spring声明式事务

applicationContext.xml

 

<bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">

<property name="dataSource" ref="dataSource"/>

</bean>

<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" />

 

 

在代码中加@Transactional

 

/**

     * 

     * description: 创建新的邮箱用户

     * @param domain 域名

     * @param password 默认的用户密码

     * @param quota 默认的用户分配空间

     * @param scheme 用户与外域通讯的参数

     * @param userBoxs 用户名和邮箱名的对象

     */

    @Transactional

    public void createMailBox(String domain, String password, long quota, int scheme, 

            List<MyBatchCreateMailBox.UserBox> userBoxs) 

 

 

@Transactional默认只对RunTimeException回滚,让checked例外也回滚:@Transactional(rollbackFor=Exception.class)

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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