什么是边缘性语言？什么是边缘科学？

大家好，关于什么是边缘性语言很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于什么是边缘科学的知识，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 与观察有关的描述性语言有哪些
2. 边缘计算是什么
3. 什么是边缘科学
4. 边缘 *** 用语什么意思
5. 边缘性人格障碍都有哪些症状

与观察有关的描述性语言有哪些

我们要学会观察，养成良好的观察习惯，对周围的事物多看看，多想想，并且把观察所得和感想随时记录下来，看了写，写了看，久而久之，观察能力也就会逐渐提高。这次作文练习描绘一幅自然图景，大家先练习观察。观察景物大体都有个特定的位置，位置不同，视野、视线角度也各有差别，所见景物的特点就有所不同。

2、刚抓来，小蝌蚪的身体是黑色的，和一粒豆子差不多大，尾巴像一条较长的黑丝线，他们在水中无比快活，每当我走过去看他的时候，都把他当成了“逗号”。第三天，我发现小蝌蚪长出了后腿，它用它那小小的眼睛看着我，好像说：“我饿了！”我只好放了点饲料。只见它大口大口地吃着，真可爱。第五天，小蝌蚪竟然长出了前腿。它用前腿向我招手，好像在说：“我长出前腿了，也会爬了。怎么样？厉害吧！”它把我逗得哈哈大笑。第六天，我惊奇地发现，蝌蚪的身体变绿了，尾巴也变短了。我很激动！“就要变青蛙了，好耶！”我自言自语地说。第七天，小蝌蚪变成了真正的青蛙，它在呱呱地叫，好像对我说：“谢谢你，谢谢你把我养成青蛙了。”

3、星期五早上，我不想起床，妈妈说：“蚕宝宝饿死了。”我马上睁开眼睛，穿上衣服和裤子，快速地跑到放蚕宝宝的'地方，发现蚕宝宝长大了很多，而且，昨天晚上放的桑叶也被吃光了，我连忙拿出新的桑叶给他们换上，不一会儿，蚕宝宝就开始享用了。蚕宝宝有时候休息，有时候吃桑叶，有时候散步，还有的时候会和我捉迷藏，它们躲到桑叶的下面，我找也找不到，急都急死了。它们可挑食了，只吃桑叶，其他的东西都不爱吃，如果给它们一片新鲜的桑叶，它们马上就怕过去了，旧的桑叶马上就不要了。我非常喜欢我的蚕宝宝。

4、不管把桑叶放在蚕的哪边，蚕都是比较喜欢从叶的边缘开始吃，我想是有两个原因。我查找了一些资料知道了蚕的口器由上唇、大颚、小颚、下唇构成，用以咀嚼食物。蚕吃桑叶时头从上向下弯曲时，左右大颚切割叶片。我想可能在叶的中间，左右大颚较难切割叶片，不容易咬烂桑叶，而左右大颚切割叶缘就容易很多，所以蚕喜欢从叶的边缘的开始吃。第二原因可能与蚕的足有关。蚕有三对比较小的胸足，还有四对比较大的腹足和一对尾足，我观察到蚕用腹足和尾足爬到桑叶上，然后用胸足好像手一样抱着桑叶来吃。如果从中间开始吃桑叶，蚕的胸足就难固定着桑叶，但在叶的边缘蚕就能轻而易举地抓着桑叶，所以蚕比较喜欢从叶的边缘开始吃。

边缘计算是什么

2019年8月15日消息，知名创投调研机构CBInsights撰文详述了边缘计算的发展和应用前景。文章称，云计算已经不足以即时处理和分析由物联网设备、联网汽车和其他数字平台生成或即将生成的数据，这个时候边缘计算能够派上用场。该技术拥有着应用于诸多行业领域和发挥巨大作用的潜力。

以下是文章主要内容：

有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。

例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。

边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。

据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。

边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围很有可能将远不止是无人驾驶汽车。

包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务AmazonWebServices（AWS）在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导者仍有待观察。

在本文中，我们将深入探讨什么是边缘计算，与该技术相关的优势，以及它在各行各业中的应用。

一个充满变化的计算领域

在了解边缘计算之前，我们必须先来看看它的前身——云计算——是如何为遍布全球的物联网（IoT）设备铺平道路的。

云计算赋能互联世界

从可穿戴设备到联网厨房电器，联网设备可以说无处不在。据估计，到2019年，全球物联网市场规模将超过1.7万亿美元，较2013年的4860亿美元增长逾两倍。

因此，云计算——许多智能设备连接到互联网来运作的过程——已经成为一种越来越主流的趋势。

云计算使得公司能够在自己的物理硬件之外，通过远程服务器 *** （俗称“云”）存储和处理数据（以及其他的计算任务）。

例如，你可以选择使用苹果的iCloud云服务来备份你的智能手机，然后你可以通过另一个联网设备（比如你的台式电脑）检索智能手机里的数据， *** 是登录你的账户连接到云。你的信息不再受到智能手机或台式机的内部硬盘容量的限制。

这只是众多云计算用例之一。另一个例子是通过Web端或移动浏览器来访问各种完整的应用程序。由于云计算越来越受欢迎，它吸引了亚马逊谷歌、微软和IBM等大型科技公司入局。据私有云管理公司RightScale于2018年进行的一项调查显示，在主要的公共云提供商当中，亚马逊AWS和微软Azure分列之一和第二。

图示：越来越多的企业在公共云上运行应用程序

但是集中式云计算并不适合所有的应用程序和用例。边缘计算则能够在传统云基础设施可能难以解决的领域提供解决方案。

向边缘计算的转变

在我们到处充斥着数据的未来，将有数十亿部设备连接到互联网，因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。

近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给 *** 带宽带来了不小的压力。

最终，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，这种数据的往返传输能够——也应该——避免。

由此，边缘计算应运而生。

根据CBInsights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。虽然这是一个新兴领域，但在云计算覆盖的一些领域，边缘计算的运行效率可能要更高。

边缘计算使得数据能够在最近端（如电动机、泵、发电机或其他的传感器）进行处理，减少在云端之间来回传输数据的需要。

市场研究公司IDC称，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状 *** ，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。

例如，一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。在边缘计算中，传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。

本地化数据处理和存储对计算 *** 的压力更小。当发送到云的数据变少时，发生延迟的可能性——云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟——就会降低。

这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。

随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。

边缘计算具体是指在 *** 的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的 *** 连接。

换句话说，雾计算使得云更接近于 *** 的边缘；因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”

说回我们的火车场景：传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。例如，如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。

在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回到中央云。

图示：云计算、雾计算与边缘计算

因此，要记住的是，虽然边缘计算给云计算带来补充，并且与雾计算一起非常紧密地运作，但它绝不是二者的替代者。

边缘计算的优势

虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：

·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。

·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心 *** 上的花费要少。

· *** 流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此， *** 带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。

·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。

削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。

例如，如果一家公司使用中央云来存储它的数据，云一旦宕机，那么数据将无法访问，直至问题得到修复——公司可能因而蒙受严重的业务损失。

2016年，Salesforce网站的北美14站点（又名NA14）宕机超过24个小时。客户无法访问用户数据，从 *** 号码到电子邮件等等，业务运营遭受严重的破坏。

此后，Salesforce将它的物联网云转移到亚马逊的AWS上，但是这次宕机事件凸显了仅仅依赖云的一大弊病。

减少对云的依赖也意味着某些设备可以稳定地离线运行。这在互联网连接受限的地区尤其能够派上用场——无论是在严重缺乏 *** 服务的特定地区，还是油田等通常无法访问的偏远地区。

边缘计算的另一个关键优势与安全性和合规性有关。随着 *** 越来越关注企业如何利用消费者的数据，这一点尤为重要。

欧盟（EU）最近实施的《通用数据保护条例》（GDPR）就是一例。该条例旨在保护个人可识别信息免遭数据滥用。

由于边缘设备能够在收集和本地处理数据，数据不必传输到云端。因此，敏感信息不需要经由 *** ，这样要是云遭到 *** 攻击，影响也不会那么严重。

边缘计算还能够让新兴联网设备和旧式的“遗留”设备之间实现互通。它将旧式系统使用的通信协议“转换成现代联网设备能够理解的语言”。这意味着传统工业设备可以无缝且高效地连接到现代的物联网平台。

边缘计算发展现状

今天，边缘计算市场仍然处于初期发展阶段。但随着越来越多的设备连网，它似乎备受关注。

主宰云计算市场的那些公司（亚马逊、谷歌和微软）正在成为边缘计算领域的领先者。

去年，亚马逊携AWSGreengrass进军边缘计算领域，走在了行业的前面。该服务将AWS扩展到设备上，这样它们就可以“在本地处理它们所生成的数据，同时仍然可以使用云来进行管理、数据分析和持久的存储”。

微软在这一领域也有一些大动作。该公司计划在未来4年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。

微软发布了它的AzureIoTEdge解决方案，该方案“将云分析扩展到边缘设备”，支持离线使用。该公司还希望聚焦于边缘的人工智能应用。

谷歌也不甘示弱。它在本月早些时候宣布了两款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。它们分别是硬件芯片EdgeTPU和软件堆栈CloudIoTEdge。

谷歌表示，“CloudIoTEdge将谷歌云强大的数据处理和机器学习功能扩展到数十亿台边缘设备，比如机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔，这样它们就能够对来自其传感器的数据进行实时操作，并在本地进行结果预测。”

然而，有意涉足该领域的并不只是这三大科技巨头。

随着联网设备越来越多地涌现，新兴生态系统中的许多玩家都正在开发软件和技术来帮助边缘计算实现腾飞。

在接下来的四年里，惠普企业将在边缘计算领域投资40亿美元。该公司的EdgelineConvergedEdgeSystems系统的目标客户是那些希望获得数据中心级计算能力，且通常在边远地区运营的工业合作伙伴。

它的系统承诺在不依赖于将数据发送到云或数据中心的情况下，为工业运营（比如石油钻井平台、工厂或铜矿）提供来自联网设备的洞见。

在新兴的边缘计算领域，其他主要的竞争者包括ScaleComputing、Vertiv、华为、富士通和诺基亚等。

人工智能芯片制造商英伟达于2017年推出了JetsonTX2，这是一个面向边缘设备的人工智能计算平台。它的前身是JetsonTX1，它号称要“重新定义将高级AI从云端扩展到边缘的可能性”。

许多著名的公司也在投资布局边缘计算，包括通用电气、英特尔、戴尔、IBM、思科、惠普企业、微软、SAPSE和AT&T。

例如，在私募市场上，戴尔和英特尔均投资了为工商业物联网应用提供边缘智能的Foghorn公司。戴尔还参与了物联网边缘平台IOTech的种子轮融资。

上面提到的许多公司，包括思科、戴尔和微软，也已经联合起来组成了OpenFog联盟。该组织的目标是标准化这项技术的应用。

边缘计算在各行各业的应用

随着传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网。

随着更多的联网设备变得可用，边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用，尤其是在云计算效率低下的一些领域。

我们已经开始看到该技术在多个不同的行业领域产生影响。

“当我们把云的威力下沉到设备（即边缘）时，我们可带来实时地响应、分析和行动的能力，尤其是在 *** 条件有限或者缺乏 *** 的地区……它还处于初期发展阶段，但我们正开始看到这些新功能能够应用于解决全球范围的一些重大挑战。”——微软首席技术官凯文·斯科特（KevinScott）

从自动驾驶汽车到农业，以下几个行业将会从边缘计算的潜力中获益。

交通运输

边缘计算技术最显而易见的潜在应用之一是交通运输——更具体地说，是无人驾驶汽车。

自动驾驶汽车装备了各种各样的传感器，从摄像头到雷达到激光系统，来帮助车辆运行。

如前所述，这些自动驾驶汽车可以利用边缘计算，通过这些传感器在离车辆更近的地方处理数据，进而尽可能地减少系统在驾驶过程中的响应时间。虽然无人驾驶汽车还不是主流趋势，但公司们正在未雨绸缪。

今年早些时候，汽车边缘计算联盟（AECC）宣布将启动以联网汽车解决方案为重点的项目。

“联网汽车正迅速地从豪华车型和高端品牌扩张到大批量的中端车型。汽车行业将很快达到一个临界点，届时汽车所产生的数据量将超过现有的云、计算和通信基础设施资源。”——AECC主席兼总裁村田兼一（KenichiMurata）

该联盟的成员包括DENSOCorporation、丰田汽车、AT&T、爱立信、英特尔等公司。

不过，不仅仅是自动驾驶汽车会产生大量的数据并需要实时处理。飞机、火车和其他的交通工具也是如此——不管它们有没有人类驾驶。

例如，飞机制造商庞巴迪（Bombardier）的C系列飞机就装备了大量的传感器来迅速检测发动机的性能问题。在12小时的飞行中，飞机产生了多达844TB的数据。边缘计算支持对数据进行实时处理，因此该公司能够主动处理引擎问题。

医疗保健

如今，人们越来越喜欢佩戴健身追踪设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。

但是，要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析可能是必不可少的——许多的可穿戴设备直接连接到云上，但也有其他的一些设备支持离线运行。

一些可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。然后，医生可以当场对病人进行评估，并就病人的健康状况提供即时反馈。

但在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。

不妨想想，快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来多大的好处。

医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理，同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。医院病床平均有20个以上的联网设备，会产生大量的数据。这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将保密数据发送到云端，因此能够避免数据被不当访问的风险。

如前所述，本地化数据处理意味着大范围的云端或 *** 故障不会影响业务运转。即使云操作中断，这些医院的传感器也能独立地正常运行。

制造业

智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。

由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。

一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。

如果边缘设备断定机器人很可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。

如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。

边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。

最终目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。

农业和智能农场

边缘计算非常适合应用于农业，因为农场经常处于偏远的位置和恶劣的环境中，可能存在带宽和 *** 连接方面的问题。

现在，想要改善 *** 连接的智能农场需要在昂贵的光纤、微波连接或者拥有一颗全天候运行的卫星上进行投资；而边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。

智能农场可以使用边缘计算来监测温度和设备性能，以及自动让各种设备（比如过热的泵）减缓运转或者关闭。

能源和电网控制

边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。

例如，压力和湿度传感器应当受到严密监控，不能在连接性上出差错，尤其是考虑到这些传感器大多位于偏远地区。如果出现异常情况——比如油管过热——却没有被及时注意到，那就可能会发生灾难性的爆炸。

边缘计算的另一个好处是能够实时检测设备故障。通过电网控制，传感器可以监控从电动汽车到风力发电厂的一切设施所产生的能源，有助于相应作出决策来降低成本和提高能源生产效率。

其他行业领域的应用

其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。

零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言绝对很有意义——尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。

此外，很多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。

总结

从可穿戴设备到汽车再到机器人，物联网设备正呈现出越来越强劲的发展势头。

随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5G技术取得腾飞，进一步加快 *** 连接以后。虽然中央云或数据中心传统上一直是数据管理、处理和存储的首选，但这两种方案都存在局限性。边缘计算可以充当替代解决方案，但由于该技术仍处于起步阶段，因此还很难预料其未来的发展。

设备能力方面的挑战——包括开发能够处理云端分流的计算任务的软件和硬件的能力——可能会出现。能否教会机器在能够在边缘执行的计算任务和需要云端执行的计算任务之间切换，也是一个挑战。

即便如此，随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种技术。

有些用例可能比其他用例更能证明边缘计算的价值，但整体来看，该技术对我们整个互联生态系统的潜在影响则可能是翻天覆地的。

原文链接：https://blog.csdn.net/hello_zybwl/article/details/89219832

什么是边缘科学

边缘科学也叫前沿交叉学科，理论科学，反映生物状态与人体意识结构的思想哲学与智慧学。比如自然语言系统理论与工程就是一个专门从事探索、学习、研究社会、自然和语言对应发展关系的前沿交叉学科，沿边文学，边缘科学与生物技术的理论概括和智慧生命的系统科学与理论创作。

边缘 *** 用语什么意思

意思是:1、沿边的部分。2、属性词。靠近界线的;同两方面或多方面有关系的。

“边”，普通话读音为biān。“边”的基本含义为物体的周围部分，外缘，如边缘、边沿；引申含义为国家或地区交界处，如边疆、边界。

在日常使用中，“边”也常做名词，表示旁边，如左边。

“边”，初见于商朝甲骨文时代，边缘，尽头，后来陆续在金文、楚系简帛、说文中发现，“边”字简体版的楷书从篆书演变而来。

边缘性人格障碍都有哪些症状

小时候的松子经常做着白雪公主般的美梦，毕业后当上了一名中学教师。由于不愿意轻易毁了学生的前途，她选择包庇盗窃的学生，结果被学校无情辞退。而后，松子认识了立志成为畅销作家的八女川，两个人很快坠入爱河，但不久，男朋友自杀，理由是，“太爱松子”。不久，松子和与前男友既是朋友又是宿敌的冈野产生火花，但冈野已婚，恋情很快被发现，冈野的妻子强烈反对。最终，两个人分道扬镳，松子当上了浴室女郎，并很快成为当地最有名气的 *** 。此后，松子又结交了一位新男友小野寺。由于不堪忍受小野寺和密友的背叛，松子杀了两人，逃亡到东京。在那里，她结识了理发师小岛津，但由于警察的穷追不舍，松子入狱八年，当她出狱，小岛津已有了自己的新家庭。当松子与曾经的学生龙洋一重逢，彼此有好感的两人碍于师生关系而选择沉默。松子发现龙洋一已沦为赌徒，但两人惺惺相惜，最终还是相爱了。眼看一切要归于平静，龙洋一却逃脱不了牢狱之灾。想到自己不能给松子幸福，龙洋一决定离开松子，而松子做一直梦想能和龙洋一白头偕老……尽管一生遇到多个男人，松子却孓然一身，最终在53岁那年，孤独的病逝。

这是日剧《被嫌弃的松子的一生》的剧情概括，影片中的松子，即边缘型人格障碍。

什么是边缘型人格障碍，他们有什么特征？心理咨询师里外雅堂来和你说一说。

边缘型人格障碍（BolderlinePersonalityDisorder，简称BPD），以情绪强烈多变，人际关系和自我意象混乱而不稳定，情绪调节困难为核心特征，有各种神经症的表现，如抑郁、焦虑、恐惧，也会有类似于精神病的幻觉和妄想。

其典型症状有：

1.情绪波动激烈，持续时间不稳定。有时可能持续几个小时，甚至几天。例如，强烈的愤怒，强烈的抑郁或焦虑。

2.自我意识模糊，人际关系紧张，情绪不稳定，变化极端。边缘型人格障碍患者很容易在愤怒、悲哀、惊慌、恐惧、焦虑等情绪状态中摇摆不定，心境有快速多变的特点，特别是遭遇应激事件时。但是，他们的情绪又往往缺乏抑郁症等神经症持久性的特征，被形容为“上一秒对你暖如春风，下一秒对你酷如严冬”。

3.伴有冲动性的，反复的自我毁灭行为。例如，性滥交、酒精依赖、吸毒、沉迷游戏、物质滥用，大肆挥霍，暴饮暴食等等。50%-70%的边缘性人格障碍患者有过自残或自杀的行为，10%左右的患者自杀成功。但实际上，他们仅仅是想引起对方注意，挽留对方。

4.显著的分离焦虑。边缘型人格障碍患者非常害怕孤独和分离，缺乏自我安慰能力。他们对任何形式的分离和拒绝都很敏感，很容易形成一种短暂的依恋，即，将一个人理想化，认为对方什么都是好的。一旦轻微的冲突或分离发生，他们则迅速转向另一个极端，将对方完全否定或贬低，愤怒的指责对方根本不关心他们。他们被形容为“手拿着脐带走进生活，时刻找地方接上去”的人。

5.由于偏执，在应激状态下，边缘型人格障碍患者容易陷入一种短暂性的人格解体，有现实基础的错觉或幻觉。一般来说，精神压力解除后，能很快恢复。

以上特征，具有3条及以上，即可被诊断为边缘型人格障碍。

虽然边缘型人格障碍的病因尚不明确，但科学界普遍认为，遗传和环境因素是其重要影响因素。许多边缘型人格障碍患者童年有过分离、被忽视或被虐待的经历。研究认为，边缘型人格障碍是由于童年受到环境压力、被虐待或忽视的经历，以及成年后一系列的压力事件共同作用的结果。而患有边缘型人格障碍的患者也更容易成为 *** 等暴力行为的受害者，因为他们冲动性的选择伴侣，糟糕的生活方式和判断力。

了解了边缘型人格障碍，我们再来看看为什么有人会觉得自己好像什么心理疾病都有。

1.人类的原始焦虑

我们为什么会觉得自己好像什么心理疾病都有？这和人类的原始焦虑有关。

人类生来有着对未知事物的担忧和恐惧，这种担忧和恐惧的背后，是人类婴儿期担心自己在这个世界上消失，对死亡的原始焦虑。从马斯洛需要层次理论的角度看，也可以说是人类对安全的需要。

由于我们关心自己的身心健康，难免会对某些方面特别在意，尤其这几年心理健康常识在不断的推广，人们也越来越重视心理健康，内心深处多少会想知道自己是否身心健康，但因为对心理健康常识不够了解，有时候稍微看到一点症状描述，便不自觉的对号入座，某种程度上，这不仅仅是焦虑，也是一种自卑。

2.自卑与认同

童年期的被忽视，得不到足够的肯定与关注，让有着这种经历的人们内心深处强烈渴望得到父母的认同。但由于种种原因，往往事与愿违。

人们由于自卑，往往十分在意外界对自己的评价。尽管内心十分向往得到肯定或好评，但对于负面评价，往往更容易自我暗示，这也是为什么有的人在看到一些描述心理状态和心理疾病的名词或句子时，会不自觉的对号入座。

3.缺乏足够的心理健康常识

缺乏足够的心理健康常识是很多人容易误判自己或他人的心理健康状态的一大原因。

近几年，随着心理学常识的普及，越来越多的人开始关注心理健康，但与此同时，许多伪心理学也充斥着 *** 和市场。例如，通过一个动作就能知道对方的性格等等所谓的读心术。

由于心理健康常识普及度不够，还没有引起足够的重视，加上人们在健康上往往有某种程度的焦虑，误信伪科学，或误判心理状态的事时有发生。

最容易引起人们误会的，便是心理健康与心理正常。

许多人将心理健康等同于心理正常，认为心理不健康就是心理不正常。但事实上，90%的人心理处于亚健康，正如多数人身体处于亚健康。而一个人无论他有没有心理问题，只要不是神经症、精神病等异常精神状态，仍属于心理正常的范围。

真正的科学是辩证的，客观的，绝对化的判断往往是伪科学。

每个人身上或多或少有点焦虑、抑郁的情绪，有点追求完美的情结，只要在正常范围内，对我们的生活不会有多大影响。但是，总有人觉得自己不应产生这样的情绪，好像自己心理不正常。那么，我们要怎么才知道自己是否有心理疾病呢？心理学上有一个区分正常心理与异常心理的三原则：

1.知、情、意统一。即，心理活动的内在协调性。心理学上将人的精神活动分为知、情、意（认知、情感、意志）三部分，由于人本身是客观统一体，这三部分在各种心理活动过程中有协调一致性的关系。例如，遇到开心的事，流量出喜悦的表情，这是正常反应。但如果是遇到悲伤的事，却流量出愉快的表情，就属于异常状态。

2.主客观一致。心理是客观世界的主观反映，因此任何正常的心理活动，应与实际客观环境相一致。假如这个人坚信自己听见了什么，而实际客观环境中并不存在能够引起他产生这种感觉的 *** 物，那么，这个人有可能心理异常。

3.人格相对稳定性。可以简单理解为，每个人都有自己独特的个性特征，这种特征是长期稳定的。如果没有明显的外部原因，却突然发生了巨大变化，那么，这个人可能出现了心理异常现象。

这三个原则，是郭念锋老先生提出的，适用于任何人自我觉察心理状态，如果实在不确定自己是怎么样一种状态，建议寻求专业帮助，例如，到医院心理科进行专业的心理量表测试。

以上是我的回答，如果您还有疑问，欢迎下方评论区留言，共同探讨。

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文章分享结束，什么是边缘性语言和什么是边缘科学的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！

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