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
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“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”
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@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}}
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2021-09-24 16:46:28
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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。
2021-09-24 10:33:03
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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。
2021-09-21 17:05:02
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亚像素边缘定位论文，提 出了一种基于小波变换的三次样条插值亚像素边缘检测的方法，不仅计算量小。其定位精度可以迭到亚像素级，且具有较好
的抗 噪性能 ，在机械零件 尺寸测量 中有很 高的应 用价值
2021-09-21 12:53:36
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