WOW 各等级属性换算表

属性等级60级70级80级81级82级83级84级85级
闪躲13.821.761545.250259.417378.0249102.5134.588176.71899
招架13.821.761545.250259.417378.0249102.5134.588176.71899
格挡6.910.880822.625129.708739.012451.250167.293888.3594
命中9.3793114.790530.754840.383653.030469.665391.4738120.109
法术命中812.615426.23234.444845.231859.420478.0218102.446
致命一击1422.076945.90660.278479.1556103.986136.53799179.28
韧性(玩家承受伤害)21.562534.002470.703492.8395121.914160.15601210.293276.12299
急速1015.769232.7943.05656.539774.275597.5272128.05701
熟练*2.344833.697617.6886910.095913.257617.416322.868530.0272
精通1422.076945.90660.278479.1556103.986136.53799179.28

85-90每等级换算表 

等级858687888990
命中等级102.446135177232305400
加速等级128.06168221290381500
暴击等级179.28235309406533700
精通等级179.28235309406533700
躲闪等级*265.08348457.5600787.51035
招架等级*265.08348457.5600787.51035
韧性79.128104137180236310
熟练*102.446135177232305400

转载于:https://www.cnblogs.com/CodeBlove/archive/2011/10/10/2205201.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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