NI-SWITCH is an NI instrument driver that you can use to control and configure NI switches. NI-SWITCH is an interchangeable virtual instrument (IVI)–compliant instrument driver, and it features a set of operations and properties that exercise the functionality of the switch module and includes an interactive soft front panel and examples.

It’s lightweight, compact, and 100% for handheld play. Detach the two included Joy-Con™ controllers and pop the kickstand to enjoy game time—even without a TV. All systems can play online** with...

SwinIR 主要由浅层特征提取，深层特征提取和高质量图像重建模块组成，具体原理如前所说，直接欣赏代码吧。 基于 Swin Transformer 的图像恢复网络. 输入: img_size (int | tuple(int)): 输入图像的大小，默认为 64*64. patch_size (int | tuple(int)): patch 的大小，默认为 1. in_chans (int): 输入图像的通道数，默认为 3. embed_dim (int): Patch embedding 的维度，默认为 96. depths (tuple(int)): Swin Transformer 层的深度. num_heads (tuple(int)): 在不同层注意力头的个数.

磁敏感加权成像 (Susceptibility-weighted imaging, SWI)是从简单的 T2*加权 二维序列发展为空间分辨率提高、磁敏感性增强的三维序列。 SWI是一种对扭曲局部磁场的化合物 (如钙和铁)敏感的MRI序列，其中的相位信息可以区分。 但是SWI这个术语被通俗地用来表示不同MRI供应商和序列的高空间分辨率的较高 磁敏感性序列，即使不使用相位信息。 SWI及其相关序列的成像外观很大程度上依赖于采集技术。 最初， SWI和相关序列主要用于改善对标准二维T2*加权神经影像学已 …

20K Followers, 478 Following, 453 Posts - Swini Khara (@swinikhara) on Instagram: "Vagabond Shoes "

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本文介绍如何使用SwinIR和预训练模型实现图像的 超分。 task：任务类型，包括：classical_sr, lightweight_sr, real_sr, gray_dn, color_dn, jpeg_car。 scale：放大的倍数，这个和预训练权重对应。 比如这次设置的是2，对应权重的x2。 training_patch_size：用于训练 SwinIR 的patch大小。 model_path：预训练模型的路径。 folder_lq：低质量图片的文件夹路径。 folder_gt：高质量图片的文件夹路径。

2021年9月17日 · 来自苏黎世联邦理工学院的华人博士提出一个适用于图像修复的模型SwinIR，主要包括浅层特征提取、深层特征提取和高质量图像重建三部分。 实验结果证明SwinIR的性能比目前sota方法提高了0.14-0.45dB，并且参数量还降低了67%。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.10257. 项目地址：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR. 大多数基于CNN的方法侧重于精细的架构设计，如residual learning和dense learning，通过巧妙的模型 …

SwinIR的整体结构如下图所示，可以分为3个部分：shallow feature extraction、deep feature extraction、highquality (HQ) image reconstruction modules。 对所有的复原任务采用相同的feature extraction modules，针对不同的任务采用不同的reconstruction modules。 1）shallow feature extraction. 首先用一个3×3卷积HSF提取浅层特征F0. 2）deep feature extraction. 将提取到的浅层特征F0，使用深层特征提取模块HDF进一步提取特征。

2024年12月24日 · 这张图是为非放射科医生设计的MRI参考指南，主要解释了T2*、GRE、FFE、SWAN、SWI和相位图等技术的基本概念。 这几个序列是检测和评估顺磁性物质（如铁沉积、微出血）和抗磁性物质（如钙化）的关键工具。 这些序列通过放大磁场不均匀性造成的信号变化，能够在微观层面揭示组织的生化和病理特征。 • 是SWI、SWAN和GRE序列的基础。 • 反映了横向有效弛豫时间，结合T2衰减和磁敏感效应。 • 强调磁场中不均匀性的成像，增强对去氧血、铁或气 …