由一个数学公式想到的...

本文通过一个排列组合的数学公式,探讨了不同选举制度的社会学意义,并延伸至其他社会现象,如个人发展路径的选择。

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数学往往会给我们惊喜,因为它的神奇可以揭示世界上的真理。

上面的公式是排列组合学里的一个公式,这里不打算讨论它的推导过程或是数学意义,而是要试图从社会学的角度来理解这个公式的现实意义。公式表征的可以被对应到选举制度,从r个人中选出k个人,左右两个式子表示两种不同的选举方式:层级递选制和内定式。

公式的左侧和我国的人民代表选举制度基本相同,由层层选举最终推选出最后的k个人,而公式右侧表示的却是潜规则中的“内定公选”模式——选举之前结果已经在小范围的内部决定,已无悬念,而其他的过程只是作为陪衬的存在而以。两者的相同既是理论推导的结果,也是实践证明的结果。我们所追求的公平的选举竟然在效率上和内定制是这么惊人的相同,这样的结果看起来的确让人沮丧。

推而广之,这个公式还揭示了一些其他的道理。步步推进的稳扎稳打和一鸣惊人的一炮走红几率相同,这就是为什么科班京剧人才越来越少,独辟新径的frjj却越来越多。两条道路,既然几率上相同,捷径自然成为很多人的最终选择。

 

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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