hd 2071 Max Num

本文深入探讨了AI音视频处理领域中的关键技术,特别是视频分割与语义识别,详细解释了如何利用这些技术实现更智能的音视频应用。

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

Max Num

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 13686    Accepted Submission(s): 8671


Problem Description
There are some students in a class, Can you help teacher find the highest student .
 


 

Input
There are some cases. The first line contains an integer t, indicate the cases; Each case have an integer n ( 1 ≤ n ≤ 100 ) , followed n students’ height.
 


 

Output
For each case output the highest height, the height to two decimal plases;
 


 

Sample Input
  
2 3 170.00 165.00 180.00 4 165.00 182.00 172.00 160.00
 


 

Sample Output
  
180.00 182.00
 


 

Author
Lily
 


 

Source
 


 

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#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
    int t,n,i;
    double a[110];
    while(scanf("%d",&t)!=EOF)
    {
      while(t--)
      {
        scanf("%d",&n);
        for(i=0;i<n;i++)
        {
          scanf("%lf",&a[i]);
                        }
          sort(a,a+n);
          printf("%.2f\n",a[n-1]);
                }
                              }
    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。
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