Subsets II

Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.

Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not contain duplicate subsets.
For example,
If nums = [1,2,2], a solution is:

[
[2],
[1],
[1,2,2],
[2,2],
[1,2],
[]
]

public class Solution {
    public void helper(List<List<Integer>> res, List<Integer> item, int start, int[] nums, boolean[] isVisited) {
        for(int i = start; i < nums.length; i ++) {
            if(i > start && nums[i] == nums[i - 1])
                continue;
            if(!isVisited[i]) {
                item.add(nums[i]);
                isVisited[i] = true;
                res.add(new ArrayList<Integer>(item));
                helper(res, item, i + 1, nums, isVisited);
                isVisited[i] = false;
                item.remove(item.size() - 1);
            }
        }
    }

    //It can only can use the solution 1 of Subsets 1
    public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if(nums == null || nums.length == 0)
            return res;
        Arrays.sort(nums);
        res.add(new ArrayList<>());
        helper(res, new ArrayList<Integer>(), 0, nums, new boolean[nums.length]);
        return res;
    }
}
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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