UVa Problem 706 LC-Display (液晶显示屏)

本文介绍了一个使用C++编写的液晶显示屏(LCD)模拟程序。该程序能够接收数字输入,并以LCD风格显示出来。通过定义每种数字的基本笔划,再根据指定的大小放大显示,实现了数字的视觉呈现。适用于理解LCD显示原理及C++编程实践。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

// LC-Display (液晶显示屏) // PC/UVa IDs: 110104/706, Popularity: A, Success rate: average Level: 1 // Verdict: Accepted // Submission Date: 2011-04-09 // UVa Run Time: 0.012s // // 版权所有(C)2011,邱秋。metaphysis # yeah dot net #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; #define MAXLENGTH 8 void lcd_display (long size, long number) { // 将number拆分为单个的数字。 int digits[MAXLENGTH]; memset (digits, -1, sizeof (digits)); if (number == 0) digits[MAXLENGTH - 1] = 0; else { for (int i = MAXLENGTH - 1; number > 0; i--) { digits[i] = number % 10; number /= 10; } } // 定义每个数字的关键笔划。 string outline[5][10] = { " - ", " ", " - ", " - ", " ", " - ", " - ", " - ", " - ", " - ", "| |", " |", " |", " |", "| |", "| ", "| ", " |", "| |", "| |", " ", " ", " - ", " - ", " - ", " - ", " - ", " ", " - ", " - ", "| |", " |", "| ", " |", " |", " |", "| |", " |", "| |", " |", " - ", " ", " - ", " - ", " ", " - ", " - ", " ", " - ", " - " }; // 根据指定size将关键笔划扩大显示,实际上就是将关键笔划重复size次。 for (int row = 1; row <= (2 * size + 3); row++) { for (int i = 0; i < MAXLENGTH; i++) if (digits[i] != -1) { string line; if (row == 1) line = outline[0][digits[i]]; if (2 <= row && row < (size + 2)) line = outline[1][digits[i]]; if (row == (size + 2)) line = outline[2][digits[i]]; if ((size + 3) <= row && row <= (2 * size + 2)) line = outline[3][digits[i]]; if (row == (2 * size + 3)) line = outline[4][digits[i]]; // 输出关键笔划。 cout << line[0]; for (int j = 0; j < size; j++) cout << line[1]; cout << line[2]; // 在两个数字间要有一列空行。 if (i < (MAXLENGTH - 1)) cout << " "; } cout << '\n'; } } int main (int ac, char *av[]) { long size, number; while ((cin >> size >> number, size || number)) { lcd_display (size, number); cout << endl; } return 0; }

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值