本文介绍了一种新的基于图像边缘的插值算法

最大类间方差（OSTU 自适应阈值提取 图像边缘增强算法 MATLAB代码

利用色调分量的统计规律实现背景分离，采用链码跟踪法 获得单像素果实轮廓，并按步长获取边缘特征点

2021 AIoT智能边缘计算网关技术规范.pdf

多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法 多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法 这实现了论文中的算法 一些提示：尝试通过运行ipynb文件之一来开始您的旅程，例如test_save_model_multiple_t02_noBuf.ipynb。 “用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法” 如果您发现这对您的研究有用，请使用 @article {chen2018decentralized，title = {用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法}，作者= {Chen，Zhao和Wang，Xiaodong}，journal = {arXiv预印本arXiv：1812.07394}，年= {2018}} 如有任何疑问，请通过与我联系。

拟合高斯曲面的亚像素提取方法和矩5提取方法

物体的边缘是图像局部变化的重要特征,以不连 续性的形式出现,通常用方向和幅度描述图像的边缘 特性。一般来讲,沿边缘走向的像素变换平缓,而垂 直于边缘走向的像素变化剧烈。基于边缘检测的基 本思想是先检测图像中的边缘点,再按一定策略连接 成轮廓,从而构成边缘图像。

VS2008开发环境下，用C#代码和Emgucv实现边缘检测的Demo。

人工智能和智能边缘方案及实践.pdf

因为有了物联网的概念，也就是各种智能设备和传感器等都接入到联网的业务模式，因此这些接入的终端也会产生海量的数据。传统的网络都是各个终端发送数据到中心服务器，服务器处理完再返回结果给终端，而边缘计算能够将物联网（IoT）设备产生的数据在更接近数据产生的终端进行处理，而不是将其发送到数据中心或云端。企业可以凭借此技术更接近网络边缘，可以近距离实时分析重要数据。