主邊緣演算法

① 請問邊緣計算什麼意思

我覺得從字面意思上來理解，可能說她只想要一個關於邊緣方面的一個計算，就是他要求一個計算到的最大化吧！

② 主曲線的演算法研究

本程序定義了主曲線和確定主曲線的實際演算法。多邊形線演算法的基本運演算法則是首先確定一條直線段，然後在循環演算法中通過不斷加入新的頂點來增加線段的數量。在加入一個新的頂點以後，所有的頂點位置在一個內部的環中被更新。由演算法所產生的曲線如圖1，在這個例子中，PL運演算法則和HS運演算法則在計算的復雜程度和演算法的完善程度上作出了比較。4段和15段，由在半圓上任意兩個坐標點加入單獨的高斯誤差而產生。
PL演算法[12]在由NIST19號專有資料庫產生的單獨數據元構成的圖像中得到了測試。我們發現PL演算法可以有效的找出沒有環和分叉的圖像的中間軸。這個在圖2中有顯示。由於中間軸可能是一些曲線連接而成而不是只有一條曲線，所以在這里我們擴展了PL演算法，找出數據元的主曲線。擴展了的演算法也包含了實現分段線性骨架的兩個原則，一種獲取字元圖像近似輪廓的初始化方法和一系列用來改善由初始化方法獲得的骨架結構質量的更改結構工作。為了避免混淆，我們用術語「骨架」來表示近似性中間軸的二元圖像，我們把由PL演算法產生出的連接曲線看做模板骨架.
應用
主曲線以前被用在圖像處理領域。這種圖像用來描述在衛星拍攝下的冰川及其輪廓。其主程序用了一個閉合的曲線來估算冰川的輪廓。專家們除去了HS演算法[13]中不合適的部分，並且用更完善的粗略估算冰川輪廓的程序來取代HS演算法的初始化步驟。此外，採用數據元集合，而不是HS演算法所產生的點或線的集合，向中間軸集中的方式來擴展現有的聚合演算法。初始化的曲線由SOM演算法[12]的一個變數產生，在SOM演算法中相互關系被定義為字元圖像的一個最小二叉樹。HS演算法用來使曲線與模板相對應。下一步的要點與SOM演算法的更新規則類似。
利用主曲線實現分段線性骨架的方法被Mahmoud、Datta和Parui[14]等人所提出。同樣的方法，在SOM演算法中用來最優化分段線性骨架的頂點位置。演算法在構建骨架方面採用「自頂向下」的策略：近似性地從一個線性拓撲出發，然後逐步加入環和交叉到骨架中，骨架是由基於SOM演算法的當前幾何樣式得出的。SOM演算法涉及到一個獲取字元圖像分段線性骨架的運演算法則。這種運演算法則以ISODATA演算法[12]為基礎，ISODATA演算法近似於SOM演算法。
目的
主曲線演算法的目的是找出與字元圖像相對應的光滑的分段線性曲線。這些曲線在某個頂點彼此連接，因而在字元圖像的中心平面范圍內形成一個歐幾里德曲線。一個歐幾里德曲線G（V，S）在空間中由變數V和S確定，
主曲線演算法從一個基於傳統稀釋方法的初始化工作開始。初始曲線找出字元圖像的近似拓撲結構，然而,它不是平滑的，而且它通常包含許多假的分叉和不適合的結構元素。為了解決這兩個問題，在前兩步中間增加了更改結構的步驟(圖3)使得主曲線演算法更加有效。在更改結構步驟中，我們運用一些操作手段來調整曲線骨架結構的不完整的地方。(a)圖是在初始化步驟後由主曲線演算法生成的曲線骨架；（b）圖是經過首次擬合-光滑步驟後生成的曲線骨架；(c)圖是經過更改結構後生成的曲線骨架；(d)圖是第二次擬合-光滑步驟後產生的曲線骨架(演算法輸出)。我們重復使用PL演算法的擴展版本來構造光滑的骨架曲線，同時保持曲線與字元圖像的輪廓的距離近似相等。演算法建立在最小能量函數的基礎之上
研究動機與意義
自1904年Spearman[13]提出線性主成分分析方法以來，由於這種方法簡單且便於使用，至今還是數據統計分析的重要工具之一。線性主成分分析的原理是將數據集合投影到一個矢量，使得投影的均方差最大，由此，將這個矢量稱為數據集合的第一主成分。正是這個考慮，在均方差的意義下，這個方法有兩個重要的優點：其一，數據集合可以使用一個矢量來描述，從而達到減小信息描述長度的目的，其二，計算第一以及依次主成分，可以變換為求解基於數據自相關矩陣的特徵值方程。另外，第一與依次主成分矢量保持正交關系，這意味著，與主成分矢量平行的矢量具有與主成分相同的性質。正是這兩個原因，加上在統計上以均方差為保證，主成分分析得到廣泛的應用。 由於信息描述長度與信息保持性之間存在矛盾，相對較長的信息描述長度，較短描述長度的信息描述是以損失信息保持性為代價的，而主成分分析的本質是一種在均方差意義下的統計平均。盡管它可以獲得較短的信息描述長度，但是，信息保持性的代價相當大，由於信息保持性是對數據分布的規律性認識，因此，對某些問題，這個代價可接受的，但是，另外一些問題，可能就不能接受了。例如，對原始語音信號的分析，單純的主成分分析就不一定有效。 為了說明信息描述長度與信息保持性之間的關系，下圖是一個簡單的例子。圖5是由300個包含誤差的數據點構成的餘弦狀分布，圖5(a)的直線是數據的第一主成分線，其對餘弦數據的描述長度顯然較圖5(b)要短，因為這些數據點將使一個線段描述，因此，只需給出線段起點和終點即可，可以認為圖5(a)給出了一個短描述長度的關於數據集合的描述；顯然，圖5(b)對數據的信息保持性則比圖5(a)要好，一方面，它與數據間的距離均方差也要小，另一方面，它勾畫出原始信息的輪廓。圖5(b)恰恰是本文所討論的根據主曲線原理所獲得的結果。那麼，兩種描述哪一個更為合理呢？顯然，這沒有一個一般性的答案，這取決於所需解決問題的需求。
圖5 信息描述長度與信息保持之間的關系
圖5也說明無監督學習較監督學習困難的原因，問題本身的病態定義導致不得不引入復雜性思想，如統計學習理論中的風險結構最小、貝葉斯學派中的貝葉斯信息准則、Kolmogrov演算法[11]復雜度引出的最小描述長度等等，來尋求在信息保持性與數據描述長度之間的折衷。目前，盡管在主曲線的研究中，還存在著大量的數學問題，但是，由於其暗示的廣泛應用前景，已引起計算機科學家的關注，現在應用方面已有大量的報道，如線性對撞機中對電子束運行軌跡的控制、圖像處理中辨識冰原輪廓、手寫體的主曲線模板化、語音識別中對聲音數據的約簡建模和數據可聽化、生態學中尋找種群的有序分布及過程監控。同時，在認知領域Seung[14]提出感知以流形方式存在，並在神經生理學上發現整個神經細胞群的觸發率可以由少量的變數組成的函數來描述，如眼的角度和頭的方向，這隱含了神經元群體活動性是由其內在的低維結構所控制。主曲線本身是流形的一維形式。
原理、發展脈絡以及應用
為了說明主曲線的原理、發展脈絡以及應用，首先介紹其原始動機是必要的。Hastie在他關於主曲線的開創性論文中描述了其研究動機，Hastie認為主曲線與非線性回歸方法的發展上具有對稱性，分別是線性主成分分析與線性回歸分析的非線性推廣模型，Hastie寫到：類似於線性回歸方法的非線性推廣，使用光滑曲線代替線性主成分總結數據，以求出對稱變數之間的曲線，這樣的曲線從數據的中部光滑地通過，且不限制於對數據的光滑線性平均，甚至不限制於數據的中部是直線，只希望使得數據點集合到曲線的正交距離最小。這個陳述清晰地指出了他的研究與主成分分析和回歸分析的區別，並給出了建模的統計目標。同時，從這個陳述中也可以看出，基於直線的主成分分析只是主曲線的一個特例。因此，主曲線的提出，可以理解為基於線性的主成分分析方法向更精確描述實際世界的非線性分析方法的推廣。 應該指出的是，目前，「向非線性」推廣是數據統計分析的研究主流，但是，存在著不同的技術路線。
分類
最典型的研究大致可以分為兩類：
其一，根據統計學習理論中的核技術，將數據集合映射到特徵空間，然後，在特徵空間計算數據集合的主成分，稱為核主成分分析(KPCA)，這個技術路線的本質還是線性主成分分析。
其二，從數據本身的分布出發，希望找到能最好描述數據內在結構的概率分布模型，如生成式拓撲映射(Generative Topographic Mapping,縮寫為GTM)，矢量量化(VQ)及主曲線，以及流形擬合等。提出「主曲線的研究與回歸分析有何區別」是自然的，兩者的動機都是企望求出一個函數代替數據集合，但是，兩者有本質的差別：其一，一般地說，回歸分析是假設數據集合的變數有因果關系，換句話說，數據的變數可以表示為一個因果關系的函數，有些是自變數，有些則是因變數。其二，回歸分析一般需要給定一個數學基函數，回歸分析是根據數據集合中變數的因果關系，計算這個數學基函數待定的參數。這與主曲線的研究動機完全不同。對於前者，主曲線的研究目標是解決數據變數沒有必然因果關系的問題，更重要的是後者，認為事先假定數據服從某種分布(如正態分布)的方法(這與給定數學基函數，根據數據確定參數的方法類似)，對某些未知世界的解釋是不合理的，因為這個假設可能是錯誤的，為了保證數據分析不是假設在一個錯誤結構下，主曲線的研究強調非參數分析。當然，這並不是完全否定了參數法這一經典方法，事實上，參數法在先驗知識明確時存在相當大的好處。總之，根據上述討論的動機，主曲線是尋找一種幾何上直觀、理論上完備、就解決的問題而言，這個方法與主成分分析一致，但是，主曲線的目標不是僅僅尋找一個數據集合的脊樑骨，而是希望獲得數據集合的骨架。數據集合的脊樑骨可以使用線性的方法解決，但骨架就需要藉助非線性方法了。應該強調的是，主曲線繼承了主成分分析的眾多思想，它是主成分分析的非線性推廣。另外，盡管這個方法似乎與回歸分析的目標類似，都是試圖獲得對數據集合信息長度更短的表示，但是，這個方法與回歸分析完全不同，最大的差別是它不是事先給定一個基函數(或假定一個分布)，從而將問題變換為參數估計問題，而是一種非參數的方法

③ 邊緣計算是指什麼意思

邊緣計算指以網路的「邊緣」為界的演算法，比如在智能網關和攝像機內部進行計算。不過將這些設備收集的全部數據進行存儲或是用於計算並不現實，其中的干擾信息或者冗餘信息太多，倘若處理不當還會使處理效果適得其反。以海普森林防火監控系統為例。通過內置的煙火識別處理器傳輸tb級的視頻數據，但其中真正有價值的數據只是那些引起懷疑或非法活動的幾兆位元組，而邊緣計算就能很好的處理感興趣的目標數據。另外，與雲計算相比，邊緣計算還可以減少對網路流量的阻塞，為更多關鍵任務的執行「留有餘地」。

④ 請問心理學統計中的「主效應邊緣顯著」是什麼意思它的P值臨界值是不是還是0.05

一個自變數主效應顯著意味著該自變數的各個水平在其它自變數的所有水平上的平均數存在差異。邊緣顯著也就是說沒到顯著性差異，接近顯著性差異。

⑤ 什麼是邊緣計算

邊緣計算是雲計算以外的另一種可選解決方案，未來它的應用范圍很有可能將遠不止是無人駕駛汽車。包括亞馬遜、微軟和谷歌在內的一些科技巨頭都在探索「邊緣計算」技術，這可能會引發下一場大規模的計算競賽。

⑥ 邊緣計算是什麼意思

邊緣計算，是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。

其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處於物理實體和工業連接之間，或處於物理實體的頂端。而雲端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。

從分布式開始

邊緣計算並非是一個新鮮詞。作為一家內容分發網路CDN和雲服務的提供商AKAMAI，早在2003年就與IBM合作「邊緣計算」。作為世界上最大的分布式計算服務商之一，當時它承擔了全球15-30%的網路流量。在其一份內部研究項目中即提出「邊緣計算」的目的和解決問題，並通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基於邊緣Edge的服務。

對物聯網而言，邊緣計算技術取得突破，意味著許多控制將通過本地設備實現而無需交由雲端，處理過程將在本地邊緣計算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕雲端的負荷。由於更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應，將需求在邊緣端解決。

⑦ 什麼是邊緣計算

邊緣計算是一種使計算機數據存儲更接近需要的位置的分布式計算模式。計算主要或完全在分布式設備節點上執行。邊緣計算將促進應用程序、數據和計算能力更靠近用戶，而不是更靠近集中點。邊緣計算的目標是需要更接近分布式系統技術與物理世界交互的動作源的應用程序或一般功能。

⑧ 邊緣計算是什麼

傳統的計算方式是集中計算，
比如在安防領域，傳統的是前端一個攝像頭，中間經過網路，直接給伺服器提供視頻流，至於說要進行視頻分析，那就是後端伺服器的工作，這種方式把復雜的計算工作都放在了後端，造成後端計算比較繁重，無法支持較大規模的部署；
何謂邊緣計算，就是把計算模塊放在邊緣端，比如放在攝像頭上，那這樣的話，和伺服器質檢復雜的媒體傳輸就變成了簡單的報警指令傳輸，比如說攝像頭識別到了報警，那隻要把報警信息傳給後台服務處理就好了，不用把視頻也穿過去；
目前針對邊緣處理這塊，衍生了很多的架構，邊雲協同就是一個典型的架構，這個架構通過邊緣計算模塊和雲端管理模塊的相互配合，搭建了更靈活的部署方式；他可以通過雲端對邊緣側的模型容器進行管理更新，更方便的實現邊緣側的演算法更新，演算法下發等工作；