基于请求响应模型的流接口设计与实现

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"这篇论文提出了基于请求-响应模型的流接口的提案与实现,由Takashige Hoshiai、Patrick Tsinany和Norio Sato三位来自NTT光学网络系统实验室的研究者撰写。该接口设计用于处理分布式对象计算模型中的流数据,特别是在一个广告分发系统中的应用。论文还提出了一种性能评估模型,并通过实际性能测量提供了定量的性能结果,证明了处理性能的满意性。关键词包括:CORBA、OMG、ORB、DPE、分布式对象技术、流接口和QoS(服务质量)。 1. 引言 随着多计算机组成的分布式计算系统在网络中的广泛应用,开放式系统、开放式网络、小型化以及客户端-服务器系统等概念对系统设计产生了深远影响。这些发展也对底层软件技术提出了新的要求。尤其是在分布式对象技术中,如何有效地在客户端和服务器之间传输大量数据成为了一个关键问题。传统的请求-响应模型在处理连续的数据流时可能效率低下,因此需要新的接口设计来优化这一过程。 2. 请求-响应模型的流接口 论文提出的流接口旨在解决上述问题,它允许在客户端和服务器之间以更有效的方式处理流数据。该接口可能基于CORBA(Common Object Request Broker Architecture,公共对象请求代理体系结构)和ORB(Object Request Broker,对象请求代理),这是分布式对象计算中的标准框架。ORB负责对象间的通信,而DPE(Distributed Processing Environment,分布式处理环境)可能用于管理和协调这些接口的执行。 3. 应用:广告分发系统 流接口被应用到广告分发系统中,这是一个典型的需要高效处理大量数据的场景。通过流接口,系统可以实时地、高效地将广告内容传输到各个客户端,同时保持良好的服务质量。 4. 性能评估模型 为了验证接口的有效性,研究者建立了一个性能评估模型,它可以量化接口处理流数据的能力。这个模型考虑了网络延迟、带宽限制和其他可能影响性能的因素。 5. 实验与性能结果 实验结果表明,基于请求-响应模型的流接口在处理流数据时表现出良好的性能。通过性能测量,他们得到了定量的结果,证明了这种接口设计能够在满足QoS要求的同时,提供满意的处理速度和效率。 6. 结论 论文的结论是,所提出的流接口设计成功地提升了分布式系统中流数据处理的效率,适应了现代信息技术的需求,特别是在高数据量和实时性要求的场景中。 这篇学术论文为分布式计算环境中的流数据处理提供了一种创新的解决方案,对于优化网络服务特别是广告分发等应用具有重要价值。此外,其性能评估模型和实验证据为未来类似接口设计提供了理论支持和实践参考。"

The human visual cortex is biased towards shape components while CNNs produce texture biased features. This fact may explain why the performance of CNN significantly degrades with low-labeled input data scenarios. In this paper, we propose a frequency re-calibration U-Net (FRCU-Net) for medical image segmentation. Representing an object in terms of frequency may reduce the effect of texture bias, resulting in better generalization for a low data regime. To do so, we apply the Laplacian pyramid in the bottleneck layer of the U-shaped structure. The Laplacian pyramid represents the object proposal in different frequency domains, where the high frequencies are responsible for the texture information and lower frequencies might be related to the shape. Adaptively re-calibrating these frequency representations can produce a more discriminative representation for describing the object of interest. To this end, we first propose to use a channel-wise attention mechanism to capture the relationship between the channels of a set of feature maps in one layer of the frequency pyramid. Second, the extracted features of each level of the pyramid are then combined through a non-linear function based on their impact on the final segmentation output. The proposed FRCU-Net is evaluated on five datasets ISIC 2017, ISIC 2018, the PH2, lung segmentation, and SegPC 2021 challenge datasets and compared to existing alternatives, achieving state-of-the-art results.请详细介绍这段话中的技术点和实现方式

2023-05-29 上传