James Governor's Monkchips:15 ways to tell you its not cloud computing

本文列举了15种判断某项服务是否属于云计算的标准,包括服务的灵活性、自动化水平、资源分配方式等方面,帮助读者理解真正的云计算特性。

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James Governor's Monkchips:15 ways to tell its not cloud computing

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If you peel back the label and its says “Grid” or “OGSA” underneath… its not a cloud.

If you need to send a 40 page requirements document to the vendor then… it is not cloud.

If you can’t buy it on your personal credit card… it is not a cloud

If they are trying to sell you hardware… its not a cloud.

If there is no API… its not a cloud.

If you need to rearchitect your systems for it… Its not a cloud.

If it takes more than ten minutes to provision… its not a cloud.

If you can’t deprovision in less than ten minutes… its not a cloud.

If you know where the machines are… its not a cloud.

If there is a consultant in the room… its not a cloud.

If you need to specify the number of machines you want upfront… its not a cloud.

If it only runs one operating system… its not a cloud.

If you can’t connect to it from your own machine… its not a cloud.

If you need to install software to use it… its not a cloud.

If you own all the hardware… its not a cloud.

If it takes 20 slides to explain…. its not a cloud [update: 4:58 4th February 2009]

with input from Alexis Richardson, of CohesiveFT’s Elastic Server on Demand, nicely written up here by Phil Wainewright.



Read more: http://www.redmonk.com/jgovernor/2008/03/13/15-ways-to-tell-its-not-cloud-computing/#ixzz1auSqc8Nl
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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