16、协调式 Web 服务组合:政策驱动的创新之路

协调式 Web 服务组合:政策驱动的创新之路

1. 引言

当今商业技术领域正经历着深刻变革,传统的集中控制型企业逐渐被松散耦合的应用网络所取代,这些应用由不同的商业伙伴拥有和管理。面向服务的计算作为一种分布式计算范式,以标准和互联网技术的普及为核心,充分适应了这种分布式、松散耦合和异构的发展趋势。

Web 服务架构定义了一系列基于 XML 的开放规范,为分布式异构应用的描述、发现和互操作性提供了平台。这些规范涵盖了业务流程管理以及各种服务质量协议,如事务处理、可靠消息传递和安全等。然而,并非所有规范的集成都已成熟,特别是在支持各个 Web 服务规范的中间件实现的集成方面。

本文聚焦于 Web 服务组合和协调规范的结合使用,即 Web 服务业务流程执行语言(BPEL)和 Web 服务协调(WS - C)框架相关规范,包括 Web 服务原子事务(WS - AT)和 Web 服务业务活动(WS - BA)。我们旨在通过声明性策略解决这一集成问题,并利用 Web 服务策略框架(WS - Policy)提出一种新方法,以实现协调式 Web 服务的组合。

2. 背景知识

2.1 Web 服务描述语言(WSDL)

WSDL 用于描述 Web 服务的功能,它将服务的抽象功能与具体实现分离。抽象描述包括服务支持的操作以及输入输出消息的定义,通过 portType 对操作进行分组。具体方面则包括将操作和消息映射到特定协议和数据编码格式的绑定、提供物理端点位置的端口以及作为端口集合的服务定义。

2.2 Web 服务寻址(WS - Addressing)

该规范提供了与传输无关的机制,通过端点

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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