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综合排序丨最热优先丨最新优先

全融合网络虚拟化技术

网络的扁平化架构还可以减少网络管理设备数量，使数据中心网络布线更加方便，大二层网络也更加适合虚拟机的部署和迁移，同时数据转发平面的虚拟化，方便网络自动化编排。 ? 四、网络计算融合虚拟化通过Overlay技术实现网络虚拟化后，实现了应用与物理网络的解耦，但是网络与计算还是相互独立的，当前的网络架构还无法实现网络与虚拟机的联动，因此，必须要有一种新的IT架构来实现应用与网络的联动 VCF架构是通过集中控制的方式，实现网络与应用联动，同时可以兼容Overlay的自学习模式，从而实现网络与计算的融合虚拟化。 ? iMC云管理平台，融合了终端管理、网络管理以及云业务管理三大管理平台，实现了云业务端到端的管理。五、结束语 H3C VCF架构融合了网络计算存储，其最大的特征是增加了一个统一的控制器，把底层物理设备的控制权集中起来，从而能够实现所有资源的相互联动，同时对外提供了开发的接口供第三方进行定制化开发，

2018-04-03

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大规模异构网络数据融合

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2018-05-30

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图像融合生成对抗网络案例

前几篇文章给大家分享了各种基于小波变换方法的图像融合例子，今天我将分享如何使用生成对抗网络来进行图像融合。简单说明一下，FusionGAN是由生成网络和判别网络构成，生成网络采用的是VNet模型，判别网络采用的是常规分类网络，生成网络的输入是两幅多模态的原始图像，两幅原始图像经过VNet网络产生生成融合图像结果，然后将金标准融合图像和生成网络的融合图像一起输入到分类结构的判别网络中去进行真假判别。首先是生成网络损失函数和判别网络损失函数曲线训练结果。 ? ? 然后是训练过程中生成的融合图像与金标准融合图像如下所示，可以看到随着不断训练生成的融合图像与金标准融合图像越来越相似。 ? 四、生成融合图像效果最后用训练好的FusionGAN模型来对输入红外图像和自然图像进行融合，并与基于小波变换的脉冲耦合神经网络融合结果进行比对，结果还是比较接近的，如下图所示。 ?

医学处理分析专家

2020-06-29

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云网络：云网融合的新型网络发展趋势

关键词：云网络；云网融合；软件定义广域网 2021年10月18日，习近平总书记在主持中共中央政治局第三十四次集体学习时指出，要加快新型基础设施建设，加强战略布局，加快建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷该特征在反映到现实世界中时，将演变为“云网络”这一新型网络形态。这种网络形态将使得云和网的传统边界变得模糊，使云和网在连接层面率先实现融合。 1. （3）网络边界深入云内。网络连接的端点需要与云业务相关联，以实现信息传送的深度直达，即让信息的“包裹” 能够送到用户手中。（4）网络服务与云融合。网络导航层主要解决的是网络服务与云融合的问题，可形成多维全域资源视图，为不同的应用和业务设计相应的网络策略，并结合实际资源效能形成最优的调度和配置。从云网络承载的角度看，只有让IP+光传输成为一个整体网络，才能发挥网络最大价值。因此，业界争论多年的“彩光”技术将为IP和光网络的融合带来新的机遇。

2022-04-01

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新三网融合——计算存储与网络

网络转发设备用于传输流量，不同类型的流量对网络的需求是不同的。数据中心中有三大类资源，计算、存储和网络，之前讲过的数据网络都是用来传输用户到用户的应用流量的，这类流量对于网络的容忍度比较高，丢包多一点、时延高一点或者抖动大一点都没什么关系，以太网+TCP/IP的协议栈基本上统治了数通网络领域对于HPC流量，通常使用IB网络（Infinite Band，无限带宽网络）进行高带宽、低时延的传输，对于存储流量，则通常使用FC网络（Fibre Channel，光纤通道网络）进行高带宽、无丢包的传输下图给出了数据中心中业务网络组网的简化模型。 ? 三张独立的网络往往意味着远超3倍的CAPEX/OPEX，整合势在必行。而三种网络的协议栈不同，要实现整合必须使用一个通用的承载协议。有一个问题就是，当服务器中部署虚拟机的时候，FCF不再是FCoE接入网络的第一跳，很多FIP的交互过程就实现不了，而FC网络也面临着这个问题。

2018-04-02

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DeepWalk：图网络与NLP的巧妙融合

作者 | kaiyuan 整理 | NewBeeNLP公众号最近这段时间一直在做图网络相关，也差不多收尾了，有空整体复盘了下，大致以下几个主题，不过没整理完全哈哈（下次一定） ? Representations[1] 代码：https://github.com/phanein/deepwalk enjoy~ TL;DR DeepWalk是首次将深度学习技术（无监督学习）引入到网络分析（network analysis）中的工作，它的输入是一个图，最终目标就是获得网络图中每个结点的向量表示。采用随机游走有两个好处：「利于并行化」：随机游走可以同时从不同的顶点开始采样，加快整个大图的处理速度；「较强适应性」：可以适应网络局部的变化； Skip Gram word2vec的skip-gram 一个小结 deepwalk可以说给网络学习方向打开了一个新思路，有很多优点：支持数据稀疏场景支持大规模场景（并行化）但是仍然存在许多不足：游走是完全随机的，但其实是不符合真实的社交网络的；未考虑有向图

2020-10-21

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DyCAF-Net：动态类感知融合网络

为此，我们提出了动态类感知融合网络（DyCAF-Net），这是一种通过三个互补原则重新思考颈部设计的新颖检测框架：输入条件动态融合：用基于隐式均衡的颈部替换静态多尺度融合规则，该颈部学习根据输入场景条件传播特征直至收敛对于类别，一个轻量级子网络生成一个基于类别嵌入的空间掩码：其中表示逐元素乘法。这在融合过程中优先考虑类别特定区域（例如，车辆的车轮），补充了现有的不平衡策略。为了融合通道注意力和空间注意力，网络应用广播的逐元素乘法，其中在空间上复制以匹配的大小。最终输出计算为：其中⊗表示广播的逐元素乘法。残差连接确保保留原始特征图，这有助于稳定训练并促进网络中的梯度流。 B. 隐式多尺度均衡融合传统多尺度融合技术，如PANet[4]中的技术，使用具有显式启发式的堆叠卷积层。早期工作如特征金字塔网络(FPN)[3]引入了自上而下的路径，将语义丰富的深层特征与空间精确的浅层特征进行融合。

2025-09-11

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DeepWalk：图网络与NLP的巧妙融合

最近这段时间一直在做图网络相关，也差不多收尾了，有空整体复盘了下，大致以下几个主题，不过没整理完全哈哈 [20200920100614548.png? Social Representations 代码：https://github.com/phanein/deepwalk enjoy~ TL;DR DeepWalk是首次将深度学习技术（无监督学习）引入到网络分析（network analysis）中的工作，它的输入是一个图，最终目标就是获得网络图中每个结点的向量表示 \mathbf{X}_{e} \in \mathbb{R}^{|V| \times d} 。采用随机游走有两个好处：利于并行化：随机游走可以同时从不同的顶点开始采样，加快整个大图的处理速度；较强适应性：可以适应网络局部的变化； Skip Gram word2vec的skip-gram相信大家都非常熟悉了，有很多优点：支持数据稀疏场景支持大规模场景（并行化）但是仍然存在许多不足：游走是完全随机的，但其实是不符合真实的社交网络的；未考虑有向图、带权图

2020-10-12

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DLA：一种深度网络特征融合方法

本文回顾一篇CVPR 2018 的论文 Deep Layer Aggregation，一种网络特征融合方法，谷歌学术显示目前该文已有398次引用，希望对研究网络基础结构设计的同学有启发。 2.HDA (Hierarchical Deep Aggregation) IDA能够有效融合多个stage的特征，但是没有对stage内部多个block的特征进行融合。 Node中的特征引回到Backbone中，使得当前block将前面聚合后的特征作为输入，如下图所示：为提高计算效率，将上图中同一深度的Aggregation Node进行融合，融合后的结构如下图所示 5.使用DLA构造CNN DLA是一个通用的架构，可以很方便地融合到现有的CNN结构中来完成多种计算机视觉任务。 5.1 分类使用类似ResNet的结构，以DLA为基础构造网络完成分类任务。 6.总结提出了IDA和HDA，用来融合不同block和不同stage的特征，并将IDA和HDA融合为DLA模块，以DLA为基础构造CNN；通过实验证明了在分类和语义分割任务中，相比于同等规模的网络，

2021-04-20

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YOLO Neck网络设计与特征融合：从FPN到自适应融合的演进

同时，本文对比了不同特征融合方法的性能差异，分析了Neck网络优化对YOLO检测精度的影响。最后，本文展望了Neck网络的未来发展趋势，包括动态融合、轻量化设计、跨模态融合等方向，为研究者和工程师提供了深入理解YOLO Neck网络的宝贵参考。 1. 背景动机与当前热点 1.1 Neck网络在YOLO中的核心地位 Neck网络是YOLO算法的重要组成部分，位于骨干网络和检测头之间，负责将骨干网络提取的多尺度特征进行融合和增强，为检测头提供更有效的特征表示核心更新亮点与新要素 2.1 Neck网络的核心创新点 YOLO系列算法在Neck网络设计上的核心创新主要体现在以下几个方面：版本 Neck网络设计核心创新点性能提升 YOLOv3 FPN 自上而下的特征融合多模态融合支持：最新的Neck网络设计支持多模态特征融合，能够处理图像、文本、3D点云等多种输入，提高检测的泛化能力。 3.

安全风信子

2026-01-03

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