初尝结构体

本文介绍了一个简单的C++程序,用于输入和输出学生的结构化信息,包括学号、姓名、性别、年龄和分数。通过数组存储多个学生的信息,并展示如何使用结构体来组织这些数据。

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

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
struct student
{
	long stuNo;
	string name;
	char sex;
	int age;
	float score;
};
int main()
{
    student array[2];
	int i;
	for(i=0;i<2;i++)
	{
		cin>>array[i].stuNo>>array[i].name>>array[i].sex>>array[i].age>>array[i].score;
	}
	cout<<"学号 姓名 性别 年龄 分数\n";
	for(i=0;i<2;i++)
	{
		cout<<array[i].stuNo<<"    "<<array[i].name<<"    "<<array[i].age<<"    "<<array[i].sex<<"    "<<array[i].score<<endl;
	}
	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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