一路向东

若不是一路向东,
若不是时间无声,
若不是骤然暴雨,
若不是突现的你,


怎么会坚定方向,
怎么会守住时间,
怎么会淋湿羽翼,
怎么会证明自己。


所以一路向东
结构 L1-104 眼泪女王 分数 10 作者 HZNUACM SS 单位 杭州师范大学 海寅在手术后记忆变得混乱,贤佑为了帮她恢复记忆,决定带她漫步在余杭塘路上。余杭塘路,一条东西走向的街道,沿途布满了各具特色的地标,每个地标都承载着不同的记忆度。当海寅经过这些地标时,她的记忆度会根据地标的记忆度相应增加(有些地标可能会带来负向的记忆影响)。 注意:若同一位置有多个地标,海寅的记忆值会同时增加这些地标所提供的记忆度总和。现在,海寅的初始记忆度为 s,她和贤佑计划从余杭塘路的最西端出发,一路向东,寻找那个能让海寅的记忆度首次达到或超越某个特定值的地标。 TVN新发了229张眼泪女王无水印剧照!!_5_氧之沐漪_来自小红书网页版.jpg 输入说明: 第一行:包含四个整数,分别代表余杭塘路的总长度 n(单位:米,1 ≤n≤10 18 ),地标的数量 k(1 ≤k≤10 5 ),海寅的初始记忆度 s(−10 5 ≤s≤10 5 ),以及他们希望海寅能达到的记忆度 x(1≤x≤10 5 )。 接下来的 k 行:每行包含两个整数 d i ​ 和 a i ​ ,其中 d i ​ (1 ≤d i ​ ≤ n)表示第 i 个地标距离余杭塘路最西端的距离(单位:米),a i ​ (−10 5 ≤a i ​ ≤10 5 )表示经过该地标时海寅记忆度的增加值。 输出说明: 若存在某个位置,使得海寅在经过它后的记忆度达到或超过 x,则输出该地标距离余杭塘路最西端的距离。若不存在这样的地标,则输出字符串 "I will stay with you"(无引号)。 输入样例 100 3 5 15 10 3 50 7 80 5 输出样例 50
03-19
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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