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摘要
远程桌面是一种实现计算机桌面远程控制的软件,随着机器学习技术的不断发展,逐渐有研究开始了对远程桌面的优化设计。为了提升远程桌面的编解码速度及同时使其运行机制得到优化,本次研究提出了以多层卷积神经网络为基础来设计编解码器,并以此来提升远程桌面模型的整体性能优化。研究中首先利用多层卷积神经网络来实现图片压缩的优化,也就是实现编解码器的优化,并对卷积神经网络进行优化设计,并将基于多层神经网络的编解码器应用在远程桌面设计中,实现较优的图片压缩,最终构建出基于多层卷积神经网络编解码的远程桌面优化模型。经过测试,结果显示优化设计的卷积神经网络的损失率较低,并且基于卷积神经网络的编解码器的性能较优化前的性能而言,得到了较为明显的提升。此外从远程桌面软件的应用效果中可以得知,服务端的读取速度最高可以达到7.43m/s,并且通过参试者的实验,可以得知设计的远程桌面软件的使用率能在3个月内到90%以上,在加上集运专家的前景分析,可以得知软件的应用效果较好,并具有较为明朗的前景。研究结果为远程桌面控制研究提供了一定的理论支持。
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单位菏泽家政职业学院
