latex一些有用的写法

编辑博文的时候总是忘语法,然后到网上查……
干脆记一下!

1.编辑漂亮的函数上下标

\(\sum\limits_{i=1}^n\)

对于原有的函数:$\sum\limits_{i=1}^n$

\(\mathop{\min}\limits_{i=1}^n\)

对于原未有的函数:$\mathop{\min}\limits_{i=1}^n$
2.大括号

\(\lbrace \rbrace\)

$\lbrace \rbrace$
3.公式对齐

\[ \begin{equation*} \begin{aligned} 1+1&=2 \\ &=2+0 \end{aligned} \end{equation*} \]

$$
\begin{equation*}
\begin{aligned}
1+1&=2 \\
&=2+0
\end{aligned}
\end{equation*}
$$
其中\\为换行

转载于:https://www.cnblogs.com/lindalee/p/9532247.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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