牛鼻子计算方法

A. 面相算命男人长牛鼻子

有照片吗

B. 完善网络治理体系的牛鼻子是指什么

完善网络治理体系的牛鼻子是指：核心技术自主创新。

无疑，自主创新就是“牛鼻子”，相对应的目标其实就是信息技术体系的“安全可控”，演绎词就是“国产替代、自主可控”。当前，对产业来说，落点就是在“高性能计算、移动通信、量子通信、核心芯片、操作系统等研发和应用取得重大突破。”

当前，在高性能计算、移动通信、量子通信领域，我国在研发与应用上已经卓有成效，在核心芯片、操作系统等领域的研发与应用，则有待进一步突破。

信息技术体系的发展要点

要紧紧牵住核心技术自主创新这个“牛鼻子”，抓紧突破网络发展的前沿技术和具有国际竞争力的关键核心技术，加快推进国产自主可控替代计划，构建安全可控的信息技术体系。

要改革科技研发投入产出机制和科研成果转化机制，实施网络信息领域核心技术设备攻坚战略，推动高性能计算、移动通信、量子通信、核心芯片、操作系统等研发和应用取得重大突破。

C. 牛鼻子工作法什么意思

跟着走，被人牵着走的工作方法。
最初大家认为：道士因为头上发髻的形状如牛鼻故被贬称为牛鼻子老道。那个发型叫“牛鼻子抓髻”。
住牛鼻子，就是把正直之人事物，找到他们的软处，从中牵住，使他们被动。弹钢琴，就是在抓住软处之后，把它们变成志同道合，无法回头的脏人。或者反过来，就是做事要分解理认识并找到问题的缺点，优点，机会与危机。然后再把这些事务进行优化。

D. 哥德尔不完备定理证明简介

姓名：李嘉蔚 学号16020520034

【嵌牛导读】:随着计算机科学尤其是人工智能的发展，各种新理论层出不穷，一些有关不可计算数比如蔡廷常数之类的问题也受到了很多关注，而这最有名的莫过于哥德尔不完备定理了，关于它的证明是什么思路呢？我找到了证明并大概表达了证明的思想。

【嵌牛鼻子】:素数，素数乘积，形式符号，形式系统，命题，哥德尔编码，哥德尔数，递归可计算，元数学。

【嵌牛提问】：哥德尔编码与哥德尔数是什么？作用是什么？证明的大概思想是什么？（忽略细节吧）

【嵌牛正文】:

主要就是用了个哥德尔编码，把命题都变成素数编码，再变成这些素数的乘积（哥德尔数），这样每一个命题与哥德尔数就一一对应，再用哥德尔编码构造一个命题:“该命题（这个命题自身（涉及自指））不可被证明”。

于是人类可以看出这是个真命题（用所谓的元数学证明），但在该形式系统内不可证明。

2 + 3 = 5 这个表达式属于数学（算术），完全是由初等算术的符号构建的。另一方面， ‘2 + 3 = 5’是一个算术公式 这样一个命题却是对所展示的表达式做出的某种宣称。这个命题并不表达某种算术事实，也不属于算术的形式语言；它属于元数学，因为它将某个算术符号串定性为一个公式。下面的语句也属于元数学： 如果符号‘=’用于算术公式，则这个符号的左右两边都应是数字表式。 这个命题给在算术公式中使用某个算术符号规定了一个必要条件，即如果算术公式含有这个符号的话，必须要有什么样的结构。 再考虑下面三个公式： x  =  x 0 = 0 0  ≠  0 它们都属于数学，因为每一个都是完全用数学符号构建出来的。但是命题 ‘x’是一个变量。 属于元数学，因为它将某种算术符号定性为归属于一类特定的符号（即变量类）。同样，下面的语句也属于元数学： 公式‘0 = 0’可从公式‘x  =  x’导出，只要用数字‘0’代入变量‘x’。 这个命题规定了用什么样的方法就能从一个数学公式得到另一个公式，因而描述了两个公式如何相互发生关联。相似地，命题 ‘0  ≠  0’不是形式系统X的定理。

也属于元数学，因为它说的是某个公式无法从指定的形式演算的公理中导出，因而对这个系统来讲所给出的公式与公理之间不存在某种关系。最后，下面的命题也属于元数学： 形式系统X是一致的。 （即是说，不可能从系统X的公理推出形式上矛盾的公式——例如，公式‘0 = 0’和公式‘0  ≠  0’）。这个命题显然是关于一个形式演算系统的，它宣告说一对特定类型的公式，和构成这个演算的公理的公式之间，某种特定关系不能成立。

命题逻辑（常叫做“命题演算”）的词汇（或“原始符号”

列表）是极为简单的。它由变量和常量符号构成。变量可用命题

代入，因而称作“命题变量”。它们是字母“ ”，“ ”，

“

p q

r ”，等等。而常量符号，或者是“命题联接符”或者是标点符

号。命题联接符是：

“~”，它是“非”的缩写（称为“波折号”）；

“

∨ ”，它是“或者”的缩写；

“

⊃ ”，它是“如果…那么…”的缩写；

“•”，它是“与”的缩写。

标点符号则分别是左和右圆括号“（”和“）”。

形成规则通常用于将原始符号组合成被称为“公式”的命题

形式。每一个命题变量也被视为一个公式。而且，如果字母“ ”

代表一个公式，那么它的形式否定，即

S

~ (S)也是一个公式。

固定符号 哥德尔数 通常含义

~                    1                  非

∨                    2              或

⊃ 3 如果…那么…

∃ 4 存在一个…

= 5 等于

0 6 零

s 7 …的直接后继

（ 8 标点

） 9 标点

， 10 标点

+ 11 加

× 12 乘

（ ∃ x ） （ x = s y ）

↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓

8 4 13 9 8 13 5 7 17 9

然而关键是要给这个公式赋予唯一的一个数而不是一个数

的序列。幸好这样做并不困难。我们约定将这个公式联系到唯

一的一个数，它是按大小顺序排列的头十个素数的乘积，其中

每一个素数各加一个对应于相应符号的哥德尔数的指数。所以

与此公式相对应的哥德尔数是

2^8*3^4*……*23^17*29^9

让我们将这个非常大的数设为m。类似地，每一个基本符

号组成的有限序列，特别是每一个公式，都有一个唯一的哥德

尔数，它可写为与其符号个数相等的一系列按顺序的素数的乘

积，其中每一个素数各加一个等于其对应的符号的哥德尔数的

指数。

考虑一 个简单的公式“~（0 = 0）”，它表达了一个明显的错误即零不

等于它自己。现在我们看一个简单的元数学命题：这个公式的

第一个符号是“~”。如果通过哥德尔编码，元数学判断确实能

被忠实地映射到整数的集合及其性质上去，那么这个真实的命 题一定会映射为一个真的数论命题。这个数论命题到底是哪一

个？为了寻求答案，首先需要这个公式的哥德尔数—即 2^1*3^8*……*11^6*13^9，我们将称其为“a”

现在将注意力转向一个更为复杂的元数学命题：“具有哥德尔数 x 的公式序列是哥德尔数为 z 的公式（在 PM 中）的证

明”。借助于元数学的算术化，这个关于某些字符串之间排列

关系的命题，通过一个关于两个数 x 和 z 之间纯数字关系的命

题而被映照到数论之中。

稍想一下我们就会认识到，在证明

的哥德尔数 k 和结论的哥德尔数 n 之间有确定的，但并不意味

着是简单的算术关系。）我们将用缩写“dem（x, z）”来表示

整数 x 和 z 之间的算术关系。之所以选择小写的字符串

“dem”，是为了提醒我们这个数论关系所对应的元数学关

系——即“哥德尔数为 x 的公式序列是哥德尔数为 z 的公式在

PM 中的证明（demonstration）”。

注意，“dem”所指的数量关系，隐含地依赖于所有的公

理和 PM 的演绎规则。如果我们多少动了一下 PM，则“证明”

也多少有所变动，因而也会映射为一个多少有所不同的数量关

系，但是仍会非常相似于 dem，并且也会像 dem 在 PM 中所起

的作用一样在变化后的系统中起作用。

哥德尔在他的论文中用了极大的努力使读者相信“dem（x,

z）”是数 x 和 z 之间的原始递归关系，并且从这个事实（这一

点我们就此接受下来）出发，通过哥德尔对应引理，在 PM 中

有一个形式符号组成的公式表达了这个关系。我们用缩写“Dem（x, z）”来指此公式，之所以用大写“D”，表明它是

形式化的公式。

此处要小心地看到，“dem（2, 5）”虽说是关于整数 2 和

5 的有意义的命题（有意义但显然是假的，因为 2 不会是任何证

明的哥德尔数，而 5 也不会是一个完整公式的哥德尔数），它

的形式对应物“Dem（ss0, sssss0）”却仅仅是PM的一个字符

串，因此严格地说既不为真也不为假，而是无意义的。28 但是

哥德尔的对应引理再次进入视野，它为我们保证，任何时候当

数论述语 dem （ x, z ）为真时，形式为 Dem （ sss…sss0,

sss…sss0）的字符串是（PM的）一个定理，式中第一个串中的

“

s”个数为x，第二个串中的“s”个数为z。

在 PM 中公式“Dem（x, z）”的存在告诉我们一个非常关

键的信息：具有“某甲用了 PM 的规则，证明出某乙”形式的

真的元数学命题，被忠实地反映在 PM 的定理之中。同样，每一个具有形式“某甲用了 PM 的规则，没有证明出某乙”的真

的元数学命题，都被忠实的映照为 PM 的具有形式“~Dem

（sss…sss0, sss…sss0）”的定理，和往常一样，串中各有适当

数量的“s”。这里我们再次看到，多亏了哥德尔映射，PM 可

被视为具有精确谈论自身的能力。

在陈述哥德尔证明的关键点之前，还需要了解最后一个特

殊概念及相应的记号。让我们先举一个例子。正如在前几页看

到的，公式“（∃x）（x = sy）”的哥德尔数 m 十分巨大，其中

有一个变量（y）的哥德尔数是 17。假如我们在此公式中用 m

替换哥德尔数为 17 的变量 y。结果是得到一个极长的公式

“（∃ x）（x = sss…sss0）”，其中串中有（m + 1）个“s”。

（翻成汉语，这个新的 PM 字符串的意思是存在一个数 x 是 m

的直接后继，或更简短地说 m 有一个后继。）

这个长长的公式本身又有一个哥德尔数，当然这个数非常

大，但不管它有多大，原则上讲它的计算方法相当直截了当。

先不管其计算的细节或精确的结果，我们可以一种毫不含糊的

元数学方式简单地刻画出这个结果数：它是在一个哥德尔数为

m的公式中，用m本身去替换其中哥德尔数为 17 的变量而得到

的新公式的哥德尔数。这一刻画，唯一地确定了一个作为数m

和 17 的函数的正整数。

正如我们将要看到的那样，将一个字符串的哥德尔数代入

这个字符串本身（然后取结果的哥德尔数）这么个看似绕圈子

的概念是哥德尔关键性的想法之一，他也付出极大的努力来使

读者确信这个函数是直接可计算的，因而是原始递归的，并在

对应引理的适用范围之内。我们将用记号“sub（x, 17, x）”来

代表新哥德尔数，它是老哥德尔数x的函数。尽管说起来有些绕

舌，我们还是可以准确地讲出这个数是什么：它是取一个哥德

尔数是x的公式，其中凡是有变量y出现的地方均用数x的数字替

换而得到的新公式的哥德尔数。

哥德尔表明（1）如何构造PM的一个公式G，使其表达以

下元数学命题：“使用PM的规则，公式G不可证”。34 因而从

字面上看，这个公式讲的是它自身不可证明。在某种程度上，

G是模仿理乍得悖论构造的。在理乍得悖论中，表述“理乍得

性质”是和某一数n相联系的，从而构造出“n是理乍得数”这

样的命题。在哥德尔的论证中，公式G同样地和某一数g——即

它本身的哥德尔数——相联系，并且G是这样构造出来的，其

意思是说“具有哥德尔数g的公式是不可证明的”。

接着哥德尔证明，（2）G是可证明的，当且仅当它的否定

形式～G是可证明的。证明中的这一步也还是模仿理乍得悖论

中的步骤，那里证明的是n是理乍得数当且仅当n不是理乍得

数。然而，如果一个公式及其否定都是形式可证明的，那么PM

就是不一致的。反过来，假设PM是一致的，则G和～G两者都

不可能从PM的公理中形式推导出来。简言之，如果PM一致，

则G是一个形式不可判定的公式。

然后哥德尔表明，（3）尽管 G 是形式不可证明的，它却

是真的算术公式。G 之为真，是在下述意义上说的，即它声称没有整数会

具有哥德尔所定义的某种算术性质——正如哥德尔所证明的那

样。

步骤（4）进而表明，由于 G 是真的，又是形式上不可判

定的（在 PM 中），因此 PM 肯定是不完全的。换句话说，我

们不能用 PM 的公理和规则导出所有的算术真理。而且，哥德

尔进一步证明，PM 是在本质上不完全的：即使用附加的公理

（或规则）来扩大 PM，使真公式 G 在增强了的演算中成为形

式可推导的，也会有另一个用完全类似的方式构造出的真公式

G’，而 G’在增强的演算中是形式不可判定的。不用说，如果进

一步增强这个已经增强了的演算系统，使之能够导出 G’，却又

会引出了另一个在这个双重增强的演算中不可判定的公式 G”—

—如此等等，以至无穷。这就是所谓“在本质上不完全”的含

义。

在步骤（5）中，哥德尔描述了怎样构造一个 PM 的公式

A，它所表达的元数学命题是：“PM 是一致的”；并且证明公

式“A G”在 PM 中是形式可证明的。最后，他表明公式 A 在

PM 中是不可证明的，并从而得出推论，PM 的一致性是无法用

任何系列的逻辑推理来证明的，只要这些推理是可以被镜照在

PM 本身组成的形式演绎系统中。

哥德尔所证明的是，这个公式的某个特例是形式不可证明

的。为了构造这个特例，我们从公式（1）开始：

~（∃x）Dem（x, Sub（y, 17, y）） （1）

这个公式属于PM，但有一个元数学解释。问题是这个解

释是什么？读者应该还记得表达式“Sub（y, 17, y）”是表示一

个数。这个数，是在哥德尔数为y的公式中，用y的数字代入哥

德尔数为 17 的变量（即所有字母“y”的地方）而得到的公式

的哥德尔数。36 由此，公式（1）显然表达了元数学命题：“哥

德尔数为sub（y, 17, y）的公式不可证明”。尽管这是个挑逗人

的命题，但仍然是未封口的、不明确的，因为它仍然包含变量“

y”。为了使其确定下来，我们需要将变量换成一个数字。应

该选什么数？这里且看哥德尔怎么做。

因为公式（1）属于 PM，它有一个从原则上讲可计算的

（很大的）哥德尔数。幸运的是，我们（哥德尔也一样）不需

要进行实际的计算，而可简单地将其值用字母“n”来表示。下

一步，我们用数 n（更准确地说，是用数 n 的数字，我们乐于

将这个数字写为“n”，就象当我们写“17”时，知道我们实际

上是指“sssssssssssssssss0”）替换在公式（1）中变量“y”的

每一次出现。这样做，将产生一个新的公式，我们将其称为

“G”：

～（∃x）Dem（x, Sub（n, 17, n）） （G）

这就是我们要找的公式。因为它是公式（1）的一个特

例，因此其元数学意义就是：“哥德尔数为 sub（n, 17, n）的公

式是不可证明的”。现在由于其中不再有（未量化的）变量，

G 的意义是确定的。

公式G属于PM，因此肯定对应于一个哥德尔数g。g的值是

多少？稍想一下就会知道g = sub（n, 17, n）。37 要知道为什

么，只需要回想一下，sub（n, 17, n）是当我们在哥德尔数为n的公式中用n（它的数字）替换哥德尔数为 17 的变量（即

“

y”）而得到的公式的哥德尔数。但公式G正是如此而获得

的！也就是说，我们从哥德尔数为n的公式出发；然后我们用n

的数字替换其中所有的“y”，这样一来，sub（n, 17, n）就成

为了G的哥德尔数。

现在我们一定会回想到 G 是下列元数学命题在 PM 中的镜

像：“哥德尔数为 g 的公式是不可证明的”。而这就表明公式

G 在 PM 中所表达的元数学命题是：“公式 G 是不可证明

的”。总之一句话，可构建 PM 公式 G，它断言其自身不是 PM

的定理。

（ii）我们现在来到第二步——即证明G事实上并不是PM

的一个定理。哥德尔对这一点的论证类似于理乍得悖论的建

构，但是避开了错误的推理。38 他的论证相对来说是顺畅的。

它证明如果公式 G 是可证的，则它的否定形式（即公式

“（∃ x）Dem（x, Sub（n, 17, n））”，其解释为“在PM中存

在G的一个证明”）也是可证的；反过来，如果G的否定形式是

可证的，则G本身也是可证的。因而我们得到：G可证，当且仅

当，~G可证。39 正如我们早前注意到的，如果一个公式及其否定形式都可从某个形式演算中推导出来，那么这个演算就不是

一致的。转过来，我们可以推论说如果PM是一致的形式演算系

统，则公式G及其否定形式均不可证。简言之，如果PM一致，

则G是形式不可判定的。

后面还有一个令人吃惊的情况可以表明这个结果的深

刻含义。因为，虽然在 PM 是一致的条件下，公式 G 不可判

定，然而通过元数学推理却能够证明 G 是真的。（当然或者 G

或者~G 肯定有一个是真的，因为它们构成了关于数的一对对立

的判断；肯定其中有一个为真有一个为假，问题是哪个为真哪

个为假。）

不难看出 G 所说的为真。的确，正如我们早些时观察到

的，G 说的是“没有 G 的 PM 证明”。（这至少是 G 的元数学

解释；当在数论层次上时，G 所说的仅仅是不存在与数 sub（n,

17, n）有某种关系（即“dem”关系）的数 x。为了相信 G 为

真，仅考虑前一种解释就可以了。）但是我们刚才证明了 G 在

PM 中是不可判定的，特别是 G 在 PM 中没有证明。而这一

点，回想一下，恰恰就是 G 所说的！所以 G 所说的是真理。读

者应该细心地体会到，这里我们不是通过从形式系统的公理和

规则形式地进行推导，而是通过元数学论证证明了一个数论的

真命题。

（iv）现在我们要提醒读者注意在讨论命题演算时引进的

“完全性”概念。在那里曾提到，一个演绎系统被称作是“完

全的”，如果每一个能够在此系统内表示的真命题都是可以用

演绎规则从公理中推导出来的。如果不是这种情况，即不是每

一个系统中可表示的真命题都是可推导的，那么这个系统就被

称作“不完全的”。由于我们刚好表明G是PM的真公式但又是 在PM中形式不可推导的，因而PM是一个不完全的系统，当然

假定的前提是PM是一致的。41

而且，PM 的问题比人们最初想到的还糟，因为它不仅是

不完全的，而且是实质上不完全的：即使将 G 加上作为一条新

的公理，扩大了的系统仍然不足以形式地获得所有的算术真

理。原因在于，如果最初的公理集这样扩大之后，在扩大了的

系统中可以构建另一个是真的而又是不可判定的公式。这个公

式会涉及到一个更复杂一些的数论关系——比如说 dem’（x,

z）——因为新的系统增加了一个公理，因此新系统“可证性”

的概念会比 PM 中要复杂一些。在新系统中构造不可判定的公

式，只要仿效哥德尔在 PM 自身中确定一个真的却不可判定的

公式的方法就行了。不管初始的系统扩充多少次，这个产生不

可判定公式的方法均可以使用。它同样也不实质性地依赖于罗

素和怀特海的形式演算系统的特点。不管将何种系统作为起

点，只要那个系统是完全角式化的，只要它含有确定整数基本

性质的公理并包括加法和乘法，此方法都适用。

这就迫使我们认识到形式公理演绎系统能力的一个根本局

限性。和先前的信念相反，对算术真理的广袤天地，是无法通

过一次性地设定一组公理和演绎规则，从中形式地推出每一个真算术命题而建立起整体系统的秩序的。对任何倾向于相信数

学的实质就是纯形式公理演绎的人来说，这肯定是个令人震撼

的发现。

（v）我们终于接近哥德尔令人惊奇的智力交响乐的尾声

了。我们跟踪了他为其元数学命题奠定基础的各个步骤，这个

命题是：“如果 PM 是一致的，则它是不完全的”。但是，也

可以证明这个条件命题作为一体时可用 PM 中一个可证公式来

表示。

很容易构建这个关键性的公式。我们在第五章曾说过，元

数学命题“PM 是一致的”，等价于说“至少有一个 PM 的公式

在 PM 中是不可证的”。通过哥德尔映射将此元数学命题映射

到数的范畴，这对应于数论命题“至少存在一个 y，没有一个 x

能和它构成 dem 关系”。也可以说，“某数 y 具有这样一种性

质，即没有 x 能使关系 dem（x, y）成立”。这样我们就可以将

其翻成 PM 的形式：

（∃y）～（∃x）Dem（x, y） （A）

我们可以重述 A 的元数学解释如下：“至少存在一个公式

（其哥德尔数为 y），无法提出任何公式序列（其哥德尔数为

x）以构成 PM 中对它的证明”。

因此，公式 A 代表了元数学命题“如果 PM 一致，则它是不完全的。

将前面讲的归拢在一起，结论就是条件命题“如果 PM 一

致，则它是不完全的”在 PM 中可以表示成公式：

（∃ ∃ y）~（ x）Dem（x, y） ⊃ ~（∃ x）Dem（x, Sub（n,

17, n））

这就是证明，真有人想弄清细节的话，可以弄个纸质版的看下，电子版的看的话就是这么难受🤓。

E. 边缘计算

姓名：王映中 学号：20181214025 学院：广研院

转自https://mp.weixin.qq.com/s/IPEf2HrWZ5fUwnf45s1O2w

【嵌牛导读】通过对边缘计算概念、典型应用场景、研究现状及关键技术等系统性的介绍，认为边缘计算的发展还处在初级阶段，在实际的应用中还存在很多问题需要解决研究，包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。

【嵌牛鼻子】边缘计算应用、现状及挑战

【嵌牛提问】边缘计算能解决哪些问题

【嵌牛正文】

1 边缘计算的概念

对于边缘计算，不同的组织给出了不同的定义。美国韦恩州立大学计算机科学系的施巍松等人把边缘计算定义为：“边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式，边缘计算中边缘的下行数据表示云服务，上行数据表示万物互联服务”。边缘计算产业联盟把边缘计算定义为：“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开发平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求”。

因此，边缘计算是一种新型计算模式，通过在靠近物或数据源头的网络边缘侧，为应用提供融合计算、存储和网络等资源。同时，边缘计算也是一种使能技术，通过在网络边缘侧提供这些资源，满足行业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

1.1 边缘计算的体系架构

边缘计算通过在终端设备和云之间引入边缘设备，将云服务扩展到网络边缘。边缘计算架构包括终端层、边缘层和云层。图展示了边缘计算的体系架构。接下来我们简要介绍边缘计算体系架构中每层的组成和功能。

（1）终端层

终端层是最接近终端用户的层，它由各种物联网设备组成，例如传感器、智能手机、智能车辆、智能卡、读卡器等。为了延长终端设备提供服务的时间，则应该避免在终端设备上运行复杂的计算任务。因此，我们只将终端设备负责收集原始数据，并上传至上层进行计算和存储。终端层连接上一层主要通过蜂窝网络。

（2）边缘层

边缘层位于网络的边缘，由大量的边缘节点组成，通常包括路由器、网关、交换机、接入点、基站、特定边缘服务器等。这些边缘节点广泛分布在终端设备和云层之间，例如咖啡馆、购物中心、公交总站、街道、公园等。它们能够对终端设备上传的数据进行计算和存储。由于这些边缘节点距离用户距离较近，则可以为运行对延迟比较敏感的应用，从而满足用户的实时性要求。边缘节点也可以对收集的数据进行预处理，再把预处理的数据上传至云端，从而减少核心网络的传输流量。边缘层连接上层主要通过因特网。

（3）云层

云层由多个高性能服务器和存储设备组成，它具有强大的计算和存储功能，可以执行复杂的计算任务。云模块通过控制策略可以有效地管理和调度边缘节点和云计算中心，为

用户提供更好的服务。

1.2 边缘计算的优势

边缘计算模型将原有云计算中心的部分或全部计算任务迁移到数据源附近，相比于传统的云计算模型，边缘计算模型具有实时数据处理和分析、安全性高、隐私保护、可扩展性强、位置感知以及低流量的优势。

（1）实时数据处理和分析。将原有云计算中心的计算任务部分或全部迁移到网络边缘，在边缘设备处理数据，而不是在外部数据中心或云端进行；因此提高了数据传输性能，保证了处理的实时性，同时也降低了云计算中心的计算负载。

（2）安全性高。传统的云计算模型是集中式的，这使得它容易受到分布式拒绝服务供给和断电的影响。边缘计算模型在边缘设备和云计算中心之间分配处理、存储和应用，使得其安全性提高。边缘计算模型同时也降低了发生单点故障的可能性。

（3）保护隐私数据，提升数据安全性。边缘计算模型是在本地设备上处理更多数据而不是将其上传至云计算中心，因此边缘计算还可以减少实际存在风险的数据量。即使设备受到攻击，它也只会包含本地收集的数据，而不是受损的云计算中心。

（4）可扩展性。边缘计算提供了更便宜的可扩展性路径，允许公司通过物联网设备和边缘数据中心的组合来扩展其计算能力。使用具有处理能力的物联网设备还可以降低扩展成本，因此添加的新设备都不会对网络产生大量带宽需求。

（5）位置感知。边缘分布式设备利用低级信令进行信息共享。边缘计算模型从本地接入网络内的边缘设备接收信息以发现设备的位置。例如导航，终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置信息和数据交给边缘节点来进行处理，边缘节点基于现有的数据进行判断和决策。

（6）低流量。本地设备收集的数据可以进行本地计算分析，或者在本地设备上进行数据的预处理，不必把本地设备收集的所有数据上传至云计算中心，从而可以减少进入核心网的流量。

2 边缘计算的典型应用

边缘计算在很多应用场景下都取得了很好的效果。本节中，我们将介绍基于边缘计算框架设计的几个新兴应用场景，部分场景在欧洲电信标准化协会（ETSI）白皮书中进行了讨论，如视频分析和移动大数据。还有一些综述论文介绍了车辆互联、医疗保健、智能建筑控制、海洋监测以及无线传感器和执行器网络与边缘计算结合的场景。

（1）医疗保健。

（2）视频分析。

（3）车辆互联。

边缘计算可以为这一需要提供相应的架构、服务、支持能力，缩短端到端延迟，使数据更快地被处理，避免信号处理不及时而造成车祸等事故。一辆车可以与其他接近的车辆通信，并告知他们任何预期的风险或交通拥堵。

3 边缘计算现状和关键技术

目前，边缘计算的发展仍然处于初期阶段。随着越来越多的设备联网，边缘计算得到了来自工业界和学术界的广泛重视和一致认可。本节中，我们主要从工业界和学术界的角度介绍边缘计算的现状。

3.1 工业界

在工业界中，亚马逊、谷歌和微软等云巨头正在成为边缘计算领域的 领 先 者 。亚 马 逊 的 AWS Greengrass 服务进军边缘计算领域 ，走在 了 行 业 的 前 面 。AWS Greengrass 将 AWS 扩展到设备上，这样本地生成的数据就可以在本地设备上处理。微软在这一领域也有大动作，该公司计划未来 4 年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。谷歌宣布了2款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。

分别是硬件芯片Edge张量处理单元（TPU）和软件堆栈 Cloud 物联网（IoT）Edge。涉足边缘计算领域的并不只是这3大云巨头。2015年，思科、ARM、英特尔、微软、普林斯顿大学联合成立了开放雾计算（OpenFog）联盟；2016年11月30日，在北京正式成立了产学研结合的边缘计算产业合作平台，推动运行技术（OT）和信息与通信技术（ICT）产业开放协作，引领边缘计算产业蓬勃发展，深化行业数字化转型。

3.2 学术界

学术界也展开了关于边缘计算的研究，边缘计算顶级年会电气和电子工程师协会/国际计算机协会边缘计算研讨会、IEEE 国际分布式计算系统会议、国际计算机通信会议等重大国际会议都开始增加边缘计算的分会和专题研讨会。涉及主要关键技术及研究热点如下：

（1）计算卸载。计算卸载是指终端设备将部分或全部计算任务卸载到资源丰富的边缘服务器，以解决终端设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足。计算卸载的主要技术是卸载决策。卸载决策主要解决的是移动终端如何卸载计算任务、卸载多少以及卸载什么的问题。根据卸载决策的优化目标将计算卸载分为以降低时延为目标、以降低能量消耗为目标以及权衡能耗和时延为目标的3种类型。

（2）移动性管理。边缘计算依靠资源在地理上广泛分布的特点来支持应用的移动性，一个边缘计算节点只服务周围的用户。云计算模式对应用移动性的支持则是服务器位置固定，数据通过网络传输到服务器，所以在边缘计算中应用的移动管理是一种新模式。

4 挑战

目前边缘计算已经得到了各行各业的广泛重视，并且在很多应用场景下开花结果；但边缘计算的实际应用还存在很多问题[5]需要研究。本文中，我们对其中的几个主要问题进行分析，包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。

（1）优化边缘计算性能。在边缘计算架构中，不同层次的边缘服务器所拥有的计算能力有所不同，负载分配将成为一个重要问题。成本分析需要在运行过程中完成、分发负载之间的干扰和资源使用情况，都对边缘计算架构提出了挑战。

（2）安全性。边缘计算的分布式架构增加了攻击向量的维度，边缘计算客户端越智能，越容易受到恶意软件感染和安全漏洞攻击。在边缘计算架构中，在数据源的附近进行计算是保护隐私和数据安全的一种较合适的方法。

（3）互操作性。边缘设备之间的互操作性是边缘计算架构能够大规模落地的关键。不同设备商之间需要通过制定相关的标准规范和通用的协作协议，实现异构边缘设备和系统之间的互操作性。

（4）智能边缘操作管理服务。网络边缘设备的服务管理在物联网环境中需要满足识别服务优先级，灵活可扩展和复杂环境下的隔离线。

F. 牛鼻子上的铁环是怎么弄的

是在牛出生不久，牛鼻软骨发育不全时候在其鼻子内穿孔，用铁环穿入后固定。先将牛的鼻中隔钻个孔，然后将鼻环钩进去，再由铁匠将铁环合拢！也是现在对付烈牛的一种有效手段。

(6)牛鼻子计算方法扩展阅读：

牛鼻子戴铁环两个方面原因。

虽然说牛已经被驯化几千年，但是这种动物皮糟肉厚，用鞭子打在身上不痛不痒，不容易听话，另外，牛毕竟是动物，发情、愤怒的情况常有发生，如果不采用一些手段控制，容易造成较大损失。把牛鼻子栓起，是一种较为简便、有效的控制牛的方法。

牛、骆驼还有羊都属于反刍动物，也就是把吃下去的草料再次进行咀嚼才能更好的消化，如果像马和驴一样采用戴笼头或者是夹嘴的方式，将会对牛的反刍造成影响，会影响牛的消化，造成消化不良。所以牛和骆驼都采用栓鼻子的方法进行控制。

而羊的个子较小，胆子也小，一皮鞭下去就不再敢造次，也就不必采用栓鼻子进行控制。另外，牛的鼻子有大量的神经分布，较为敏感，用一根木头或者是铁环穿过再用绳子相连便能很好控制。

G. 数数学及一头牛被绳被用绳子捆在一片草地上绳长四米这头牛最多能吃到多大面积

这头牛可以吃到以固定点为圆心，以绳子长为半径的圆形面积，所以最大面积是3.14×4²=50.24平方米

H. 完善网络治理体系的牛鼻子是指什么

核心技术自主创新，完善网络治理体系。要紧紧牵住核心技术自主创新这个“牛鼻子”，抓紧突破网络发展的前沿技术和具有国际竞争力的关键核心技术，加快推进国产自主可控替代计划，构建安全可控的信息技术体系。

要改革科技研发投入产出机制和科研成果转化机制，实施网络信息领域核心技术设备攻坚战略，推动高性能计算、移动通信、量子通信、核心芯片、操作系统等研发和应用取得重大突破。

核心技术自主创新方式

1、要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，着力攻克一批关键核心技术，加快推动区块链技术和产业创新发展。

2、要强化基础研究，提升原始创新能力，要推动协同攻关，加快推进核心技术突破，为区块链应用发展提供安全可控的技术支撑。

3、要加快产业发展，发挥好市场优势，进一步打通创新链、应用链、价值链，要构建区块链产业生态，加快区块链和人工智能、大数据、物联网等前沿信息技术的深度融合，要加强人才队伍建设，建立人才培养体系。

I. 为什么牵牛要牵牛鼻子

在牛身上牛鼻子是最弱的地方，由好多软骨组成，在牛鼻子洞里容易穿上铁环，只要牵着牛鼻子他就一点反抗能力都没有了，所以就跟你走了。 为什么牵牛要牵牛鼻子 ？ ——关于牛的典故 说起牛，我们就想起它任劳任怨，力大无比，低头拉车的样子。觉得牛是一种好驯服的动物。可是，不要忘了我们还有一句口头话说“牵牛要牵牛鼻子”，意为做事要抓住关键和要害。那么，牛是不是没有野性，为什么要把牛的鼻子弄穿，牵着牛的鼻子呢？原来这里还有个故事呢： 古代商人开了一个历史的先河——用马驾着车出外做交易，经济便率先快速发展起来，人们的食物、服饰、用具等等也都开始较其他部落先进。商部落由于强盛，渐渐向北发展，势力扩展到黄河以北。 亥（人名，因为他做了部落首领，人们说起他时都在他的名字前面加了个“王”字，称为王亥）。亥做商部落首领的时候，马的使用陷入了困境。那时候，马因是从西北很远的地方迁来，在当时并不适应中原的生活环境，而且马的劳役很重，饲养起来又困难，渐渐的，马变得很少了，用来拉车、运货、作战就极不够用，王亥为此事非常犯愁，解决这一问题成了他朝思暮想的事情。那时，中原地区牛很多，但尚未被驯服，还不能为人做劳役。面对这种情况，王亥想，牛和马样子差不多，虽然没马跑得快，但却有一身不亚于马的蛮力，如果让它替马拉车，从此就不必为这一问题发愁了。但如何才能让牛代替马来拉车呢？
亥带领人们做起了试验。他命人把车准备好，然后便命人捉一头牛来，看是否能如愿。没想到这牛野性这么大，靠着一身蛮力和头上的两只角，耍起横像老虎一样厉害。怎奈人多势众，终于还是被几个人用绳索将它套住，挣脱不得。人们把它拽到车前，把马拉车的一套用具朝它身上套去，强令它拉车。那牛却怎么也不买人们的账，大吼一声，腾空跃起，挣脱了人们的缚拴，威猛地朝人身上乱撞，并用两只角朝人身上乱顶。刹那间，有的人被撞倒了，有的人被顶伤了，那牛的威风却丝毫未减。王亥见此情状，便命人像打猎一样用棍棒和石块向它投掷。不一会儿那牛被打了个半死，趴在地上再也站不起来，想让它拉车更是不说的事。这次驯牛以失败告终。
一天，亥带着这一问题到民间巡访，想找到一个服牛的好办法。忽然，一头牛冲到人群中耍起了威风，仗着力大和头上的两只角横冲直撞，撞伤了几个人。这当儿，有一个勇敢的人毫不畏惧，拿着一根长长的尖利的东西向那牛剌去，正好剌穿了牛鼻子，鲜血直流。那牛疼得浑身发抖，巨大的蛮力立刻化为乌有，挣了几下，竟然没有挣脱，于是便老实起来。王亥恍然大悟，原来，只要想法牵制住牛的鼻子，它便好驯服了。他命人上去把剌穿的牛鼻子用绳子穿起来，牛便顺顺当当地听人使唤，不敢再耍蛮了。 从此，王亥率人驯牛便先从牛鼻子下手，把牛的鼻子弄穿拴上绳索。于是牛便被驯服了，并能代替马拉车、驮物。牛走路的速度虽然不及马快，但牛的饲养、使用却比马容易。这一发明给人类带来了很大的方便。商人赶着牛车游历，并运载物品到各部落进行交易。因为物资交换的方法是商部落的人创造的，其他部落还都不会，所以，外部落的人们一见带着物资到处进行交换的人，便以为是“商部落人”，后来便简称他们为“商人”。（这也就是商人的来历）外部落的人们见商人这样干能取很多利，也慢慢向他们学习，像商人那样干起了这种营生，外部落从事这门职业的，也被称为“商人”，慢慢的，“商人”成了生意人的统称。直到现在。 这个典故就叫 “王亥服牛”

J. 牛鼻子股票软件有哪些特色指标

十二大特色指标，助您在股战场上扭亏为赢！
一、变色龙指标：
直观的显示股票买入，持股，卖入时机
二、黄金通道指标：
最直观短线压力与支撑，即使很多学过老师技术的朋友，在买入黄金模式里的股票时，也经常在下跌的阴线处不敢买，追高在阳线处买进，导致接下来几天账面上没有盈利甚至亏损，这个指标帮助你不会买在短线的高点，可以作为短线的买卖参考！
三、江恩八线指标：
具体操作方法：用殷保华老师闻名世界的《殷氏定律》操作，其成功率非常高【放大量或天量突破江恩线的除外】
四、工作线指标：
线上工作，线下休息，简单实用。当股价回调到工作线上予以确认（不跌破工作线，不放大量或天量）时买入，这就是"线上阴线买，买错也要买" 定律的重要价值！否则放弃！
五、黄金模式指标：
顾名思义黄金模式就是与黄金一般值钱，用黄金模式就能赚到真金白银，它由由江恩2号线与9号线组成，股价由下向上翻上了2号线表示可以买入持有，碰到9号线先退出，指点机构的建仓区和启动区，散户的精确买点，具有指导趋势的作用，其准无比，让操作者感叹！
六、小黄金模式指标：
配合黄金模式一起使用，尽量用在周K线中。
七、操盘论1指标：
明确提示大机构何时底部建仓或抢反弹，明确提示何时减仓，何时股价临界，周K线出现一般能提示股价及股指是否有超常态的行情，准确率为90%以上。
八、操盘论2指标：
含有机构加码、行情启动和秘密买点指示，秘密买点每次在最低价时出现，大自然的神秘数字在操盘论2中发挥得神乎其神。特别是用在观察大资金进出时，指示的精确度更是达到不可思议的程度。
九、操盘论3指标：
操盘论3是对操盘论1、操盘论2所发出的信号进行最后复核验证的指标，也就是说，如果操盘论1、操盘论2发出的建仓加码信号或秘密买点出现，同时也得到操盘论3的指标确认，那么，可以完全确认该股已经到达股价的绝对底部，成功率几乎为100%【出现天量撤销所有底部信号的使用】。
十、4号箱体：
适合于大盘同步的常态股，可中短期来做。四号箱体看日线，股价上方的线是短期压力线，下方是短期支撑线，遵守线上阴线买、线下阳线抛的铁定原则 用工作线配合会变得如虎添翼。
十一、5号箱体：
适合于超强势股，中长期。五号箱体看周线，周期比较长，股价上方的线是压力线，下方是支撑线，遵守线上阴线买、线下阳线抛的铁定原则。适合长线投资者参考，判研大趋势，省事省力，免除了看参考、查信息、作分析的烦扰。
十二、6号箱体：
适合强势个股，中长期的趋势压力和支撑，同5号箱体相同，特别适合散户判研强势个股大趋势，省时省心，为"殷式定律"的傻瓜式操作提供了实盘验证支撑！
本软件中的更多使用细节：
如：梅开二度、寡妇改嫁、一线法等等数据指标及使用细节，都做了更进一步的改进和升级。尤为重要的是：股市永远是变色龙，殷式技术的理论、方法、数据、指标及使用细节肯定会改进和升级，殷保华先生现在还健康的活着，也很豁达，这是本软件的福气、也是本软件用户的福气。让那些学了一些"殷式技术"就夸夸其谈的伪讲师们去说：已经超越了"殷保华"吧，伪讲师们在大声"忽悠"不要紧，散户们可要擦亮双眼，免得您们的银子受损失啊。