摩尔定律与搜索引擎-9

摩尔定律由戈登·摩尔提出,预测集成电路元件数每18-24个月翻一番,性能同步提升。该定律揭示了信息技术的快速发展,尽管面临挑战,但仍持续推动技术创新。

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摩尔定律
摩尔定律是由英特尔(Intel)创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)提出来的。其内容为:当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。换言之,每一美元所能买到的电脑性能,将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。
尽管这种趋势已经持续了超过半个世纪,摩尔定律仍应该被认为是观测或推测,而不是一个物理或自然法。预计定律将持续到至少2015年或2020年 。然而,2010年国际半导体技术发展路线图的更新增长已经放缓在2013年年底,之后的时间里晶体管数量密度预计只会每三年翻一番。

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Google的联合创始人拉里·佩奇(Larry Page),他在成长过程中不断见证着摩尔定律应验,他认为计算能力的飞速提升是一件理所当然的事。所以,他在斯坦福大学读研究生时就想到了利用互联网的链接大幅改进搜索的点子。
然而,佩奇的指导教授却对此提出了质疑,他认为要实现佩奇大胆的想法需要检索斯坦福大学内的所有服务器,这将是一个非常艰难的任务。但佩奇并没有感到害怕,他坚信未来的技术会更强大,成本也更加低廉,现在遇到的这些瓶颈将变得无关紧要,届时,通过复杂的数学分析抓取链接,并且在1秒之内响应搜索也都不再是什么难事儿。
佩奇的合伙人谢尔盖·布林(Sergey Brin)也认同他对摩尔定律非线性增长的观点,布林编写了抓取链接的数学分析。这两名研究生通过大规模计算实现对所有链接的分析,开创了新的历史。佩奇和布林相信“未来新的可能”,把整合全人类的知识并回答人们各种各样的问题这一看似不可能完成的任务变成了现实。

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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