1010. 一元多项式求导 (25)

1010. 一元多项式求导 (25)

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判题程序
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设计函数求一元多项式的导数。(注:xn(n为整数)的一阶导数为n*xn-1。)

输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。

输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0,但是表示为“0 0”。

输入样例:
3 4 -5 2 6 1 -2 0
输出样例:
12 3 -10 1 6 0

提交代


坑 导数全为零 输出0 0 

#include <iostream>
using namespace std;
struct N{
	int c;
	int e;
}buf[2010], ans[2010];

int main(){
	int x, y, index = 0, k = 0;
	while (cin >> x >> y){
		buf[index].c = x;
		buf[index++].e = y;
	}
	for (int i = 0; i < index; i++){
		if (buf[i].e){
			ans[k].c = buf[i].c*buf[i].e;
			ans[k++].e = buf[i].e - 1;
		}
	}
	if (k == 0){
		cout << "0 0" << endl;
		return 0;
	}
	for (int i = 0; i < k; i++)
		cout << ans[i].c << " " << ans[i].e << (i-k+1 ? " ": "\n");
	return 0;
}



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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