文献精读

Vision Transformer (ViT) 是目前计算机视觉 (CV) 领域影响力最大的一项工作，因为他挑战了自从 2012 年 AlexNet 提出以来的 CNN 模型在 CV 领域的绝对统治地位。实验表明，如果能够在足够多的数据集上做预训练，那么即使不使用 CNN 也能达到同等甚至更高的精度。

ViT 不仅在 CV 领域挖了一个大坑，而且还打破了 CV 和 NLP 在模型上的壁垒，所以在多模态领域也挖了一个大坑。于是，在 2020 年 10 月本文在 arXiv 上公开以后，基于 ViT 的工作层出不穷。毫无疑问，ViT 标志着 Transformer 模型正式杀入 CV 界，也标志着 Transformer 模型正式成为继 MLP、CNN、RNN 之后的一种新的模型范式。

这篇关于边缘智能的综述文章最近一次修订时间为2020年12月。这篇文章的作者将边缘智能的相关工作分为四大部分：边缘缓存、边缘训练、边缘推断、边缘卸载，并且针对每部分研究工作进行了深入的文献调研和阐述分析。

这是 2007 年发表在 SIGCOMM 上的一篇文章，作者提出了文献的三遍阅读法，并且介绍了如何利用这种方法做文献调研。