SICP 2.5 习题答案

本文通过定义几个数学函数,探讨了如何使用数学方法解决一类特殊问题。这些函数包括递归计算幂运算、构造由a和b组成的数值以及从特定数值中提取特定部分等。文章深入介绍了如何利用递归和条件判断来实现这些功能。

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

通过数学的方法可以解决,假设乘积n不是偶数,那a肯定是0。

(define (power x n r)
(if (< n 1) r
(power x (- n 1) (* r x))))
(define (cons a b)
(* (power 2 a 1) (power 3 b 1)))
(define (car n)
(define (car-iter x counter)
(if (not(even? x)) counter
(car-iter (/ x 2) (+ counter 1))))
(car-iter n 0))
(define (cdr n)
(define (cdr-iter x counter)
(cond ((= x 1) counter)
((even? x) (cdr-iter (/ x 2) counter))
(else (cdr-iter (/ x 3) (+ counter 1)))))
(cdr-iter n 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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值