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摘要 - 在当前时代，基于脱氧核糖核酸（DNA）的数据存储是一种有趣的方法，具有实质性的学术兴趣和研究。本文介绍了一种新型的DNA图像存储的新型深关节源通道编码（DJSCC）方案，称为DJSCC-DNA。该范式通过三个关键修改将自己与常规的DNA存储技术区分开：1）它采用先进的深度学习方法，采用卷积神经网络来编码和解码过程； 2）它无缝将DNA聚合酶链反应（PCR）扩增整合到网络体系结构中，从而增强了数据恢复精度； 3）它通过针对优化的生物学约束来重组损失函数。通过特定的通道测试的数值结果证明了所提出的模型的表现，这表明它超过了传统的深度学习方法，从峰值信号 - 噪声比率（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）方面。此外，该模型可有效确保对均聚物运行长度和GC含量的积极约束。
DNA图像存储的深关节源通道编码
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