边缘分布

摘要： 富春江流经的富阳,自古以来就是一块宝地。位于富阳的阳陂湖是一个被修复的湿地公园,湿地中央有大小两座小岛构成的长条状岛链,其间以木拱桥连接,周边皆为大面积水域和植被,阳陂湖湿地生态酒店就坐落在岛上,位置独立而私密。7座小房子沿着小岛边缘分布,尽量临水,距离得当,各有独特的景观视野。住客可以通过石板小路过桥进入,也可以乘小舟上岛,感受两种不同的体验。

摘要： 针对轴承在不同工况条件下的振动数据存在分布差异,导致诊断精度低的问题,提出一种新的深度自适应网络用于跨域条件下的轴承故障诊断。采用傅里叶变换将原始时域振动信号转换为频域信号并通过深度特征提取器提取其分类特征;利用最大均值差异(maximize mean discrepancy,MMD)来进行深度特征的边缘分布对齐;利用Wasserstein度量网络将源域中有标签数据的类别结构与目标域中无标签数据的类别结构进行匹配,即对齐不同域的类别条件分布,使得故障数据在不同域的分布能够更好的对齐,从而提高模型在目标域未标签数据集上的分类准确率。试验利用凯斯西储大学公开的故障轴承数据集进行了两种跨域条件的模型迁移,验证了该网络在不同迁移场景中都具有较高的准确率,且优于其他深度自适应网络。

摘要： 多支流河流径流预报误差具有复杂性、多重不确定性,研究多源径流预报误差可为流域制定水资源管理方案提供更加可靠的来水依据。基于具有稳定鲁棒性的t Location-Scale分布,构建反映径流预报误差多重不确定性、缓解分布假设不正确问题的多源径流预报误差混合分布模型,应用于长江上游屏山站、朱沱站等干支流7座代表性水文站,分汛期、非汛期研究径流预报误差特性。结果表明:各水文站汛期、非汛期径流预报误差最佳边缘分布基本适宜采用t Lo⁃cation-Scale分布;朱沱站、寸滩站及清溪场站汛期多源径流预报误差混合分布模型拟合效果较好,非汛期拟合效果仅次于最佳边缘分布;模型产生的径流预报误差模拟值与实际值均值、变差系数的相对误差不超过11%,偏态系数变化规律相似,能进一步修正径流预报,为流域水资源开发利用及优化配置提供依据。

摘要： 针对不同工况下训练样本与测试样本分布差异导致滚动轴承寿命阶段无法被有效识别的问题,提出改进均衡分布适配的滚动轴承寿命阶段识别方法.采用无重复均匀随机抽样对源域类间样本进行多次均匀随机抽样,得到源域多样本训练集,以减小源域内部样本选择对目标域预测标签的影响;在再生核希尔伯特空间上利用平衡因子μ动态调节边缘分布和条件分布所占权值,并通过迭代的方式不断优化目标域伪标签以减小两域的最大均值差异;利用源域多样本数据集各自的映射矩阵构造多个分类器,经过一致性判别得到目标域样本最终识别结果.在两组滚动轴承寿命阶段数据集上进行实验验证,证明了所提方法的可行性和有效性.

摘要： 超自动化、边缘分布、分布式云等新兴技术逐渐在民航业得以发展,从而让航司降低成本,对运营和流程进行变革,实现智能化、信息化的目标。未来航司也需要不断关注先进技术,将技术在机场、空管等场景中实现应用落地。

摘要： 我们从事教育应当把理论探究锁定在“隐喻”上。任教的教师都懂得使用比喻来向学生解释抽象概念,但是,通常教育者并没有真正把比喻(含隐喻)视为引导学生的基本方法。在这方面,以下隐喻图式是各科教学都适用的。中心图式:以某一概念为核心,依照某种关系,从中心向边缘分布相关概念。关键在于向外延展的概念确实是以某一概念的内涵为核心的。各科教师都有必要把本科的道理构建成系统的中心图式。

摘要： 为探讨沿海地区大型水库强风暴雨遭遇问题,以广东省台山大隆洞水库为研究案例,分别采用P-III、Gamma和GEV 3种极值分布模型对3组降雨极值和1组最大风速序列进行边缘分布拟合,通过Archimedean Copula函数和Kendall分布函数分析最大风速和不同时段最大降雨量的重现期水平,计算了二者联合分布下的"或""且"和Kendall重现期及其最可能的风速和降雨量设计值.结果表明:大隆洞水库年最大日降雨呈显著上升趋势(p<0.05),年最大风速则总体呈下降趋势,而风速和暴雨序列的相关性极弱,但出现年最大风速和年最大暴雨遭遇的情况.联合分布的"或""且"和Kendall重现期推算的风速和降雨量低于单变量边缘分布的结果.当采用100年一遇的"或"联合分布的最大风速所计算出来的主坝高程比实际高程要高,建议未来水库大坝高程设计应考虑强风和暴雨遭遇的情况.

摘要： 主要介绍在工科概率论课程教学中几种常见分步计算,借此激发学生的学习兴趣,提高教学质量.

摘要： 在全球气候变化背景下,降水和潮位变化是滨海城市洪涝灾害的主要原因.定量评估滨海城市降雨潮位组合风险率,对于滨海城市洪涝灾害的防治具有十分重要的现实意义.本文基于深圳站53 a最大日降水量与赤湾站相应最高潮位数据,通过K-S检验、C-vM检验、AIC准则和BIC准则进行边缘分布函数优选,采用Archimedean Copula函数,定量评估了深圳河流域不同重现期下降水和潮位的双阈值组合风险率和单域值组合风险率.结果表明:深圳河流域降水序列和潮位序列的最优边缘分布函数分别为GEV和Lognormal分布;降水和潮位之间呈现较弱的正相关性;Clayton Copula函数对于深圳河流域雨潮遭遇联合分布特征拟合效果最好;随着降水和潮位重现期的增大,深圳河流域的双阈值组合风险率和单域值组合风险率均呈减小趋势,但二者之间的差距逐渐增大;对于降水和潮位重现期不同时的特定组合风险率,若降水重现期较大,则潮位重现期较小,反之亦然.

摘要： 在建筑结构抗风设计领域,极值风速的概率统计方法已经获得了广泛的研究和应用.除极值风速外,风向也是风场特性的重要参数.由于各风向尤其是相邻风向的极值风速一般具有相关性,构造联合概率分布函数能够更为合理的考虑风速风向的相关关系.通过Copula函数建立多变量的联合分布概率模型已在金融等领域获得了大量的应用,也已经在风工程中得到了初步的应用.Zhang等应用Gaussian Copula和Gumbel Copula函数来模拟多风向极值风速的联合分布并进行了概率风荷载效应评估.本文采用核密度-广义帕累托混合模型(简称KP模型)来模拟风速母体样本,提高了Up-crossings法估计极值风速边缘分布的准确性.讨论了不同Copula函数在多风向极值风速的联合分布模型构造中的适用性,并用赤池信息量准则(AIC)进行了拟合优度评价.以杭州地区的日最大风速数据和相应的风向记录为风速风向样本,采用最优的联合分布模型估计各风向角不同重现期下的极值风速,并与对应的全风向极值风速进行了对比.

摘要： 本文研究了由一个订单到达过程驱的两个队列的排队群,即每个订单到达都需要两种不同类型的部件,订单按照泊松过程到达.本文证明了在时刻t到达n个顾客(即订单)的条件下,两个队列的条件联合分布为相依的二维Bernoulli过程,条件边缘分布为二项分布.给出了时刻t联合分布的母函数及相关性分析.对稳态联合队长过程,本文给出了二元母函数的解析表达式,证明它为二维相依的Poisson过程.证明了稳态下两个队列的输出过程为二维相依的Poisson过程.

摘要： 为了提高多目标贝叶斯滤波器对机动目标的跟踪能力，引入IMM算法，提出了一种基于IMM的MDB滤波算法。该算法融合了IMM算法与MDB滤波算法的优点，IMM算法对各个滤波模块进行并行计算，提高了计算的效率，实现了目标在多个模型中切换运动;MDB滤波算法增强了目标间的相互独立性，使得其抗击其他目标和杂波干扰的能力增强了，进而多目标的跟踪能力得以提高。本文提出的基于IMM的MDB滤波算法，能在杂波、线性高斯环境下的多机动目标跟踪性能有着很强的可靠性和鲁棒性。仿真实验表明，目标在运动过程中切换了运动模型的情况下，所提出的算法能够迅速表现出跟踪的连续性和准确性，同时，与IMM-GMPHD滤波器相比，IMM-MDB滤波器更能表现出性能上的优越性。

摘要： 为了提高多目标贝叶斯滤波器对机动目标的跟踪能力，引入IMM算法，提出了一种基于IMM的MDB滤波算法。该算法融合了IMM算法与MDB滤波算法的优点，IMM算法对各个滤波模块进行并行计算，提高了计算的效率，实现了目标在多个模型中切换运动;MDB滤波算法增强了目标间的相互独立性，使得其抗击其他目标和杂波干扰的能力增强了，进而多目标的跟踪能力得以提高。本文提出的基于IMM的MDB滤波算法，能在杂波、线性高斯环境下的多机动目标跟踪性能有着很强的可靠性和鲁棒性。仿真实验表明，目标在运动过程中切换了运动模型的情况下，所提出的算法能够迅速表现出跟踪的连续性和准确性，同时，与IMM-GMPHD滤波器相比，IMM-MDB滤波器更能表现出性能上的优越性。

摘要： 为了提高多目标贝叶斯滤波器对机动目标的跟踪能力，引入IMM算法，提出了一种基于IMM的MDB滤波算法。该算法融合了IMM算法与MDB滤波算法的优点，IMM算法对各个滤波模块进行并行计算，提高了计算的效率，实现了目标在多个模型中切换运动;MDB滤波算法增强了目标间的相互独立性，使得其抗击其他目标和杂波干扰的能力增强了，进而多目标的跟踪能力得以提高。本文提出的基于IMM的MDB滤波算法，能在杂波、线性高斯环境下的多机动目标跟踪性能有着很强的可靠性和鲁棒性。仿真实验表明，目标在运动过程中切换了运动模型的情况下，所提出的算法能够迅速表现出跟踪的连续性和准确性，同时，与IMM-GMPHD滤波器相比，IMM-MDB滤波器更能表现出性能上的优越性。

摘要： 为了提高多目标贝叶斯滤波器对机动目标的跟踪能力，引入IMM算法，提出了一种基于IMM的MDB滤波算法。该算法融合了IMM算法与MDB滤波算法的优点，IMM算法对各个滤波模块进行并行计算，提高了计算的效率，实现了目标在多个模型中切换运动;MDB滤波算法增强了目标间的相互独立性，使得其抗击其他目标和杂波干扰的能力增强了，进而多目标的跟踪能力得以提高。本文提出的基于IMM的MDB滤波算法，能在杂波、线性高斯环境下的多机动目标跟踪性能有着很强的可靠性和鲁棒性。仿真实验表明，目标在运动过程中切换了运动模型的情况下，所提出的算法能够迅速表现出跟踪的连续性和准确性，同时，与IMM-GMPHD滤波器相比，IMM-MDB滤波器更能表现出性能上的优越性。

摘要： 本发明公开了一种移动边缘分布式机器学习系统和方法，方法中，终端设备间利用D2D通信技术进行数据样本卸载，通过调节参与分布式机器学习的终端设备存储的数据样本数量，使得各终端设备的数据样本量与其计算能力相匹配，平衡了各终端设备的计算和通信所消耗的时间，解决了不同终端设备计算和通信能力差异大带来分布式机器学习模型训练效率低下的问题，同时能够降低数据非独立同分布特性对模型准确度的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于边缘分布引导的图像分割方法，属于图像处理和深度学习领域。本发明包括：1)采集原始图像数据，进行数据预处理形成训练数据集；2)构建特征提取器；3)构建边缘分布生成模块；4)构建基于边缘分布引导的解码器；5)将边缘分布预测模块和边缘分布引导的解码器插入到特征提取器，构建基于边缘分布引导的分割网络；6)利用训练数据集对基于边缘分布引导的分割网络进行训练；7)输入新的图像，使用已经训练好的基于边缘分布引导的分割网络输出最终的分割结果。本发明基于边缘分布引导的解码器使用生成的边缘分布图自动纠正分割结果中与边缘分布矛盾的部分，从而生成更加精确的图像分割结果。

摘要： 本发明涉及一种边缘分布等离子体裂解活化补油装置及方法，包括两端通口的预燃裂解室与连接在预燃裂解室一端的等离子体调控室，所述预燃裂解室中设置有补油喷注嘴，所述补油喷注嘴与供油装置连通，所述等离子体调控室中内壁面周向设置有放电结构。经过预燃裂解与等离子体协同裂解后形成的小分子气态燃料与活性基团具有较高的反应活性，因此将这些裂解后的小分子燃料和活性基团通入旋转爆震发动机中时可显著降低起爆能量、缩短起爆时间、提高爆震频率，达到实现液态燃料‑空气爆震的目的。

摘要： 本申请实施例提供一种边缘分布式管控系统、方法、设备及存储介质。在本申请实施例中，采用分布式集群对边缘节点进行管理，在分布式集群中，从对象编排、资源调度与对象同步以及资源管控三个维度对边缘管控进行分层，即由第一层的对象编排集群针对租户执行应用实例的编排操作，可实现租户隔离，由第二层的资源调度与对象同步集群承担针对应用实例的资源调度与应用实例涉及的数据的同步，而应用实例的部署由第三层的节点管控集群完成，整体上可提高服务的可用性、稳定性以及管控的便捷性，为租户提供真正广覆盖和大规模的集群管控服务。

摘要： 本发明提出一种边缘分布获取方法、装置、设备及其存储介质，其中，方法包括：获取与贝叶斯网络的目标节点的条件概率分布对应的事件发生数量矩阵；根据条件概率分布对应的事件发生数量矩阵确定与目标节点的多个离散值对应的事件发生数量，以及目标节点的事件发生总数量；根据事件发生总数量以及多个离散值对应的事件发生数量，采用预设的事件数量算法获取目标节点的边缘分布。由此，降低贝叶斯网络中的节点计算边缘概率时的计算量，提高了边缘概率的计算效率，为满足海量数据应用场景中的边缘分布计算需求提供了技术支撑。

摘要： 本发明属于边缘应用通信技术领域，具体公开了一种轻量级工业应用的边缘分布式MEC的接入方法及装置，该方法通过获取工业应用场景的计算需求，在工业应用场景物理区域范围内设置集中式边缘MEP平台，将UPF模块与MEP平台集成在专网系统的同一网元设备上，根据计算需求为专网系统的网元节点动态设置工作模块，接收计算请求并计算。采用本技术方案，利用分布式边缘云，提供可靠的云服务，超高低延时的网络。

摘要： 本发明涉及一种物联网设备的边缘分布式多副本处理方法、装置及介质的技术方案，包括：获取边缘网关的分布式物联网设备列表，执行物联网设备列表的变量初始化处理；创建边缘网关对应的副本，副本用于根据物联网设备列表对物联网设备根据算法进行任务分配。本发明的有益效果为：自动监控并调配边缘设备节点服务器中各设备数量，提高了物联网设备系统的并发数量。

摘要： 本发明公开了一种基于边缘分布引导的图像分割方法，属于图像处理和深度学习领域。本发明包括：1)采集原始图像数据，进行数据预处理形成训练数据集；2)构建特征提取器；3)构建边缘分布生成模块；4)构建基于边缘分布引导的解码器；5)将边缘分布预测模块和边缘分布引导的解码器插入到特征提取器，构建基于边缘分布引导的分割网络；6)利用训练数据集对基于边缘分布引导的分割网络进行训练；7)输入新的图像，使用已经训练好的基于边缘分布引导的分割网络输出最终的分割结果。本发明基于边缘分布引导的解码器使用生成的边缘分布图自动纠正分割结果中与边缘分布矛盾的部分，从而生成更加精确的图像分割结果。

摘要： 本发明涉及一种边缘分布式OTA升级系统与方法，该系统包括核心云端服务器、若干边缘服务器以及若干分别布置在车辆上的车联网功能网关，若干边缘服务器分别与核心云端服务器连接，核心云端服务用于将OTA升级文件与云端服务下放至分布式分布的各个边缘服务器，各车辆的车联网功能网关通过RSU与边缘服务器进行通讯，车辆的车联网功能网关用于自动感知周围RSU，与其建立连接，并通过RSU访问对应的边缘服务器下载OTA升级文件，车联网功能网关与车载设备连接，对相关车辆控制器进行OTA升级。本发明可以解决单次升级并发过大，导致下载失败的问题，以及无线通信网络信号差的情况下无法下载升级包升级的问题，以及升级结果统计效率低的问题。

摘要： 本实用新型公开了一种边缘分布式存储服务器，包括分布式存储服务器本体，分布式存储服务器本体的前侧通过合页活动连接有箱门，分布式存储服务器本体的后侧通过螺栓固定连接有盖板，分布式存储服务器本体的内腔固定连接有金属孔板，盖板的后侧固定连接有降温机构，降温机构包括盒体，分布式存储服务器本体内腔的底部固定连接有水箱，水箱左侧的顶部和底部分别连通有进水管和出水管。本实用新型通过设置分布式存储服务器本体、箱门、盖板、金属孔板、降温机构、盒体、通孔、过滤网、电机、第一限位环、扇叶、水箱、进水管、出水管、水泵、曲形管和连接管的配合使用，解决了现有的边缘分布式存储服务器不具备散热功能的问题。