以规划本博客的各项大坑。
谢谢你。
Animax.moe
这应该是上周就完成的设定稿。但是有些陈词滥调,让我不是很想发出来。
不过既然完成,那就有必要分享。这次的关键词是:主导力量:骨笛,秩序:刻度尺。
看起来两者并没有关系……虽然对于作者来说是有的。
我总是试图抓住思绪的一瞬。很早很早之前,本博客是以“永远的满月”为题的,但是永远还是过于梦幻。
我会设想的后启示录世界,总是文明的碎片在冰霜中挣扎求存。虽然美丽,但过多同样的设想让人颇为无趣,试想一下其反面,某个炎热带来的末世世界,会多有趣呢?
由于世界的概念本身并不出奇,这一次我试图以档案解读方式来讲述这个世界。
PS:这种世界观做成游戏交互很好,关于我做不做的成文字RPG游戏,还是敬请期待。
#为了培育自己,让GPT生成了诸多组秩序/规则供我选择。本周选择的是:秩序:未知、主导规则:命运。
由此得出的世界观为:“万神殿”。这一世界观中主宰万物的就是我们常说的命运。命运既是现象的产生方式,也是命名自身的主体。命运的命运,也是命运。
故事必须有其舞台。
在我看来,任何Project的本质围绕故事展开。但是总有人不喜欢写故事,而是沉迷于各种各样的设定,当然,良好的设定是故事的基础。本文将简单的做一个计划。 继续阅读“ProjectSova 企划”
The speckle noise generated during digital holographic interferometry (DHI) is unavoidable and difficult to eliminate, thus reducing its accuracy. We propose a self-supervised deep learning speckle denoising method using a cycle-consistent generative adversarial network to mitigate the effect of speckle noise. The proposed method integrates a 4-f optical speckle noise simulation module with a parameter generator. In addition, it uses an unpaired dataset for training to overcome the difficulty in obtaining noise-free images and paired data from experiments. The proposed method was tested on both simulated and experimental data, with results showing a 6.9% performance improvement compared with a conventional method and a 2.6% performance improvement compared with unsupervised deep learning in terms of the peak signal-to-noise ratio. Thus, the proposed method exhibits superior denoising performance and potential for DHI, being particularly suitable for processing large datasets.
本文是一时兴起制作。不保证还有后续或者能写完,当然评价一下我说哪里写的不行我是非常欢迎的。
总之大语言模型GPT3.5/GPT4/NewBing为我这样的懒人提供了相当好的辅佐写作方式