表达式树 (rec) => new ParadigmSearchListData { Number = rec.NUMBER, Name = rec.RES_NAME };



        //selector (rec) => new ParadigmSearchListData { Number = rec.NUMBER, Name = rec.RES_NAME };

//参数为 源数据(TSource)的字段

        Expression<Func<TSource, TResult>> CreateSelecter<TSource, TResult>(string colNumber, string colName)
        {
            Expression<Func<TSource, TResult>> selector = null;

            //(rec)
            ParameterExpression param = Expression.Parameter(typeof(TSource), "rec");
            //new ParadigmSearchListData
            var v0 = Expression.New(typeof(TResult));
            //Number
            var v1 = typeof(TResult).GetProperty("Number");
            //rec.NUMBER
            var v2 = Expression.Property(param, typeof(TSource).GetProperty(colNumber));
            //Name
            var v3 = typeof(TResult).GetProperty("Name");
            //rec.RES_NAME
            var v4 = Expression.Property(param, typeof(TSource).GetProperty(colName));

            Expression body = Expression.MemberInit(v0,
                //{ Number = rec.NUMBER, Name = rec.RES_NAME }
                new MemberBinding[]
                {
                    //Number = rec.NUMBER
                    Expression.Bind(v1, v2),
                    //Name = rec.RES_NAME
                    Expression.Bind(v3, v4)
                });

            selector = (Expression<Func<TSource, TResult>>)Expression.Lambda(body, param);

            return selector;

        }


数据
    public partial class T_MATERIAL_APPARATUS : EntityObject

{


        public global::System.String RES_NAME
        {
            get
            {
                return _RES_NAME;
            }
            set
            {
                OnRES_NAMEChanging(value);
                ReportPropertyChanging("RES_NAME");
                _RES_NAME = StructuralObject.SetValidValue(value, false);
                ReportPropertyChanged("RES_NAME");
                OnRES_NAMEChanged();
            }
        }

}

    //范例检索 显示检索到的数据的结构
    public class ParadigmSearchListData
    {
        #region 变量

        //icon")]
        Image _icon;

        //编号")]
        string _number;

        //名称")]
        string _name;

        //金额")]
        decimal? _money;

        #endregion

        #region 属性

        [DisplayName("icon")]
        public Image Icon
        {
            get
            {
                return _icon;
            }
            set
            {
                _icon = value;
            }
        }

        [DisplayName("编号")]
        public string Number
        {
            get
            {
                return _number;
            }
            set
            {
                _number = value;
            }
        }

        [DisplayName("名称")]
        public string Name
        {
            get
            {
                return _name;
            }
            set
            {
                _name = value;
            }
        }

        [DisplayName("金额")]
        public decimal? Money
        {
            get
            {
                return _money;
            }
            set
            {
                _money = value;
            }
        }

        #endregion

        #region 构造函数

        public ParadigmSearchListData()
        {
        }

        public ParadigmSearchListData(Image icon, string number, string name, decimal? money)
        {
            _icon = icon;

            //编号")]
            _number = number;

            //名称")]
            _name = name;

            //金额")]
            _money = money;
        }

        #endregion

    }

调用
                Expression<Func<T_MATERIAL_APPARATUS, ParadigmSearchListData>> selector =
                    CreateSelecter<T_MATERIAL_APPARATUS, ParadigmSearchListData>("NUMBER", "RES_NAME");


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