20162330 刘伟康_预备作业01

本文作者分享了对自己所选专业的初步认识及期望,包括希望掌握的技能如编程、信息资源管理等;回顾了老师在学习过程中提供的帮助,尤其是培养独立思考能力的重要性;描述了理想的师生关系,强调相互尊重和激发学生兴趣;并对课程要求完成10000行代码的实践任务表达了积极态度。

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预备作业01

  • 1. 你对专业的期望是什么?

  • 答:最初报选专业时本人对本专业并不是很了解,直至阅读了本科学生选课指南,并且学习了部分电子政务导论课程后才略懂一些。对于我们这样一个融合信息技术与管理科学为一体的专业来说,首先我希望从中学到丰富的编程知识,其次培养自己一定的信息资源管理和数据分析能力,同时提升自己的逻辑辩证思维能力。考虑到未来的就业趋向,所以也希望能学习到和信息安全有关的内容。

  • 2. 你上过的课程中老师提供的最大帮助是什么?

  • 答:培养了自己独立思考的能力————解答疑惑时适当给予帮助,更多引导我去自己思考。

  • 3. 你期望的师生关系是什么样的?

  • 答:在阅读了邹欣老师的博客后,我期望的师生关系首先应该建立在相互尊重的基础上,其次如同“健身教练与健身学员”的关系一样,老师能够使学生有一种亲切感,同时又有一种敬畏感。这让我想到了著名教授钱文忠与他的恩师季羡林之间的“祖孙情”。在学术问题上,师生之间讲究教学相长,互相弥补。最重要的,老师应当培养学生对于该专业的兴趣,启发学生自主学习,虽然过程艰难,但当学生拥有一定的自学能力之后,便会终身受益。

    附:邹欣老师的博客

  • 4. 我们课程要你两学期实践10000行代码,你觉得这个负担大吗?

  • 答:毋庸置疑,实践10000行代码的确是一个挑战。不过,现在的我们应该走上坡路,需要吃更多的苦。现在想想:连高考、长跑都经历过了还有什么能够阻挡我们前进呢?

转载于:https://www.cnblogs.com/super925/p/6097788.html

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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