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[2]高棉的文本图像重建和赔偿...
摘要：本研究的重点是使用先进的计算机视觉和深度学习技术提出文本图像重建和赔偿框架来保存柬埔寨的历史高棉棕榈叶手稿。为了解决保存，使用卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）来填充受损图像中字符缺失的模式。该研究利用Sulukrith集[1]，该集合由91,600张图像组成，分为两个部分：90,600个训练图像和1,000张测试图像。每个图像包含高棉棕榈叶脚本的单个字符。训练图像故意降解为三种不同的变体，每个变体均遭受三个级别的降解（1级，第2级和第3级）。评估性能并比较卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）模型的有效性，并采用了各种评估指标。这些指标包括均方根误差（MSE），峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。通过根据这些指标评估两个模型的结果，可以观察到，GAN模型在MSE，PSNR和SSIM方面始终优于CNN模型。与CNN模型相比，GAN模型达到了较低的MSE值，较高的PSNR值和更高的SSIM值，这表明其在图像重建和保留原始文本方面具有出色的性能。
我们的行动如何为红色高棉和
当罗兰·乔菲（Roland Joffe）到达柬埔寨时，他注意到：“在金边生活中，一生又回到了这座困倦，时尚的首都 - 几年前的首都被淹没了其人口，作为一个空壳，被无知的折磨者及其毁灭性的大师居住在居住的情况下。当我站在潮湿的空气中时，降低的阳光逐渐用发光的粉红色洗涤，我抓住了亨先生的眼睛。他放弃了目光。我问他在想什么。他花了很长时间回答。当他与自己挣扎时，我们站着沉默。当他抬起头时，我可以看到眼泪慢慢地从他的脸上流下。“为什么？”他简单地问。一个回答的营充满了我的脑海。轻微停顿后，亨先生继续说道：“为什么？我们为什么不算？为什么没有人做任何事情？”再次贯穿了我的脑海 - 柬埔寨是对较大战争的杂物，这是对冷战支撑的意识形态斗争。但这不是亨先生想到的问题。“为什么？”他安静地问，‘你
提高棉花供应链的可见性以达到透明度
通过从其供应链中收集信息，Kappahl建立了集体供应链情报，可以使所有供应链利益相关者受益。例如，Kappahl收集了有关处理和交易的有机棉的信息和文档，这些信息可以帮助评估验证活动并进行调整以提高其有效性。敏感信息可以通过汇总信息来揭示供应链问题和趋势来保密。集体供应链情报可以直接使供应链利益相关者受益，从而激励他们共享信息。此外，供应商的支持文件（例如发票，证书和运输文件）提高了共享信息的有效性。这种类型的文档为Kappahl提供了对其从供应商获得的答案的有效性的信心。