1.1模型驱动的参考架构参考架构基于模型驱动的工程方法(ModelDrivenEngineeringMDE)进行设计。
基于模型可以将物理和数字世界的知识模型化,从而实现:·物理世界和数字世界的协作对物理世界建立实时、系统的认知模型。
在数字世界预测物理世界的状态、仿真物理世界的运行、简化物理世界的重构,然后驱动物理世界优化运行。
能够将物理世界的全生命周期数据与商业过程数据建立协同
基于模型可以将物理和数字世界的知识模型化,从而实现:·物理世界和数字世界的协作对物理世界建立实时、系统的认知模型。
在数字世界预测物理世界的状态、仿真物理世界的运行、简化物理世界的重构,然后驱动物理世界优化运行。
能够将物理世界的全生命周期数据与商业过程数据建立协同
2024/5/13 3:35:27
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BSDS300基础上扩展出的数据集，加入了200张新的图片。
BSDS500包括：图片，ground-truth,benchmarks
BSDS500包括：图片，ground-truth,benchmarks
2024/5/8 18:18:23
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本文来自于techweb，介绍了随着边缘计算热度不断升温，边缘计算和雾计算的差别，边缘计算如何分层部署等现实问题。
边缘计算强调的是边缘。
如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理，那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。
正是基于这一特性，边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输，因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。
相关预测显示，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
随着物联网、云计算的发展，边缘计算正在兴起。
边缘计算源于工业领域，主要部署在终端设备或者网络节点上，旨在帮助工业生产中的设备，在数
边缘计算强调的是边缘。
如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理，那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。
正是基于这一特性，边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输，因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。
相关预测显示，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
随着物联网、云计算的发展，边缘计算正在兴起。
边缘计算源于工业领域，主要部署在终端设备或者网络节点上，旨在帮助工业生产中的设备，在数
2024/5/7 3:13:30
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何凯明引导滤波以及快速引导滤波相关论文、PPT以及代码。
引导滤波：即需要引导图的滤波器，引导图可以是单独的图像或者是输入图像，当引导图为输入图像时，引导滤波就成为一个保持边缘的滤波操作，可以用于图像重建的滤波。
引导滤波：即需要引导图的滤波器，引导图可以是单独的图像或者是输入图像，当引导图为输入图像时，引导滤波就成为一个保持边缘的滤波操作，可以用于图像重建的滤波。
2024/5/6 18:43:08
16.39MB
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差分、梯度、Roberts、sobel、Prewitt、Laplace边缘检测算子的介绍、评估和比较很实用的一篇文章，拿来和大家共享
2024/4/26 3:32:32
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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