传统的融合方法和基于深度学习的融合方法通过一系列后处理过程生成中间决策图，得到融合图像。然而，这些方法产生的融合结果容易丢失源图像的一些细节或产生伪影。受到基于深度学习的图像重建技术的启发，我们提出了一种不需要任何后处理的多焦点图像融合网络框架，以端到端监督学习的方式解决这些问题。为了充分训练融合模型，我们生成了一个包含地面真实融合图像的大规模多聚焦图像数据集。为了获得信息更丰富的融合图像，进一步设计了一种基于统一融合注意的融合策略，该融合策略由通道注意模块和空间注意模块组成。
关于融合基因，之前我们已经介绍了多个相关的数据库。如果要研究融合基因的话，可以看一眼
2009年6月，VMware、Cisco和EMC组建VCE联盟，推出融合基础设施产品Vblock，将服务器、存储、网络设备和虚拟化软件集成在一起，这标志着数据中心正式迈入融合时代；随后几年，以Nutanix为代表的超融合公司崛起，它们并不满足数据中心产品简单集成，希望以超融合这种革命性的产品形态来彻底颠覆数据中心基础设施。
基因融合（gene fusion）是指由于某种机制（如基因组变异）使得两个不同基因的部分序列或全部序列融合到一起，形成了一个新的基因。如下图所示：
原文：Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey
导读：在第二届数字中国建设峰会大数据分论坛大数据分论坛上，中国信息通信研究院总工程师余晓晖发布了《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》。
在过去几年，云提供商们便开始了轰轰烈烈的抢滩登陆，云计算概念进入"千家万户"，如今每个企业都开始谈云，上云。对于企业来说，云计算已经进入下半场，如何通过IT转型促进业务模式升级成为了决定企业成败的关键。
多模态机器学习MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习并处理理解多种模态信息。包括多模态表示学习Multimodal Representation，模态转化Translation，对齐Alignment，多模态融合Multimodal Fusion，协同学习Co-learning等。 多模态融合Multimodal Fusion也称多源信息融合(Multi-source Information Fusion)，多传感器融合(Multi-sensor Fusion)。多模态融合是指综合来自两个或多个模态的信息以进行预测的过程。在预测的过程中，单个模态通常不能包含产生精确预测结果所需的全部有效信息，多模态融合过程结合了来自两个或多个模态的信息，实现信息补充，拓宽输入数据所包含信息的覆盖范围，提升预测结果的精度，提高预测模型的鲁棒性。
按理说，一项技术进入落地阶段，代表着该项技术已经趋于成熟，但事实上行业对于超融合的认知还很混乱，尤其是用户侧对于超融合的认知更是模糊。
当企业的数据量越来越大，应用越来越多，他们开始面临当年Google遇到的问题：如何更高效地构建自己的计算和存储的基础架构，来满足应用的数据访问需求？超融合的诞生正是为了解决这个问题。
昨天我们介绍的融合基因查询的数据库，可以查询发生基因融合的基因。由于发生了基因融合，所以就相当于形成了新的基因，对于这种基因的功能是什么，昨天的数据库没有介绍。今天我们就来介绍用来查询融合基因功能的数据。
如果仔细看看国外市场份额构成，恐怕大多数人都会认同这个结论。当下，VMware、Nutanix和DELL EMC已在全球市场形成三足鼎立局面，其市场地位暂时难以撼动。但如果将目光聚焦到技术应用和场景变化趋势，又是另一番景象，超融合的下一场变革正在悄然酝酿。
多模态融合（Multimodal Fusion）是指结合来自不同模态（如视觉、听觉、文本等）的数据，以提升信息处理和理解能力的技术方法。多模态数据通常具有不同的物理性质和信息特征，通过融合这些多模态信息，可以获得更全面和准确的理解。这种融合过程可以发生在数据层、特征层和决策层：
基因融合指的是两个或者多个基因的部分序列结合到一起形成了一种新的基因。随着高通量测序的发展，我们可以利用二代测序的数据来鉴定出发生在不同疾病当中的融合基因，所以也就出现了很多来寻找融合基因的数据库。今天就来给大家介绍几个融合基因查询的数据库。
多模态融合的动机在于联合利用来自不同模态的有效信息提升下游任务的准确性和稳定性。传统的多模态融合方法往往依赖高质量数据，难以适应现实应用中的复杂低质的多模态数据。
超融合数据中心网络（Hyper-Converged Data Center Network）是一种基于软件定义网络（SDN）和虚拟化技术的新型数据中心网络架构。该架构将计算、存储和网络三大要素融合在一起，实现了网络、计算、存储资源的统一管理，提高了数据中心的效率和可靠性，为企业带来更高的性能、更低的成本和更快的部署速度。
多模态融合是多模态智能中的基础任务之一。多模态融合的动机在于联合利用来自不同模态的有效信息提升下游任务的准确性和稳定性。传统的多模态融合方法往往依赖高质量数据，难以适应现实应用中的复杂低质的多模态数据。
在进行融合基因的分析时，我们会想要知道哪些融合基因是别人已经发现并证实过的，对应的疾病等信息，借助已有的融合基因的数据库可以实现，常用的数据库有以下几个
像素级图像融合:主要是针对初始图像数据进行的,其主要目的是主要是图像增强、图像分割和图像分类,从而为人工判读图像或更进一步的特征级融合提供更佳的输入信息。像素级图像融合属于较低层次的融合,大部分研究集中在该层次上。融合之前首先要对图像进行预处理的工作,包括:降噪、几何校正、辐射校正、空问上精确配准等工作,如果图像具有不同的分辨率,在融合前还需要作相应的映射处理。 特征级图像融合:是指从各个传感器图像中提取特征信息,并进行综合分析和处理的过程。提取的特征信息是像素信息的充分表示量或充分统计量,典型的特征信息有
数据中心内部系统的核心要求是“稳定可靠”，一是指系统在运行过程中有能力提供连续可靠的服务，长时间无故障运行；二是指当故障发生之后，有能力快速定位，及时排查，故障范围不蔓延。
超融合并非新的概念，它的背后是长期以来，数据中心资源高效利用和低成本运营的驱动。数据中心的传统建设方式是计算、存储、网络、基础软件分层建设，这种方式的优势是各层互相解耦，独立扩展，独立采购方便，存在的问题是规划复杂，在建设之初，就要规划后未来3~5年的业务需求，设计好存算网的配比；运维复杂，需要多支专业的运维队伍（计算、存储、网络、软件）；问题定界复杂，一旦出现问题，就涉及跨层的问题定界，异厂商互相推诿。 大约十年前， CI即融合基础设施架构被提出，CI架构主要解决的是融合管理的问题，通过预制的一柜式方案
一家中国的云计算厂商并购了一家美国领先的超融合厂商，这在当前的大环境下，感觉让人难以置信。
近年来，中国媒体融合的发展速度惊人，从1.0时代，到今日的4.0时代，中国传媒业正经历着激烈的剧变。以大数据技术为支撑，以一体化平台为基础，以互联网产品思维实现内容、渠道、平台、经营、管理融合发展的4.0时代，正不断推进传统媒体与新兴媒体的深度融合，潜移默化地改变着我们获取信息的方式，重塑新闻出版业的产业结构。 2015年，变革仍将继续，想要在这场革命中抢占先机，必须重视和发挥大数据在媒体融合过程中的作用。把握大数据，就是把握媒体转型的关键。 影响媒体融合的四大关键问题 加速产业转型升级，拥抱
上世纪60年代，网状和层状数据库揭开了数据库系统发展的帷幕；1970年，来自IBM实验室的Edgar F. Codd发表了《大型共享数据库数据的关系模型》论文，提出基于集合论和谓词逻辑的关系模型，为关系型数据库技术奠定了理论基础。之后关系型数据库快速发展，并为整个数据库生态培育了坚实肥沃的发展土壤。
前两天我们介绍了两个和融合基因有关的数据库，其中涉及到融合基因的查找和功能预测。对于融合基因的功能的话，FusionGDB数据库主要是来分析发生融合基因之后，对于其本身功能的变化，但是对于融合基因的调控，这个数据库就没有多大的注释，所以就有了
Gartner预测，预计到2022年，全球超融合市场预计将达到126亿美元。作为集成系统增长最快的细分市场，超融合2016-2022年复合年增长率为43.59%，2019年销售额将达到近50亿美元，占到集成系统整体市场份额的24％。超融合市场的这一表现并不令人意外，这些年来，在Nutanix、SimpliVity、VMware等厂商的带领下，超融合逐渐被认可开始进入主流市场
图像融合（Image fusion）的整体重心是对于目标源信息的信息细节的提取和整合。一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，抑制背景杂波等；然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取，不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同，结果也不尽相同，我们仍需要根据我们需要的要求进行选取。最后是对融合效果的评价，看所得结果是否满足我们的预期要求，如不满足我们应当从新讨论融合层次和算法的选取优化等等，具体划分步骤如下：
链接：https://github.com/yik-cyber/SNFtool 总结 相似融合网络：聚合不同的基因数据类型 论文以计算机视觉多视图方式为启发，设计了一种图融合网络用于解决基因数据不能综合处理的困难。 本文考虑将患同一种癌症的病人组成一个群体，利用群体里面每个病人个体的不同基因数据分别构建不同的图，并设计了一个图融合方式，将不同的图融合成一个最终的图，最终的图包括了所有的基因信息数据，因此是一个综合的结果，利用该综合的结果进行聚类，可以将癌症分为不同的亚型，利用该综合结果进行回归任务，
近年来超融合在国内迎来快速增长，根据IDC最新发布的报告，2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%，大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告，到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大，不仅服务的客户在向大规模企业扩张，应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
在自动驾驶车辆导航、特别是在具有挑战性的环境中，将全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）集成已成为实现可靠和精确位置跟踪的基石。虽然GPS提供了室外广泛的覆盖范围和高精度定位，但在室内或城市峡谷等信号受阻的地方，其性能会下降。相反，IMU独立于外部信号提供宝贵的运动数据，在无GPS信号的区域中不可或缺。然而，IMU的实用性受到随时间漂移的影响，这会导致从加速度数据推导出的速度和位置估计累积误差。
融合存储也叫统一存储，是随着IT信息化发展而来的产物，本质是将NAS存储和SAN存储在功能上做了融合（当然除此以外还有其他方面的融合如主存与备份的融合等），即在融合存储设备上既可以实现NAS存储的功能也可以实现SAN存储的功能，企业通过部署融合存储可以大大降低整体TCO成本，现阶段融合存储在各个行业均大规模部署使用。（小编在这里突然想到“分久必合、合久必分，哈哈，IT产品也逃不了历史的规律”）。
近日，IDC最新《2022年H1中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告》显示，2022年上半年，中国超融合市场规模达到59.57亿元，同比实现13.1%的增长；其中，新华三以24.6%的市场份额位居第一，这是继2021年之后，新华三再次问鼎中国超融合市场。
IT大势，合久必分，分久必合。在虚拟化技术出现10年之后，计算与存储分立的传统架构正逐步被另一种更简约、更高效、更可靠的IT架构所替代，这种云时代的新兴架构就是超融合。
前言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验，以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合分析系列： 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 非常深入的超融合分析系列，希望大家会喜欢，另外文章最后附有作者的微信，有兴趣的同学可以加作者做更深入的交流。下面是本系列第4篇正文： 整体方案 深信服的超融合一体机以及超融合方案目前在各个地方都推的比较猛，从官网看，他们的客户也有不少了。今天我们一起
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟如何有效融合不同模态信息进行分析决策是该领域的重要科学问题。 多模态数据是信息科学领域的常见数据形态，如何有效融合不同模态信息进行分析决策是该领域的重要科学问题。从学习范式来看，现有传统多模态学习范式往往忽视了特征间的关联关系信息和特征的高阶信息；深度多模态学习范式则面临数据饥渴、融合过程语义解释性不强问题。尽管面向多模态信息处理已取得了一些进步，但仍然面临着不同模态语义统一表示难、融合效果提升难等挑战（图1）。 图 1 现有多模态学习范式面临的挑战 针对多模态机器学
当下，企业IT领域刮起了一阵"超融合"浪潮，无论是大型企业还是初创厂商都积极投身到超融合领域，直至今天，超融合概念依旧 "高烧不退"。
现在是数据时代，大数据技术非常火。大数据的基石是基础架构，也可以说是云计算。超融合是云计算的一个细分场景。在这个以大数据和云计算为主题的公众号中来点超融合，应该不算超出话题，欢迎围观和指正。 超融合HCI全称是超融合基础架构Hyper-Converged Infrastructure，百度百科中有一个完整的定义：是指在同一套单元设备（x86服务器）中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素，而多节点可以通过
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟我们发现深度融合策略往往优于单模态和浅层方法。 生物医学数据正变得越来越多，从而捕捉生物过程之间的潜在复杂关系。基于深度学习(DL)的数据融合策略是建模这些非线性关系的一种流行方法。因此，我们回顾了目前这种方法的最新进展，并提出了一个详细的分类，以促进更明智的选择融合策略的生物医学应用，以及新方法的研究。通过这样做，我们发现深度融合策略往往优于单模态和浅层方法。此外，提出的融合策略子类显示出不同的优点和缺点。对现有方法的回顾表明，联合表示学习是首选的方法，特别是对于中间
图像融合的目的是将同一场景中不同传感器捕获的多源图像的互补信息整合到单个图像上。这种方式通常被用于提取图片重要信息和提高视觉质量。
在数字化时代的浪潮中，数据成为了企业的新石油，它的价值无处不在。尤其是在数据资产入表的大环境下，数据的价值更加凸显。想象一下，如果我们能将来自四面八方的数据流汇聚成一条河，那么，这条数据之河将如何改变商业的未来？
手动肯定是很简单就可以实现的，我就不做演示了。 我展示一下使用工具来实现这个融合面，并保留最大面积要素的属性怎么实现？
2017年超融合市场到底有多热？除了全球销售额大幅增长外，与计算、网络、存储相关的企业都试图在这个领域分羹一杯。随着各大金融机构纷纷上云，超融合服务商也加紧了对金融市场的抢占。面对琳琅满目打着超融合旗号的产品，到底谁才能经受住金融客户的考验？
写这篇博客的目的是帮助刚入门图像融合的萌新们快速入门图像融合，同时也可以帮助在融合领域有一定深耕的大佬们了解融合现状。
随着信息时代的发展，我们生活在一个充满多模态数据的世界中，包括文本、图像、语音等多种形式的信息。在这个背景下，多模态融合成为一项引人注目的研究领域，它通过整合不同模态的信息，为人们创造更丰富、智能的体验。本文将深入探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术在多模态数据中进行融合，以及这种融合如何推动智能体验的创新。
H3C UIS 超融合产品是H3C公司面向IaaS（基础架构即服务）推出的新一代云数据中心软硬件融合一 体机，由超融合硬件服务器、超融合内核与超融合管理软件三部分构成。
由于计算、存储和网络的紧密集成，以及由此带来的部署和管理的方便性，超融合系统正在迅速普及。
在安全监控领域，数据融合是一项关键技术，它将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和分析，以提高监控系统的效率和准确性。多模态图像融合技术是数据融合的一种重要形式，它结合了不同类型的图像数据，如可见光图像、红外图像、雷达图像等，以获取更全面的监控信息。本文将探讨多模态图像融合技术在安全监控中的应用，包括其原理、应用场景以及部署过程。
简单来说，超融合是一种 IT 基础架构构建方式，其核心思想是使用通用硬件，用软件定义将计算，存储，灾备，运维管理等都集成在统一的平台上来。
在中国当下的企业数字变革大潮中，迫时至今日，已经没有人否认超融合将是数据中心市场的下一个Big Thing，或者说已经是此刻的Big Thing。自2013年Nutanix将超融合概念带入中国之后，短短几年时间，超融合迅速崛起，发展成为企业级市场的标杆，不仅成为中国ICT巨头们的“标配”，亦是众多创新型云计算公司驰骋的新疆域。
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