --data_path monet2photo --input_fname_pattern .jpg --model_dir cycleGAN_model --loss_type l1 data_path：具有trainA和trainB文件夹的目录的路径（具有这些特定名称（trainA，tra

设计了一种全差分动态比较器。比较器是前置放大器与动态锁存器组成的开关电容电路。在四相互不交叠时钟控制下，前置放大器完成对输入信号采样、放大，高增益提高了比较器的精度，采用正反馈结构提高了比较器的速度。文中分析了引起失调的原因，结合版图给出了减小失调的方法。分析和模拟结果表明比较器输入动态范围为2V，失调电压降低到3.5mV，达到了8 bit 精度要求，同时实现了0.48mW的功耗。

MATLAB小波软硬阈值去噪代码图像去噪 本项目对5级AWGN（加性高斯白噪声）失真的自然和合成图像应用不同的图像降噪方法，并就数量和质量方面不同方法的结果进行比较评估。 程序用法 在Matlab的“代码”文件夹中打开“ Test.m”脚本。 运行“ Test.m”脚本。 参数设定 对于小波方法，将同时测试硬过滤器和软过滤器。 在将小波与其他方法进行比较时，我们选择Biorthogonal 3.5作为小波滤波器。 DWT级别设置为3。 对于BM3D，sigma值设置为25。 对于空间过滤器，内核大小设置为5x5。 对于逆谐波均值滤波器，正和负Q参数分别设置为1.5和-1.5。 评估指标 对于定量分析，评估指标包括著名的PSNR以及Nikolay Ponomarenko等提出的PSNR-HVS-M。消费电子产品的视频处理和质量指标VPQM-07，美国亚利桑那州斯科茨代尔，2007年1月25日至26日，第4页）。 对于定性分析，我们在视觉上观察降噪后的图像，以便对其视觉质量进行主观评估。 定量评估结果 测试了10种降噪方法，其定量结果如下所示： 方法 自然影像PSNR 自然影像PSNR-H

可用来对比两个代码不一致的地方。 用来比较两个数据库表结构不同的地方。 比较数据文件不同的地方。 对文件夹下的资讯比对不一样的地方。

优化算法的比较 对于特定的模型，不同的算法会有不同的运行效率和不同的运算结果。而算法优劣的比较通常有两种： 同样运算时间下，解的质量的比较 得到最终解（或某水平以上满意解）所花时间的比较 *

机器学习方法在股指期货预测中的应_省略_SVM和XGBoost的比较分析_黄卿.pdf

本文档主要是对ARM CORTEX-A系列处理器性能进行比较分析，对从事以ARM为主控制器选型有参考意义。

彩色图像的相似性比较算法

IT治理模型包括CoBIT、ITIL、ISO/IEC 17799和PRINCE2。自提出IT治理以来，全世界各国组织和专家都投入了很大的精力来研究IT治理架构，并提出了很多行之有效的模型。其中较为成熟的模型有美国IT治理研究院的CoBIT、英国政府的IT服务管理标准模型ITIL、国际信息安全管理标准模型ISO/IEC17799、IT项目管理的标准模型PRINCE2等。在具体的IT治理工作中，如何合理地应用这些模型，它们之间存在哪些差异？

GB-T17544与GB-T25000.51比较