企业网络模型与思科SONA架构解析

需积分: 3 1 下载量 69 浏览量 更新于2024-07-10 收藏 2.24MB PPT 举报
"该资源主要讨论了企业综合网络模型及其要求,涵盖了网络管理、企业园区、企业边缘、服务提供商边缘等多个方面。同时提到了融合网络的流量类型、关键需求以及思科的服务导向网络架构(SONA)和智能信息网络(IIN)的概念,强调了性能、安全和灵活性在网络设计中的重要性。" 企业网络模型对于任何组织来说都是至关重要的,它定义了网络的结构和功能,以满足企业的特定需求。"企业综合网络模型"是一个全面的概念,它旨在整合各种网络元素,如企业园区、企业边缘和服务提供商边缘,以创建一个高效、安全且灵活的网络环境。 网络管理是确保企业网络正常运行的关键组成部分,涉及监控、故障排除、配置更新和性能优化等活动。在企业园区网络中,通常采用层次化网络模型,例如核心层、汇聚层和接入层。核心层负责高速数据交换,汇聚层提供聚合点并实现策略实施,而接入层则允许终端设备(如员工的工作站和服务器)接入网络。 在规划路由网络时,需要考虑的关键因素包括带宽、延迟、抖动和安全性。这些因素直接影响到语音和视频流量、关键应用程序、事务型流量以及路由更新和网络管理流量的性能。为了确保融合网络的稳定性,必须满足这些需求,以确保不同类型的流量可以顺畅、安全地在网络中传输。 思科的SONA架构提供了一个设计框架,帮助企业向智能信息网络转型。SONA强调灵活性和效率,通过在全面融合的网络上构建综合系统,优化应用、业务流程和资源的使用。IIN是这一理念的具体实现,它整合网络资源和信息资产,将智能扩展到多个产品和基础架构层次,积极参与服务和应用的交付。 IIN框架分为三个阶段:传输整合的网络、服务整合的网络和应用整合的网络。每个阶段都代表了网络成熟度和功能增强的一个步骤,最终目标是创建一个能够快速部署新服务和应用,提高业务灵活性的网络环境。 企业综合网络模型的规划和设计需要充分考虑网络性能、安全性和适应性,结合如思科的SONA和IIN等先进的网络架构理念,以确保网络能够支持企业的当前需求并适应未来的变化。

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

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