UVA - 10340 All in All

博客涉及紫书习题和UVa相关内容,但具体信息缺失。紫书习题通常是编程学习中的经典练习,UVa是知名在线评测系统,可用于检验编程能力。

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#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define maxn 100005

int main()
{
	char s[maxn], t[maxn];
	while (scanf("%s%s", s, t) == 2) {
		int len1 = strlen(s);
		int len2 = strlen(t);
		int i = 0;
		for (int j = 0; j < len2; ++j) {
			if (i == len1)
				break;
			if (s[i] == t[j]) {
				i++;
			}
		}
		if (i == len1)
			printf("Yes\n");
		else
			printf("No\n");
	}
	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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