【摘 要】
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图像修复是利用人们已知的信息来对图像中结构化信息的缺失进行恢复的过程。在图像修复中，人脸修复是运用范围最广，使用场景最多的应用之一。随着现代物质生活水平的飞速提高，电子产品的不断更新换代，人们对于人脸图像的要求越来越高，但现有技术无法令人满意，且对于损坏面部图像处理的功能也并未普及。因此，人脸修复算法的研究具有极大的商业价值和潜在的社会价值。 深度学习方法在人脸补全方面能够捕获图像更多的高级特征
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图像修复是利用人们已知的信息来对图像中结构化信息的缺失进行恢复的过程。在图像修复中，人脸修复是运用范围最广，使用场景最多的应用之一。随着现代物质生活水平的飞速提高，电子产品的不断更新换代，人们对于人脸图像的要求越来越高，但现有技术无法令人满意，且对于损坏面部图像处理的功能也并未普及。因此，人脸修复算法的研究具有极大的商业价值和潜在的社会价值。
深度学习方法在人脸补全方面能够捕获图像更多的高级特征，能够产生图像新内容，有效提升面部细节补全的能力。针对目前基于生成对抗网络的图像修复算法存在的边界伪影、结构扭曲模糊等现象，本文基于Wasserstein距离的生成对抗网络和卷积神经网络提出优化算法，能够生成高像素高质量的面部修复图像。主要的研究内容如下：
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本文主要研究几类离散时间随机系统的最优控制问题,全文共分为8章.第1章主要介绍随机最优控制理论的历史背景及国内外研究现状,并简要 概括本文的主要结果. 第2章研究了离散时间不定平均场随机线性二次最优控制问题.对于有限时域问题,我们刻画了开环最优控制的存在性.然后,通过线性矩阵不等式条件,证明了不定线性二次问题是适定的当且仅当广义差分Riccati方程可解.针对无限时域问题,利用最大解设计了线性
真实世界中的大多数复杂系统都不可避免地受到了随机扰动(噪声)的作用.在这些干扰下,动力系统展示了很多有趣的现象,如亚稳定(metastable)状态之间的跃迁、随机共振以及小孔逃逸等.理解和描述随机动力系统的动力学行为具有重要的实践意义.随机微分方程则是描述随机系统的合适数学模型,而其构建需要考虑模拟随机因素的噪声项.高斯白噪声是一类简单而又常见的噪声.而非高斯L′evy噪声更为广泛,并且逐渐得到
“一带一路”和蒙古国“草原之路”倡议对接以及“中蒙俄经济走廊”的建设为中国与蒙古国的矿业投资和经贸合作创造了良好机遇。在目前的国际形势下，中国需要与资源丰富的国家在自然资源开发、贸易、投资等领域建立合作机制。蒙古国与中国在资源需求与供给方面具有较强互补性，探索如何与其建立良好的合作伙伴关系是非常必要的。 在此背景下，本文结合矿业对外直接投资(Outward Foreign Direct Inve
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