这图大家能看明白吗

本文介绍了一个模板特化的示例,针对布尔类型进行了存储类的优化实现。通过位操作来设置和获取布尔值,有效地利用了每个字节的空间。

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template <> // the following is a template class with no templated parameters
class Storage8<bool> // we're specializing Storage8 for bool
{
// What follows is just standard class implementation details
private:
    unsigned char m_tType;
 
public:
    void Set(int nIndex, bool tType)
    {
        // Figure out which bit we're setting/unsetting
        // This will put a 1 in the bit we're interested in turning on/off
        unsigned char nMask = 1 << nIndex;
 
        if (tType)  // If we're setting a bit
            m_tType |= nMask;  // Use bitwise-or to turn that bit on
        else  // if we're turning a bit off
            m_tType &= ~nMask;  // bitwise-and the inverse mask to turn that bit off
    }
 
    bool Get(int nIndex)
    {
        // Figure out which bit we're getting
        unsigned char nMask = 1 << nIndex;
        // bitwise-and to get the value of the bit we're interested in
        // Then implicit cast to boolean
        return m_tType & nMask;
    }
};
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振像超分辨率问题,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,还保持了像质量。 适合人群:从事医学像处理、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核磁共振像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高像质量,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像重建效果。
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