NYOJ558 一二三

原题链接

这题很简单,但是做得我想哭%>_<%,都是因为没看懂题意,错了三次,没想到小孩还有写正确的情况。题意啊题意...

 
#include <cstdio>
#include <cstring>
char *a[] = {"one", "two", "three"}, str[6];

int cmp(char s[]){
	int count = 0, len = strlen(str);
	for(int i = 0; i != len; ++i)
		if(s[i] != str[i]) ++count;
	return count;
}

int main(){
	int t, i, x;
	scanf("%d", &t);
	while(t-- && scanf("%s", str))
		for(i = 0; i != 3; ++i)
			if((x = cmp(a[i])) == 1 || x == 0){
				printf("%d\n", i + 1);
				break;
			}	
	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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