tafeltree

本文介绍如何使用HTML、JavaScript及一系列库文件如Prototype、Scriptaculous等来创建一个可拖拽的树形菜单。该菜单包含ROOT节点及其子节点CHILD1和CHILD2,并详细配置了节点图标、初始状态等。

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


<html>
<head>
<title>测试tree</title>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/tree.css" />
<script type="text/javascript" src="js/prototype.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/scriptaculous.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/Tree.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/dragdrop.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/builder.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/controls.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/effects.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/slider.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/unittest.js"></script>
</head>

<body>
<div id="mytree"></div>
<script type="text/javascript">
var mystrut = [{'id':'root', 'txt':'ROOT', 'items':[{
'id':'child1', 'txt':'CHILD1'}, {'id':'child2', 'txt':'CHILD2'}]}];
var tree = null;

function TafelTreeInit() {
tree = new TafelTree('mytree', mystrut,
{
'generate' : true, //生成的树,是否显示,true显示,false不显示
'imgBase' : 'imgs/', //需要图形的路径,用tafeltree自带的就可以
"defaultImg" : "page.gif", //所有节点都默认显示这个图形
"defaultImgOpen" : "folderopen.gif", //父节点展开时,显示的图形
"defaultImgClose" : "folder.gif", //父节点关闭时,显示的图行
"defaultImgSelected" : "page.gif",
"defaultImgOpenSelected" : "folderopen.gif", //父节点展开时,选中显示的图片
"defaultImgCloseSelected" : "folder.gif", //父节点关闭时,选中显示的图片
'width' : '100%', // default value : 100%
'height' : '150px', // default value : auto
'openAtLoad' : true, //树的初始状态是打开
'cookies' : false
}
);
}
</script>
</body>
</html>
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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