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边缘检测技术与...的比较研究
MRI 之所以能利用单个原子核的磁性，是因为图像处理现在是医学等许多生活方面的重要阶段。图像处理使用数学运算符来分析和处理数字图片。边缘检测是此过程中的关键阶段。这两组特征都将图片的数据描述为图像处理的输入。当图片出现突然的不连续性时，边缘检测就是识别和检测分隔它们的线的行为（L. Han, Y. 2020）。像素强度不连续性描述了图片中项目之间的边界。边缘检测几乎普遍使用一种运算符（二维滤波器），该运算符对图片中的大梯度敏感，同时在均匀区域返回零值。边缘检测运算符的数量惊人，每个运算符都针对检测某些类型的边缘进行了优化。边缘方向、噪声环境和边缘结构都是选择边缘检测运算符时要考虑的因素。灰度值的不连续性使边缘具有独特的外观。这意味着边缘表示一个项目结束而另一个项目开始的点。许多因素都会影响图像边缘的外观，包括：数字图像的亮度在某些点突然波动，并且对象的几何和光学特征以及边缘识别的数学算法用于识别这些点（或换句话说，具有不连续性）。近年来，研究人员对此产生了关注（R. Bausys，2020 年；M. Ravi Kumar 等人，2020 年；P. Kanchanatripop 和 D. Zhang，2020 年；SKT Hwa，2020 年；S. Bourouis、R. Alroobaea，2020 年；ZH Naji，2020 年；AK Bharodiya 和 AM Gonsai，2019 年；J. Mehena，2019 年）。
边缘量子信息技术
古朴的2021年：量子信息技术的研讨会，2021年4月11日，乌克兰大门2021：e d ge c o mputing w或ks hop，2021年4月11日，乌克兰，乌克兰“ semerikov” .n.stryuk@gmail.com（Andrii M. Striuk）; morozov@ztu.edu.ua（Andrii V. Morozov） iuk）; https://ztu.edu.ua/en/common/university_administration.php#tab3（Andrii V. Morozov）0000-0003-0789-0272（Serhiy O. Semerikov）；0000-0001-6825-4697（Tetiana A. Vakaliuk）；0000-0001-9240-1976（Andrii M. Striuk）；0000-0001-6825-4697（Andrii V. Morozov）
软件定义的边缘
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参考：(a) 国防部指令 1120.11（1981 年 4 月 9 日）（b）NAVPERS 15839 系列，海军军官人力和人员分类，2006 年 3 月（c）NAVPERS 18068 系列，海军士兵人力人员分类和职业标准，2006 年 4 月（d）国防部指令 1100.22（2006 年 9 月 7 日）（e）HR-1588-230，第十一章，文职人员事务（f）NAVPERS 16000A，总兵力管理系统编码目录，2003 年 7 月（g）NAVPERS 16000A，总兵力管理系统（TFMMS）至总兵力授权和需求系统（TFARS）编码目录，2005 年 9 月（h）SECNAVINST 5000.2C（i）OPNAVINST C3501.2J (NOTAL) (j) NAVMACINST 5310.18B (k) 国防部 2003 年 5 月 12 日第 5000.1 号指令 (1) 国防部 2003 年 5 月 12 日第 5000.2 号指令 (m) OSD(P&R) 2003 年 12 月 10 日备忘录 (n) OPNAVINST 1500.76A (0) OPNAV P-751-2-9-97 训练计划过程方法 (TRPPM) 指南 (NOTAL) (p) OPNAV P-751-3-9-97 训练计划过程方法 (TRPPM) 手册 (NOTAL) (q) OPNAV P-751-1-9-97 海军训练要求文档手册 (NTRDM) (NOTAL) (r) OPNAVINST 5450.169D (s) 总兵力需求手册，2000 年 4 月 (t) 海军培训信息管理系统 (NTIMS) (u) 国防部 2002 年 6 月 3 日第 7730.65 号指令 (v) OMB 通告 A-76 商业活动执行 (w) 国防部 1999 年 11 月 18 日第 1200.7 号指令 (x) 国防部 1992 年 4 月 10 日第 1404.10 号指令 (y) 年度海军固有政府和商业活动 (IG&CA) 清单指导
边缘计算与人工智能的融合
摘要：随着通信技术的飞速发展和移动设备使用的激增，一种全新的计算范式——边缘计算正风靡一时。同时，随着深度学习的突破和硬件架构的诸多改进，人工智能（AI）应用也蓬勃发展。网络边缘产生的数十亿字节数据对数据处理和结构优化提出了巨大的需求。因此，边缘计算与人工智能的融合需求强烈，边缘智能应运而生。在本文中，我们将边缘智能分为AI for edge（智能使能的边缘计算）和AI on edge（边缘上的人工智能）。前者侧重于借助流行有效的人工智能技术为边缘计算中的关键问题提供更优化的解决方案，而后者研究如何在边缘进行人工智能模型构建的整个过程，即模型训练和推理。本文从更广阔的视角对这一新的跨学科领域进行了深入分析。本文讨论了核心概念和研究路线图，为边缘智能未来的潜在研究计划提供了必要的背景。
基于AI技术的边缘网络优化
摘要：网络边缘正在成为物联网 (IoT) 网络中减少延迟和节省带宽的新解决方案。网络边缘的目标是将计算从云服务器转移到靠近物联网设备的网络边缘。网络边缘需要以高响应时间做出智能决策，需要基于人工智能 (AI) 的智能处理。人工智能正在成为许多边缘设备的关键组件，包括汽车、无人机、机器人和智能物联网设备。本文介绍了人工智能在网络边缘中的作用。此外，本文还阐述并讨论了基于人工智能技术的边缘网络优化方法。最后，本文将安全问题视为主要关注点，并提出了在边缘网络中解决此问题的未来方法。
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