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嵌入式网络领域涉及网络设计和拓扑结构、硬件设备，以及嵌入式系统之间连接和交换信息所需的通信/数据交换协议。

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• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

电子工程代写|嵌入式网络系统代写Embedded Networked Systems代考|Model-Based Derivation of Key Performance Indicators

The modeling framework introduced provides rich capabilities to describe the system-under-design from different aspects, such as functionalities, hardware configuration, communication. The rigorous modeling allows for specifying the design, for communicating and documenting design choices but this is merely the first step. Our main goal is to characterize the design alternatives quantitatively in order to guide the designer along the design process: ideally, the design alternatives should be characterized in such a way that the derived properties should directly be comparable to key performance indicators.

Models used during the systems engineering process serve different purposes ranging from communication (among users and designers), documentation to evaluation, building and maintenance [11]. This section focuses on the use of models for design evaluation: along the design process the system designer has to make informed decisions when selecting the most “promising” design alternative. The selection should be driven by quantified properties of the design. These properties are originated in the design of components, compositions, parameters; and in the execution scenarios, i.e. the interactions between the systems designed and its embedding environment.

The model-based engineering approach formalizes all relevant aspects of the design in models and thus gives the formal foundation for deriving the emerging properties of the design. Frequently, the quantified design properties are aggregated in a “design quality measure” and used to guide a constrained design optimization process. The model based derivation of the design properties is just a manifestation of old and established engineering approach, namely use models to predict system behaviour [12].

The model based derivation of design properties and its use in “evolving” the system go beyond strictly design-time activities [13]. Generally speaking, the driving forces behind system evolution are “keeping operational” or “making it better” the system implemented as expressed in a quality measure. In runtime reconfigurable designs the calculation of the emerging system properties is carried out during the nominal operation of the systems to detect anomalies and consequently initiate and guide redesign (optimization) in runtime. Due to the possibly prohibitively large design space and the complexity of the design process the scope of the runtime redesign (i.e. the monitored set of key performance indicators and the investigated design alternatives) should be constrained [14]. For further details about the runtimedesign time trade-off see Sect. 2.2.

电子工程代写|嵌入式网络系统代写Embedded Networked Systems代考|Deriving the Key Performance Indicators

The model of a system is built from components defining particular elements of the design, e.g. tasks (functionalities), processors, communication interfaces, etc. All these components are annotated by attributes defining properties relevant for the implementation. Unfortunately these attributes in themselves do not say too much about the quality of the system as a whole. The attributes reflect very low level properties, which cannot directly be put side by side with the requirements set on system level. For example tasks are characterized by (among others) their computation demand (e.g. the number of floating point operations to be executed per invocation), but they do not determine directly the response time to the triggering event. The the task dependencies, the task allocation, scheduling, hardware characteristics, etc. the task dependencies, the task allocation, scheduling, hardware characteristics, etc. The models describing the design should be made executable, where the execution is of the (emerging) system level characteristics relevant to the design (i.e. the related application) at hand is called key performance indicators (KPIs).

Figure $1.8$ shows the process of the model-based support for system development. From the model execution, system level characteristics should be derived and compared to the requirements. If (some of) the requirements are not satisfied, the design should be modified. This is indicated as feedback in the figure. The modifications may target different aspects of the design, and accordingly adjustments in different models should be made. After the adjustments the KPI are recalculated (model execution) and design iteration starts.

嵌入式网络系统代考

电子工程代写|嵌入式网络系统代写Embedded Networked Systems代考|Model-Based Derivation of Key Performance Indicators

引入的建模框架提供了丰富的能力，从功能、硬件配置、通信等不同方面描述被设计系统。严格的建模允许指定设计、交流和记录设计选择，但这只是第一步。我们的主要目标是定量地描述设计备选方案，以便在设计过程中指导设计师：理想情况下，设计备选方案的特征应该是派生的属性应该直接与关键性能指标相比较。

在系统工程过程中使用的模型服务于不同的目的，从通信（用户和设计者之间）、文档到评估、构建和维护 [11]。本节重点介绍使用模型进行设计评估：在整个设计过程中，系统设计人员必须在选择最“有前途”的设计替代方案时做出明智的决定。选择应由设计的量化属性驱动。这些特性源于组件、成分、参数的设计；在执行场景中，即设计的系统与其嵌入环境之间的交互。

基于模型的工程方法将模型中设计的所有相关方面形式化，从而为推导设计的新兴属性奠定了形式基础。通常，量化的设计属性在“设计质量度量”中汇总，并用于指导受约束的设计优化过程。基于模型的设计属性推导只是旧的和已建立的工程方法的体现，即使用模型来预测系统行为[12]。

基于模型的设计属性推导及其在“进化”系统中的使用超出了严格的设计时活动[13]。一般而言，系统演进背后的驱动力是“保持可操作”或“使其变得更好”，如质量度量所表达的那样。在运行时可重构设计中，新兴系统属性的计算是在系统的标称操作期间进行的，以检测异常并因此在运行时启动和指导重新设计（优化）。由于可能非常大的设计空间和设计过程的复杂性，运行时重新设计的范围（即监控的关键性能指标集和研究的设计备选方案）应该受到限制[14]。有关运行时设计时间权衡的更多详细信息，请参见 Sect。2.

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系统模型由定义设计的特定元素的组件构建，例如任务（功能）、处理器、通信接口等。所有这些组件都由定义与实现相关的属性的属性进行注释。不幸的是，这些属性本身并不能说明整个系统的质量。这些属性反映了非常低级的属性，不能直接与系统级别的要求并列。例如，任务的特征在于（除其他外）它们的计算需求（例如每次调用要执行的浮点操作的数量），但它们并不直接确定对触发事件的响应时间。任务依赖、任务分配、调度、硬件特性等任务依赖，

数字1.8显示了基于模型的支持系统开发的过程。从模型执行中，应该导出系统级特征并与需求进行比较。如果（某些）要求不满足，则应修改设计。这在图中表示为反馈。修改可能针对设计的不同方面，因此应根据不同的模型进行调整。调整后，重新计算 KPI（模型执行）并开始设计迭代。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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