无题

入职一周了,给自己的压力还是很大的,经过各种思想斗争,决定最终还是在技术这条道路上一直走下去,

坚持下去,觉得很多东西还是要坚持,也许在你觉得最痛苦的时候是自己成长最快的日子,人的一生总要经历一些磨炼,

所以还是坚持下去。努力提升自己的技术能力。想了一想,这一年的目标还是很大的,需要把各种基本需要掌握的技术都精通,

多与项目组牛逼的同事进行学习,多学习别人身上的东西,还有学习整个项目的架构,学习高并发,分布式方面的技术,

以及遇到的问题平时多记录,在业务方面也是要多加强。

项目中还是有很多需要学习的东西,觉得自己还是需要很努力很努力,于是给自己制定了一个目标,

一个月将系统代码熟悉,每周买一本技术书,然后一周看一本技术书,每周写一篇博客,写读书笔记。

白天看代码,晚上看书,周末看书,周六晚上练习代码。

一周看一本技术书,是自己的目标。在这里监督自己。

写周报,监督自己。

20050407—20150412     《spring实战》这本书搞定。

每天1:30睡觉,早晨7:30起床(无论睡多晚),这些都是每天必须要坚持的东西。加油!

以后必须珍惜时间,切忌浮躁,还有很多东西需要学习。时刻保持一颗谦卑的心。

定个计划:

每周六下午可以练习代码,上网写写技术博客,网易博客文章练练文笔,网上浏览书籍以及买技术书。

然后其余时间都用来看书。除了周六可以上网,其余时间都用来看书。

怎么说呢,总觉得有点累,也许在别人看来是不错的,但是在自己看来不是这样的,压力很大,其实很痛苦。每天坐在这里。

在公司好好看代码,研究代码,在家里好好看书。抓紧时间。




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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