鉴于图割的理论意义和实际应用价值, 系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先, 深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理, 主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后, 概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤, 包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次, 系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状, 最后, 指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.

M. B. Salah参数核图割算法的Matlab代码，个人感觉是效果很好的图像分割方法。 参考文献 [1] M. B. Salah, A. Mitiche and I. B. Ayed. Multiregion Image Segmentation by Parametric Kernel Graph Cuts[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2011, 20(2): 545-557.

使用c++去实现对图G割点割边的识别，输入G（V）之间的关系从而输出割点

1、最小割集测试法 基于故障树定量分析的故障诊断 一个最小割集代表设备的一种故障模式，故障诊断时，可以逐个测试最小割集即故障模式，从而搜寻故障源。 但对复杂设备的故障树分析，将有大量故障模式需要测试，在实际工程中，有时是很难实现的，此时可利用故障树最小割集重要度进行分析。 具体做法是：在计算出故障树各最小割集的重要度后， 首先在量级上进行分析比较，对那些重要度值很小的最小割集的故障模式，可以不必测试，而对那些需要测试的故障模式，按重要度值从大到小的次序进行检测，这样可以提高故障诊断命中率，减少测试诊断的工作量。

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Homebridge-Boschindego 查看和管理Bosch Indego割草机。 这是工作 ： - Auth - Read state - Add switch for mowing or docking 而且不工作： - Remake the code (https://github.com/nfarina/homebridge/blob/master/example-plugins/homebridge-samplePlatform/index.js) - Add function with the Bosch API (https://github.com/zazaz-d