关于区块链 | 算是科普

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最近的想法,不一定对。




区块链的解释
    这个解释不是我个人原创,而是一个朋友发给我的,因为这个例子很具体形象,通俗易懂,所以我就直接搬过来用了。
    假如你是一位女生,在某个晚上,你男票跟你说了一句:"我爱你一生一世",然后,你把这句话发给了你的闺蜜、爸妈、朋友圈、公众号、微信群等,你男票再也无法抵赖,你打赏点小费感谢他们给你记住并作证,这个小费就是token。;你、你男票、"我爱你一生一世"这句话、说这句话的时间地点等信息,打包起来形成一个结构化的信息包,这个信息包就叫"区块";而你的闺蜜、爸妈、朋友圈、公众号、微信群等节点就是链;最后你男票如果不承认说过这句话,当了负心汉,你翻出这个账本对质,把他臭骂一顿,这就是区块链应用,即不可逆的信息证明数据。
    还有啊,你男票这个节点会永远被踢出网络,如果你的链接关系足够强大,这个男的就可能永远找不到女朋友了

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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