边缘系统浅析
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浅析边缘计算范文边缘计算是指将计算和数据处理的功能从传统的云计算中心向离数据源较近的边缘节点移动的一种分布式计算模型。
边缘计算将计算资源部署在离用户或设备更接近的地方,以减少延迟、提高数据处理速度和降低网络拥塞。
边缘计算的核心思想是将计算任务尽可能地放在数据产生的地方,减少数据传输的时间和消耗。
传统的云计算模式下,设备将数据发送到云端进行处理,再将处理结果返回给设备。
这种模式在面对大量数据产生和高实时性需求的场景下,存在延迟高、网络压力大等问题。
边缘计算通过将计算资源部署在边缘节点,使得数据可以在本地或离本地较近的地方进行处理和计算,从而大大减少了数据传输的时间和网络拥塞。
边缘计算的实现主要依赖于边缘节点。
边缘节点可以是手机、路由器、物联网设备等各种可以进行计算和处理的设备。
边缘节点可以根据具体需求选择合适的计算方式,如将部分计算任务放在终端设备上进行处理,或者将数据传输到近处的服务器进行处理后再返回结果。
边缘节点的部署需要考虑到计算能力、存储容量、网络传输能力等因素,以满足不同场景下的需求。
边缘计算的应用场景广泛,包括物联网、智能工厂、智能城市等。
在物联网中,边缘计算可以使得传感器和设备能够实时响应,减少传感器数据的传输和处理时间;在智能工厂中,边缘计算可以使得设备之间的协同更加高效,加速生产流程;在智能城市中,边缘计算可以提供更加智能化和个性化的服务,如交通监控、智能停车等。
边缘计算还面临一些挑战。
首先是安全性问题。
边缘节点通常更加容易受到物理攻击和恶意软件的感染,因此边缘节点需要具备安全防护机制来保护数据和计算资源的安全。
其次是管理和维护问题。
边缘计算涉及到大量分布在不同地方的边缘节点,需要进行有效的管理和监控,以保证其正常的运行和及时维护。
此外,边缘计算还需要面对资源限制、网络拥塞等问题。
总之,边缘计算作为一种分布式计算模型,将计算和数据处理能力放在离数据源较近的边缘节点上,减少了数据传输时间和网络拥塞,提高了计算效率和实时性。
浅析边缘计算范文边缘计算是一种新兴的计算模式,旨在通过将计算和存储资源移动到距用户更近的地方来提高计算性能和响应速度。
边缘计算将计算放置在离用户设备更靠近的网络边缘,而不是依赖于远程的云服务。
这种模式可以减少数据传输的延迟,提高网络带宽利用率,并降低对云服务的依赖性。
本文将对边缘计算的概念、架构以及优势进行深入分析。
边缘计算的概念:边缘计算是一种分布式计算架构,它将计算、存储和网络资源放置在离用户设备更近的位置,以提供更快的响应和低延迟的服务。
边缘计算通常部署于边缘服务器、边缘设备或边缘节点,这些设备可以是手机塔、路由器、物联网网关等。
边缘计算的架构:边缘计算的架构由三个主要组件组成:边缘设备、边缘网关和云平台。
边缘设备是指智能手机、传感器、摄像头等能够产生和收集数据的设备。
边缘网关是连接边缘设备和云平台的桥梁,它可以对数据进行处理和分析,并将必要的数据传输到云平台。
云平台是一个集中的计算和存储资源,可以提供更复杂的数据分析和服务。
边缘计算的优势:边缘计算带来了许多优势,特别是对于需要快速响应和低延迟的应用场景。
以下是边缘计算的几个优势:1.低延迟:由于边缘计算将计算资源放置在离用户设备更近的地方,可以减少数据传输的延迟。
这对于需要快速响应的应用场景,如自动驾驶、虚拟现实等,非常重要。
2.数据隐私:边缘计算可以在边缘设备上对数据进行处理和分析,而不是将所有数据传输到云平台进行处理。
这可以减少对个人隐私的侵犯,并避免敏感数据离开用户设备。
3.网络带宽利用率:边缘计算可以在边缘设备或边缘节点上进行一些数据处理和分析,只将必要的数据传输到云平台。
这可以减少网络带宽的使用,提高网络的带宽利用率。
4.可靠性:边缘计算允许将计算和存储资源分布在多个边缘设备上,从而提供更高的可靠性。
即使一些边缘设备发生故障,仍然可以通过其他边缘设备提供服务。
5.离线操作:边缘计算可以在边缘设备上进行数据处理和分析,即使在没有互联网连接的情况下也可以正常运行。
大脑边缘系简介
目录
•1拼音
•2英文参考
•3注解
1拼音
dà nǎo biān yuán xì
2英文参考
limbic system
3注解
在脊椎动物的前脑内,随着新皮质的发育,在新皮质与旧皮质或老皮质之间的移行部分发育起来。
把这个移行部分和旧皮质、老皮质总称为大脑边缘系。
旧皮质、老皮质是海马角和扁桃体、梨状叶,在移行部分,有前带状回、后带状回、海马回、后眼窝回等。
新皮质是学习、感情、意志等高级精神作用的出现场所,相对的大脑边缘系则是动情、欲望、本能、自主系机能等动物的基本生命现象的发生和控制的部位。
另外,与新皮质出现清醒意识不同,而潜在意识(subconsciousness)可能在大脑边缘系统中有其出现部位。
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边缘系统的构成、功能简述与抑郁症相关研究前沿关键词:边缘系统;构成与功能;研究进展;抑郁症正文:边缘系统是什么?边缘系统(limbic system)的概念是由边缘叶衍化而来。
指的是高等脊椎动物中枢神经系统中由古皮层、旧皮层演化的大脑组织以及和这些组织演化成的大脑组织以及和这些组织有密切联系的神经结构和核团的总称。
现在,学者多认为边缘系统的边缘叶主要位于左侧半球皮质,学习与记忆、情绪及内脏调节是种系进化过程中保存下来的基本神经功能,不是人类特有的功能,但却是维持生命不可或缺的功能。
另外,近几年来,关于边缘系统的研究中,与抑郁症相关的研究占据了很大一部分,因此本文会就边缘系统与抑郁症相关前沿文献作一定的总结与思考。
一、边缘系统的结构与功能1.1隔区和隔核隔区(septal area)位于胼胝体嘴的下方包括旁嗅区核胼胝体下回,在胼胝体下回的前外部深陷于沟内称为前海马原基。
人脑隔区可分为两部分,即透明隔核中隔。
前者由神经胶质细胞和神经纤维组成,构成侧脑室前角的内侧壁;后者由神经元和神经纤维组成。
中隔区是多种纤维系统贯穿的区域,接受穹窿、终纹、前传质、扣带回以及经浅脑内侧束的中脑网状结构上行纤维,发出纤维投射到边缘系统各部皮质以及脑干网状结构。
中隔区于饮水有关,若动物的中隔区受损,则饮水量增加。
此外,电刺激中隔区可引起一种幸福感和愉快的感情,有人将之称为报酬中枢或快乐中枢。
1.2杏仁体杏仁体(amygdaloid body)又称杏仁核或杏仁核簇(amygdaloid nuclear complx),位于侧脑室下角前端上方、海马回钩的深面、豆状核的腹侧;其吻侧邻接前穿质和梨状皮质,尾侧与尾状核尾相连。
杏仁体的纤维连接广泛,与嗅脑、大脑新皮质、隔核、背侧丘脑和下丘脑等有丰富的纤维联系。
杏仁体主要参与内脏以及内分泌活动的他调节、情绪活动。
杏仁体虽然接受大量的嗅觉冲动,但它与嗅觉的感知却无密切关系。
运动实验证明,刺激杏仁体时可因刺激的位置和强度不同而引起种种反应,其主要表现是:①“遏制反应”,刺激杏仁体后自动进行的动作立即停止;②引起内脏及自主性反应,如呼吸频率、节律幅度的变化,血压的升高或降低,心率的增减;③情绪反应,如不安、发怒或安静;④内分泌反应,如乳腺分泌增加1.3海马结构海马结构(hippocampal formation)包括海马、齿状回、海马旁回和下托,属于古皮质。
海马(hippocampus)又称Ammon角,暴露在侧脑室下角内,为一镰状的弓形结构。
海马的吻侧形成几个横形的隆起,叫海马足(pes hippocampi)。
海马行向胼胝体方向的部分逐渐变窄。
沿海马内侧缘有一白色扁平的纤维束,叫海马伞(fimbria of hippocampus),它向后方续于穹窿。
海马结构的主要传出纤维是穹窿,其中多数纤维止于乳头体,也有隔区的纤维。
通过乳头丘脑束,乳头体与丘脑的前核建立往返联系,而丘脑前核又与扣带回有往返纤维联系,扣带回通过扣带又和海马旁回密切联系。
因此海马旁回→海马结构→乳头体→丘脑前核→扣带回→海马旁回形成环路,称海马环路,又称Papez环路。
该环路与情感、学习核记忆等高级神经活动有关。
1.4边缘系统的功能边缘系统的功能主要功能大致可归纳三个方面:①调节内脏活动②影响或产生情绪③与个体保存(如寻食,防御等)和种族保存(生殖行为)有关。
这在维持个体生存和种族生存(延续后代)方面发挥重要作用。
④参与脑的记忆活动,特别是海马与学习记忆活动(特别是近期记忆)关系密切。
⑤引起睡眠活动⑥调节中枢神经系统内的感觉信息二、边缘系统与抑郁症的相关研究进展及前沿2.1抑郁症相关的认知与情绪系统脑网络异常对周围的情境有正常的认知及产生相应的情绪对于人类社会交往有重要意义。
与健康人群相比, 抑郁个体却对情境有着减弱的认知加工及过强的情绪加工, 这反映了大脑中认知及情绪网络功能上存在异常。
以脑功能磁共振成像为研究手段, 近年来对抑郁症脑机制的研究逐渐增多。
这些研究在认知、情绪以及二者交互作用3个方面集中显示了额叶-边缘系统的功能改变。
其中, 情绪网络异常主要体现在杏仁核和脑岛, 并涉及5-羟色胺转运体基因型与抑郁症之间的关系; 认知网络异常主要体现在执行控制和默认网络; 而抑郁症对二者交互作用的影响则主要体现在杏仁核和背外侧前额叶。
大量行为学数据表明, 抑郁个体存在着负性情绪加工偏向(negative emotional bias); 相应地, 脑功能成像揭示杏仁核对负性面孔刺激激活增强, 对正性面孔刺激激活偏中性, 而对中性面孔刺激的激活偏负性。
另外, 除了情绪性面孔, 大多数的脑成像研究也发现, 抑郁个体在对其他情绪性刺激进行加工时, 杏仁核的激活强于正常人。
2.2抑郁症后扣带回亚区间有效连接异常的研究后扣带回属于大脑边缘系统区域,包含4个亚区:Brodmann area(BA) 23 、BA29 、BA30 和BA31 既往研究发现抑郁症患者PCC 存在异常。
研究发现抑郁症患者严重程度与PCC 局部脑区自发活动的时间同步性相关。
研究者发现抑郁症患者PCC的灰质体积较正常人增加多数研究基于功能磁共振成像数据,通过探讨患者的PCC与大脑其他脑区的功能连接关系,尤其是与脑功能默认网络中的区域的功能连接,发现抑郁症患者的 PCC 中有明显的功能连接异常,但这些研究尚未明确阐明抑郁症患者PCC功能异常机制。
这个研究通过spDCM 有效连接分析发现抑郁症患者PCC 内部亚区间有效连接异常,这可能导致 PCC 内部区域不能正常协作完成PCC 的功能这些功能任务执行错误不仅影响PCC 本身功能,甚至有可能影响PCC与外部区域连接网络所涉及的功能,从而使得抑郁症患者PCC功能异常。
2.3对抑郁症患者海马代谢和结构的研究研究可得,抑郁症患者海马体萎缩是目前研究较为一致的发现,然而抑郁症患者的海马体积却能够被许多因素影响,比如患者的起病年龄、发病次数与病程等。
目前抑郁症的临床诊断主要依据患者及家属叙述的临床表现及症状,辅以相应的标准化评定量表神经心理学测试,同时排除其他器质性病变,再进行鉴别诊断,最后得出诊断结论, 缺乏客观参考指标通过MRS 技术能较为及时灵活准确地反映海马神经元活性及功能的改变,而联合VBM 技术对于患者海马结构的改变也可提供一些参考,对于探讨抑郁症患者的脑改变,为进一步阐明抑郁症的发病机制和建立抑郁症诊断的影像学可量化的客观指标提供思路。
2.4基于精神影像和人工智能的抑郁症客观生物学标志物研究进展目前,抑郁症的防治工作依然十分艰巨,主要在于其发病机制不清缺少客观的临床诊断标准。
抑郁症的临床症状具有高度异质性,但现今临床医师主要依据量表进行主观判断来诊断抑郁症,使得误诊或漏诊的现象频发。
为解决这一问题,基于大数据下的人工智能通过对已有的数据和关系进行重新组织,不断优化自身计算性能,实现了高精度的数据提取与准确分类,极大程度弥补了临床医师主观判断的不足。
人工智能辅助识别抑郁症客观生物学标志物有赖于内表型的桥梁作用。
内表型作为基因型与表现型之间的中间标志,既避免了原发基因机制的高度争议以及患者临床症状的异质性,又能在基因与临床表现的关联分析中表现出较高的灵敏性。
以磁共振影像数据为代表的精神疾病内表型研究不仅能提供脑组织的结构信息,还可以刻画反映病变组织功能随时间变化的动态信息。
同时,其高分辨非侵入性时空连续性等优点也进一步确定了影像诊断技术在神经精神疾病中重要的临床价值。
2.5 老年抑郁症的认知功能障碍老年抑郁症是老年人常见的精神行为问题之一老年抑郁症的概念有广义和狭义之分广义的老年抑郁症是指发生在老年期的所有抑郁症患者,包括既往发生的抑郁症延续到老年期的患者;狭义的老年抑郁症是指老年期首发的抑郁症患者一般老年抑郁症常常指的是狭义的概念老年抑郁症常常伴有认知功能的改变,而认知功能障碍的患者也常会伴有抑郁发生,二者之间相互影响,彼此渗透,给临床的诊断和治疗带来极大的困难然而老年抑郁症常常被误解为一个生理衰老过程,因此多年来一直未得到系统的诊疗。
在老年人中,抑郁与认知功能障碍存在着复杂的联系老年抑郁症伴有认知功能损害,认知功能障碍的患者常伴有抑郁表现,二者交互重叠,断面很难鉴别老年抑郁症 MCI 和痴呆是不同的疾病实体,但有某些共同的神经生物学机制,可能代表一个临床连续体其中,老年抑郁症所带来的边缘系统改变尤为明显,老年抑郁症以病程迁延治疗效应差认知功能受损显著为特征,其背后原因尚未明了神经影像学研究显示,老年抑郁患者存在大脑结构和功能的改变,包括额叶皮质不同部位海马和杏仁核体积的变小,前额叶、孤束核基、底节的代谢降低,海马5-HT2A受体亲和力减低,特别是前额-纹状体-边缘网状结构灰质体积的改变最为显著。
结论:对边缘系统的目前无论是我们也好,还是研究者来说,都只是初步的了解,有关边缘系统的许多问题还有待进一步研究,边缘系统还有许多奥秘等待着人类研究者的探索与发现,不过与前些年井喷式的研究文献发表相比,边缘系统这方面的研究的热度有下降的趋势。
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