MicroProfile变成了Eclipse MicroProfile

MicroProfile项目已正式加入Eclipse基金会,旨在为企业级Java提供微服务标准。此举由社区推动,希望借助基金会资源进一步发展。尽管转移过程复杂并引发讨论,但最终达成一致采用ALv2许可证发布。

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MicroProfile致力于为企业级Java提供微服务的标准,最初是由社区倡导的,目前它加入了Eclipse基金会,成为了一个Eclipse项目。此举是为了保证MicroProfile依然是独立于厂商的项目,并且希望能够利用Eclipse基金会的资源和能量。这个决定并非没有缺点,因此引起了一些争论,并且暂时转移了人们对其他目标的关注。

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MicroProfile的诞生源于多家Java EE厂商的协作,但是MicroProfile一直想要独立于厂商本身;MicroProfile的定位是一个参考平台,不同厂商为其提供自己的实现。鉴于此,转移到Eclipse基金会需要MicroProfile项目与帮助它创建的那些厂商打破一些关联,同时知识产权要从厂商转移到基金会

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但是这项转移并不是一个容易的过程。一方面,所需的文案工作相当繁重,在MicroProfile应该遵循的包命名规范方面引发了争论,另外还有该项目该基于何种许可证协议发布。最后,贡献者最终决定遵循Eclipse基金会的命名标准,基金会则接受该项目基于ALv2协议发布,而不是Eclipse项目标准的EPL。另一方面,在2016年9月JavaOne上发布MicroProfile 1.0版本之后,这些必需的工作也将人们的精力从准备新版本转移到了这上面,1.1版本最初计划要在2016年底发布,但是团队现在考虑在今年的第一季度甚至第二季度再发布。

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将MicroProfile转移到基金会的讨论始于2016年8月,也就是在MicroProfile方案宣布之后不久。在接触过Apache软件基金会和Eclipse基金会之后,社区最终选择了Eclipse基金会。在2016年11月提交了正式的申请,在大约1个月之后基金会正式接纳了这个项目。

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查看英文原文MicroProfile Becomes Eclipse MicroProfile

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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