A + B Problem HDU - 1000(语法练习题)

本文介绍了一个使用C++实现的程序,该程序能够持续接收用户输入的两个整数并进行加法运算,直到输入结束。通过将cin作为while循环的条件,程序能够优雅地处理连续输入的数据。

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Calculate
A + B.

    Input
    Each line will contain two integers 

A and
B. Process to end of file.

    Output
    For each case, output 

A + B in one line.

    Sample Input
    1 1

    Sample Output
    2

题目分析:
本题的重点是能多次输入数据实现运算,并不是输入一次,运算一次就退出程序了。
程序说明:
把cin>>a>>b当成while函数的参数就可以实现要求了,因为cin遇到输入终止的时候会返回一个0,而while遇到0时就会退出循环。
程序实现:

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
 int a, b;
 while (cin >> a >> b)
 {
  cout << a + b << endl;
 }
}
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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