姚明左脚骨折了——伤感中

今天在公交车上无意看到一则消息,姚明骨折,无缘本赛季.
当时以为看错了,这段时间沉迷于火箭队的连胜中,上周六看火箭与黄蜂队交锋,姚明的状态不错,而且没有表现一点有病的事态,暗中期待火箭队能进入总决赛。
周一与公牛的比赛,姚明得了12分6个篮板,自己首先感觉姚明发挥不正常,并没有听到有伤病的困扰。
突然来了这个消息,第一感觉是不信,第二感觉到公司首先证实一下消息的可靠性。可怕的事情总于来了,到公司后看到搜狐新浪确认消息正确性。
前段还与朋友说今年姚明没有伤病,虽然本赛季开始火箭队打的很菜,让大家大使所望,不过慢慢火箭打出了特点,姚明麦蒂打的不错,其他队员发挥也不错,打法上也比较合理,取得了连胜,让我们中国的球迷们看到了希望。
现于今姚明缺阵,少了一个大中锋,火箭能走多远,麦蒂能否带领球队继续前进,教练能否找出新的更合理的打法,我们期待着!
祝愿姚明早日康复!!!!!
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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