人是盲目乐观的

每位父母都觉得自己的孩子可爱。真心的觉得可爱。为什么呢?我觉得可能跟人天生的乐观相关。

对于一个人的相貌,《撞上快乐》这本书里面引用了一个案例,就是用调查问卷询问很多人关于他们相貌的自我评价(1-10打分),测评结果表明,所有的人对自己相貌的评价的平均值,远远高于5,而实际上,只有5才是客观的值。就像另一份问卷中女人认为平均起来1/10的丈夫有婚外恋,认为自己的丈夫有婚外恋的远远低于采样总数的10%。

人的乐观让人开心,是一件很好的事情。同样一本书《撞上快乐》里面提到,人群中有很少一群人能够准确的估计自己的能力,这些人被现代医学称为“抑郁症患者”。

比方说所有的足球迷都愿意现场看足球,至少也是看直播,听直播;看重播的足球节目让人觉得索然无味,而知道了结果以后再看重播简直就是折磨。为什么即使不知道结果,也不愿意看重播呢?研究表明,潜意识里面,人们还是相信如果看直播,自己的呐喊和跺脚,可以通过电视的无线信号,到达几千公里以外的足球场内,并对最终的结果产生哪怕极其微小的影响,而只有抑郁症患者会准确的告诉正站在茶几上的足球迷:“哥们儿,下来吧,你跳的再欢,也无济于事的。”

自己的孩子,外表和举止和自己很像,也就是说,“比绝大数人好看”;
别人的孩子,外表和举止和他们的父母很像,或者换句话说,“仅仅是一般,或者同样的难看”。。。

人的乐观让每个人都过着还不错的幸福生活,而不至于因为看得过于客观而对生活失去兴趣。

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。 适合群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究员和工程师,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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