今天是2014年01月20日

博主描述了自己经历的一个不顺的日子:由于失眠导致早上过早醒来,影响了工作状态以致未能完成工作任务,同时联系他人也未得到回应,使得心情更加烦躁。

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早上起床,阳光不是很明媚,天气不是很好,我的脾气也不是很好。

不知道怎么回事,莫名的烦躁,昨晚失眠,睡的晚而且睡的还不好,做了一夜乱七八糟的梦,居然还梦到了我讨厌的人,受不了。

早上还早醒了2个小时,害的上班还特没精神,今天工作的目标任务没完成。

无语。

总之就是不好很不好!

打电话给对方还没人接,发短信也没人回。

早上打的,到现在还没回。

可恶。。。

不好不好不好!

转载于:https://www.cnblogs.com/ywwloveys/p/3527071.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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