2021安全访问服务边缘SASE行业报告：重塑网安行业格局

使用方法: 相机上挂一个HighlightingEffect 想让他高亮的物体上挂AddHighLighting 设置isshow为true则高亮 一般都是动态挂上去的

边缘检测，数学形态学的边缘检测，多尺度，多结构

利用leafsnap中的算法，计算叶片边缘曲率来识别叶片种类。

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边缘计算-小型化边缘服务器系统参考架构及技术规范

利用MATLAB的kirsch方向算子边缘检测

全面嵌套边缘检测的pytorch代码 感谢帮助。 由XuanyiLi创建，如果您在使用时遇到任何问题，请联系： 。 我的pytorch模型的最佳结果现在是0.772 ODS F分数。 我的模型结果 以下是侧面输出和预测示例SGD no tunelr 1e-8： 亚当之纹章1e-4： 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @InProceedings{xie15hed, author = {"Xie, Saining and Tu, Zhuowen"}, Title = {Holistically-Nested Edge Detection}, Booktitle = "Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision", Year = {2015},

针对移动边缘计算（MEC）提供IT服务环境和云计算能力带来的高带宽、低时延优势，结合LTE免授权频谱（LTE-U）技术，研究了车辆异构网络中基于 MEC 的任务卸载模式决策和资源分配问题。考虑链路差异化要求，即车辆到路边单元（V2I）链路的高容量和车辆到车辆（V2V）链路的高可靠性，将用户服务质量（QoS）建模为容量与时延的组合形式。首先采用改进的 K-means 算法依据不同的 QoS 对请求车辆进行聚类，从而确定通信模式，其次利用基于无竞争期（CFP）的LTE-U，结合载波聚合（CA）技术，使用分布式Q-Learning算法进行信道和功率分配。仿真结果表明，所提机制可以在保证V2V链路可靠性的同时，使得V2I遍历容量最大化。

通信与网络技术的高速发展正为物联网的创新和演进注入新的动力，进而也为制造业等 传统产业的数字化和智能化转型创造了更多契机。作为中国移动旗下物联网业务和服务 的重要载体，中移物联网有限公司 (以下简称“中移物联网”) 正以公司“大连接”战略为引 导，融合边缘计算、云计算、人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 以及 5G 等前沿技术， 打造和完善 OneNET 边缘计算平台，以加速制造业智能化创新。 OneNET 边缘计算平台主要的优势，就是源于其服务“边缘”的定位。它能以“云边协同” 的方式，来为用户提供全方位的物联网体系架构。为使该平台具备更高效也更为灵活 的边缘计算能力，中移物联网与英特尔一起，为它引入了搭载视觉云媒体分析加速卡 (Visual Cloud Accelerator Card – Analytics，VCAC-A) 的移动边缘计算 (Mobile Edge Computing，MEC) 服务器，不仅在边缘侧兼顾了强劲的算力，还使其具备了强劲的机器 视觉深度学习推理能力。 目前，基于 OneNET 边缘计算平台的解决方案已在机械制造、纺织等多个行业中实现了 成功的部署，以其在某燃气表具自动化检测管理系统中的应用为例，新方案大幅提升了 燃气表具检测的精度和自动化水平，并大大节省了人力成本，实现了生产效率与效益的双 丰收，获得了一线用户的认可与好评。 VCAC-A 物联网 智能制造 强化边缘算力， 驱动制造业云边协同和智能转型 “作为中国移动大连接战略布局 的重要组成部分，中移物联网正 积极借助网络转型为边缘带来的 优势，打造 OneNET 边缘计算平 台，来为传统行业的智能化转型 提供技术后盾。搭载 VCAC-A 的 MEC 服务器，可为用户在边缘侧 提供强劲的算力和高效的视觉推 理能力。我们以 OneNET 边缘计 算平台为基础打造的基于机器视 觉的工业质检解决方案，也能切 实为制造业的数字化和智能化转 型提供实实在在的支持与帮助。” 刘源 副总经理兼高级技术总监 开放平台部 中移物联网有限公司 中移物联网获得的解决方案优势： • OneNET 边缘计算平台实现了边缘与云端的数据同步，可为云端的离线大数据分析 及 AI 训练提供更多数据样本；同时，云端也能将训练升级后的 AI 模型与算法下沉 至边缘，确保用户持续获取更高效、更精准的推理能力； • 新方案高效的云边协同、视觉处理与 AI 推理能力，可帮助用户大幅提升燃气表具 检测的自动化水平，原有三个信息采集人员的工作可由一个人代替，并可取消出 厂专职信息采集人员，从而有效节约人力成本，降低总拥有成本 (Total Cost of Ownership, TCO) ； • 借助 VCAC-A 输出的加速算力，新方案应用于燃气表具检测时，可高效实现光学字 符识别 (Optical Character Recognition，OCR)、表盘读取等 AI 推理，检测精度达 99.5%1，在提高质检效率的同时，还能大副降低不良品的漏检机率。