spring

enabledForExtensions: 这个开源框架设置这个属性是为了扩展 XML-RPC协议的,
因为完全符合原始协议 会有许多功能上的限制,
比如一些基本的java原始数据类型都不能用,并且还要求发送的请求(request)需要设置content-length头,
在http协议中,在请求头文件中设置这个属性意味着在发送请求或者相应之前,要把请求或者相应强制的写到字节数组中,
而这是很耗时耗内存的工作。默认的情况下,是符合原始的XML-RPC协议的,也即这个属性值是false的,
我们可以设置这个属性为true来扩展协议,
需要注意的是 ,在client端与server端都有这个属性,只有在两端同时设置这个属性为true时才可用。
设置这个属性后,就可以使用非常快速的节省内存的流模式,
并且允许大部分的java对象传输:long, short, byte,float, DOM 节点, 实现了java.io.Serializable接口的对象实例 或者 JAXB对象。

这样我们就创建了一个XML-RPC服务端
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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