“喔,妈的妈的”,您走的静悄悄

        喔,妈的妈的,
        您走的静悄悄。
        我回忆您和蔼的笑,
        回忆您与家人的争吵,
        而从此后,
        您回到了爷爷的怀抱。


        半年多的卧床,
        监禁了您太久、太久,
        您熟爱的麻将,
        终究没能再次抚摩。


        天堂里当有更多的牌友,        
        尤其是与您年纪相仿的旧人。
        人们平常总是不愿意和已过耄耋的老人切磋,
        都说您出牌慢,
        其实是不好意思赢您太多。


        但您却走了,
        人们以后再也找不到那个替补的老太太了,
        但人们会想着。


        您有过几次身体欠佳,
        后来摸着了麻将,
        而满面红光。
        虽然我们常说您能过百岁,
        但现在我知道,
        不是每一次,
        您都能爬起再拄着那拐杖。


        您曾有一个想法,
        想看到重孙的儿子唤您一声“老祖”;
        可惜重孙还没有拜堂,
        您已经选择了离开。


        今年的夏天很热,
        一如既往的火炉天气。
        上次与您的道别,
        没想到成了诀别。
        你问我下次回家可是春节以后,
        我说国庆我就回头。
        可您已不能等那么久。


        您坚持了半年多,
        或许选择离开是一种解脱。


        喔,妈的妈的,
        您永远的离开了我。
        还想再为您剪一次指甲,
        听您讲鬼子进村的历史;
        还想再吃一顿您做的饭,
        听您唤一声“孙儿”。


        全国哀悼的那几日,
        我落过泪,
        那么多的亲人、挚友生离死别;
        而您走的这几天,
        我伤了心,
        您再不能偷塞给我几块糖,
        我再不能享受您给的“宠爱”。


        谁说离开是一种痛苦,
        天堂里没有凡间的世俗。
        我刻下这几行文字,
        祭奠七月十九日凌晨微笑着的您。

        (2008/07/21)

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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