UESTC 250 windy数 数位dp

本文探讨了深度学习在图像处理领域的应用,包括AR特效、图像处理、音视频直播等场景,展示了深度学习如何通过复杂的神经网络模型实现图像识别、编辑、增强等功能。

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

题目链接

 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 using namespace std;
 3 #define mem1(a) memset(a, -1, sizeof(a))
 4 #define ll long long
 5 int dp[20][20], digit[20], len;
 6 ll dfs(int len, int pre, bool fp, bool first) {     //first表示前面的数是否全部为0, pre是前一个数
 7     if(!len)
 8         return 1;
 9     if(!first&&!fp && dp[len][pre]!=-1)
10         return dp[len][pre];
11     int ret = 0, maxx = fp?digit[len]:9;
12     for(int i = 0; i<=maxx; i++) {
13         if(!first)
14             if(abs(i-pre)<2)
15                 continue;
16         ret += dfs(len-1, i, fp&&i == maxx, first&&i==0);
17     }
18     if(!fp&&!first)
19         return dp[len][pre] = ret;
20     return ret;
21 }
22 int cal(int n) {
23     len = 0;
24     while(n) {
25         digit[++len] = n%10;
26         n/=10;
27     }
28     return dfs(len, 0, true, true);
29 }
30 int main()
31 {
32     int a, b;
33     mem1(dp);
34     while(~scanf("%d%d", &a, &b)) {
35         printf("%d\n", cal(b)-cal(a-1));
36     }
37 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yohaha/p/5035226.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。
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