今天开始把博客搞起来了,先自我介绍一下

作者分享了从自动化领域转行到航空系统集成行业的经历,涉及电子、电气、软件与硬件等多个领域的技能,以及使用的编程语言与工具,如.NET、Java、C/C++和Go等。同时,作者计划通过博客记录自己的Go语言学习进程,为自己的技术成长加油打气。

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今天开始把博客搞起来了,先自我介绍一下,我不是计算机科班出身,原本搞自动化的,现在从事航空相关的系统集成行业,做过软件,也做过硬件,总结如下:


1、电子:画过板子,设计过电路

2、电气:搞过PLC,强电线路设计

3、软件+硬件:机器人、图像处理、嵌入式(ARM,DSP,单片机)。。。

4、Web:做过网站,写过web服务


总之搞的很杂,没办法,项目都不一样,各种学。

现在正在用的工具:.net做Win桌面软件,java做安卓应用,C/C++做嵌入式,现在打算用Go做服务端开发

Go刚起步,打算用这个博客记录下自己每天的进步,为自己加油!

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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