博你一笑

一次出差经历中,同事们在特色酒店就餐时发生的系列趣事,包括点菜、上菜过程中的误会和笑话。

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        与同事到外地出差,当地的同事热情好客,当晚便在一特色酒店的包间设宴接风。男男女女十几个人落座后便不停的聊天,只有一个人在点菜。点好了,征求大伙儿意见:“菜点好了,有没有要加的?”
  这种情况,我们在北京一般是让小姐把点过的菜名儿报一遍。于是一位北京的哥们儿说:“小姐,报报。”
  小姐看了他一眼,没动静。
  “小姐,报一下!”哥们儿有点儿急了。
  小姐脸涨得通红,还是没动静。
  “怎么着?让你报一下没听见?”哥们儿真急了。
  一位女同事赶紧打圆场:“小姐,你就赶紧挨个儿报一下吧,啊。”
  小姐嗫嚅着问:“那,那……就抱女的,不抱男的行吗?”
  “噗!”边上一位女同事刚喝的一大口茶全喷前边人身上了。十几个人笑做一团,小姐更是不知所措。
  上菜了,先上一个拌拉皮儿。一大盘拉皮儿端上来,接着是几碟儿配料、酱汁儿什么的。小姐上菜的时候没留神,一滴酱汁儿洒在一位哥们儿的裤子上了。那哥们儿也是成心逗闷子,假装阴沉着脸问小姐:“怎么办呀?”
  小姐很冷静地说:“怎么办都行。”
  “那你说怎么办?”
  “您想怎么办就怎么办?”
  “那你们这儿一般是怎么办的?”
  “要不俺帮您办?”
  “好呀。”
  只见小姐麻利的把几碟儿配料、酱汁儿一股脑倒在拉皮儿上,一手拿筷子,一手拿
  勺子,刷刷几下就拌好了。然后对那哥们儿说:“先生,拌好了,可以吃了。”
  哥们儿努着眼珠子瞪着那盘子拉皮儿半天没说话,另一位同事替他跟小姐说了声“谢谢”。
  上主菜了——烧羊腿,一大盘肉骨头,一碟子椒盐儿。一位北京哥们儿酷爱这口儿,
  毫不客气的抓起一羊腿,咔嚓就是一口,呱唧呱唧的大吃起来。小姐一见,说道:
  “先生,这个要蘸着吃。”
  哥们儿将信将疑的看了看小姐,又看了看当地的同事。当地的同事说:“蘸着吃好吃一些。”
  哥们儿于是拿着羊腿站起来,咔嚓又是一口。
  小姐赶紧过来问:“先生,您有什么需要吗?”
  “啊?没有啊。”
  “那请您坐下来吃。”
  哥们儿嘀咕着坐下来,看了看大伙儿,茫然若失。小心翼翼的把羊腿拿到嘴边,小心翼翼的咬了一口。
  小姐又说:“先生,这个要蘸着吃。”
  哥们儿腾地一下站起来,挥舞着羊腿怒气冲冲的嚷:“又要站着吃,又要坐着吃,到底怎么吃!?”
  酒菜满席,领_导跚跚而来。
  满座起身相迎,一片寒喧之声。
  旁边侍宴的小姐甚美,新来,经验不丰,颇有些紧张。
  众人落座,有人招呼:“小姐,茶!”
  小姐忙近前用手指点:“1、2、3、4、5、6、7,共七位!”
  众人哂笑,领_导补充曰:“倒茶!”
  小姐忙又“倒查”了一遍:“7、6、5、4、3、2、1,还是七位。”
  有人发问:“你数什么呢?”
  小姐犹豫了一下小声答道:“ 我属狗。”
  众人怒,急呼:“叫你们经理来!”,经理入,垂手讪笑,问:“诸位, 传我何事?”
  领_导曰:“别多问,去查查这位小姐年龄属相。”
  经理纳闷,依命而行,旋来回复:“18岁,属狗!”
  领_导大笑,众人大笑。领_导海量不做追究,众人雅量不便追究。
  小姐、经理如坠五里云雾。
  酒过三旬,上来一道菜:“清炖王八!”
  众人皆喜,然未忘规矩,有人以箸拨王八头曰:“领_导动动,领_导动动!”
  领_导看着被拨得乱颤的鳖头,心中不悦,既不愿谐了此言的尾音又不愿违了众人美意,于是乎持勺酌汤,曰:“好,好!大家请随意。”
  又有人奉称曰:“对--王八就该喝汤!”领_导气得几乎喷饭。
  未几,汤将尽,有物圆圆浮出,问:“小姐,这是什么?”
  小姐忙答:“是王_八蛋。”众人又惊喜:“领_导先吃,领_导先吃!”
  这此领_导没听到“晦气”之言,甚悦,唤小姐:“给大家分分!”
  良久,小姐不动,领_导怒问:“怎么,这也分不清楚吗?”
  小姐为难的说:“七个人,六个王_八蛋,您叫我怎么分啊?”
  众人听罢,个个伸脖瞪眼,满口美食,难以下咽。
  如果您笑了。帮忙顶一下。让别人也笑下 
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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