考虑转运的新零售供应链订货与定价模型及策略研究

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深度信息的获取技术被广泛应用于三维重建、场景感知、无人驾驶、视觉导航及障碍物检测等领域。在一些专业场景下,获取高密度且精准的深度信息非常困难,相对而言,基于深度学习的方法,无需昂贵的设备,且操作相对简单,适用范围更广。目前,主流的单目图像深度估计大多是基于监督学习的,需要大规模的地面真值数据集,且每像素真实深度数据难以获取,另外,虽然在基于无监督学习的单目深度估计可以降低对数据集的要求,但是会导致
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近年来,随着物联网在众多领域的快速发展,各类终端设备的数量和数据处理任务的需求急剧增长。在传统云计算模式下,这些设备产生的海量数据在核心网络中的传输一方面会加剧网络负载,另一方面会使得延迟敏感性任务(如自动驾驶、健康监测等)得不到及时的响应。因此,作为云计算补充和延伸的边缘计算应运而生。通过在靠近设备或数据源的网络边缘部署小型的服务器,边缘计算得以为就近用户提供高带宽、低延迟、高效率的计算服务。但
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