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万字详解5G车联网技术
万字详解5G车联网技术 5G车联网技术主要涉及车载设备、路侧设施、网络、云平台、安全和高精度定位。车联网车载设备有前装和后装不同的产品形态；路侧设施包括4G/5G蜂窝基站通信基础设备、C-V2X专用通信基础设施、路侧智能设施、MEC（多接入边缘计算/移动边缘计算）设备；网络层面在5U2-Net网络学习笔记（记录）
论文地址：http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 该设计有以下两点优势：（1）它能够捕捉更多的上下文信息，因为提出了RSU(ReSidual U-blocks)结构，融合了不同尺度的感受野的特征；（2）它增加了整个架构的深度但并没有显著增加计算成本，因为在这些RSU块中使用了池化操作。 这种架构使能够（转载）论文阅读：U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection
(转载)U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection 当前方法的问题 使用VGG、ResNet等为图像分类任务设计的网络提取深层特征，但是，这些骨干网络最初是为图像分类任务设计的，它们提取的特征是代表语义意义的，而不是对显著性检测是必不可少的局部A Survey on Multi-Agent Reinforcement Learning Methods for Vehicular Networks
摘要 在物联网（IoT）的飞速发展下，车辆可以被视为移动的智能体，它们可以进行通信，合作以及竞争资源和信息。 车辆需要学习策略并做出决策，以提高多智能体系统（MAS）应对不断变化的环境的能力。多智能体强化学习（MARL）被认为是在高度动态的车载MAS中寻找可靠解的学习框架之一。 在本文中，我U²-Net：使用显著性物体检测来生成真实的铅笔肖像画
编译：ronghuaiyang 导读 感觉可以当成边缘检测来用。 铅笔素描肖像生成已出现作为Alberta大学的U²-Net的一个有趣和流行的新应用。自用于显著目标检测的新的深度网络架构开源以来，该项目的GitHub页面在三天内收到了超过2400颗星。 在计算机视觉领域中，从自然场景中检测和分U2-Net
paper:https://arxiv.org/pdf/2005.09007.pdf code:https://github.com/NathanUA/U-2-Net 摘要 作者设计了一个简单而强大的深层网络架构，U2-Net，用于显著目标检测(SOD)。作者的U2-Net的体系结构是一个两层嵌套的U型结构。设计具有以下优点:(1)它能够捕捉更多上下文信息从不同（二十五：2020.12.14）MICCAI 2020 学习（二）《U^2 Net》
《U^2 Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》《借助嵌套U型结构深入研究显着物体》 讲在前面摘要论文内容1.介绍2.之前的相关工作2.1 多级的深度特征整合2.2 多尺度特征提取 3.我们提出的方法3.1 残差U型块3.2 U2-Net的结构3.3 监督策veins中实现rsu与车辆通信
受博客 https://blog.csdn.net/PERSEUS_/article/details/105647598 的启发，学习之后，自己试着实现一个小例子：rsu广播自己的id等信息，车辆收到后将rsu的id记录下来。 一、创建msg消息 1 在路径veins/modules/application/traci/创建BeaconRSU.msg cplusplus{{ #import "veins/ba