Cuando trabajas con diferentes tipos de documentos como el Itinerario de Conferencia, eres consciente de lo importante que son la precisión y la atención al detalle. Este tipo de documento tiene su estructura particular, por lo que es crucial guardarlo con el formato intacto. Por esa razón, lidiar con este tipo de papeleo puede ser bastante complicado para el software de edición de texto tradicional: una sola acción incorrecta puede desordenar el formato y llevar tiempo adicional para devolverlo a la normalidad.
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hola, mi nombre es nuestro título de trabajo es las imágenes limpias son difíciles de leer, el desenfoque explota la tarea inversa mal planteada para escenas dinámicas, el aprendizaje profundo, este trabajo fue realizado con mis colegas Sangan Song, Jiren Lee, D blurry tiene como objetivo eliminar el desenfoque de movimiento en una imagen, pero ¿qué pasa si queremos hacer la tarea inversa? si queremos encontrar el verdadero desenfoque de movimiento a partir de una sola imagen nítida, ¿será posible? la respuesta no es tan fácil, predecir el verdadero desenfoque de movimiento sin dar ninguna información externa es otro problema mal planteado, entonces pensemos en volver a desenfocar una imagen, que es reconstruir la imagen borrosa original a partir de la imagen profundamente desenfocada, ¿también será tan difícil como desenfocar una imagen nítida? sorprendentemente, a pesar del exitoso resultado de desborrosidad, volver a desenfocar es mucho más fácil, ¿qué hace que desenfocar sea tan fácil? encontramos que la dirección del desenfoque colon aún es observable en las imágenes imperfectamente desborrosas, por lo que amplificar el campo de desenfoque testigo conduce a reconstruir el desenfoque original, nuestro objetivo es eliminar tal
