挽救市场信誉度,三星正面回应手机爆炸缘由

三星通过详尽调查查明Note7燃损原因,并采取多项措施确保产品质量及安全,包括与权威第三方机构合作及内部流程改进。
众所周知,三星是国际知名电子品牌,在市场拥有较高的口碑,旗下电子设备在市场中非常畅销,但是去年Note7燃损事件给三星带来了极大的负面影响,1月23日,三星公司在首尔召开新闻发布会,向市场回应Note7燃损原因,让消费者重拾对三星品牌的信心。 Galaxy Note7燃损事件已经过去几个月,为找出Galaxy Note7事件的原因,三星开展了细致、周密的排查工作。在调查过程中,三星对Galaxy Note7的硬件、软件,以及相关流程如组装、质检、物流等各个环节进行了仔细的排查。为还原燃损发生过程,三星动用了700余名公司研究员和工程师、构建大规模的实验装置,测试了超过20万部组装完好的手机和3万多块电池,进一步明确了问题的根源。 为了查明真相,美国保险商实验室(UL)、Exponent实验室以及德国莱茵TUV集团等业内领先的第三方机构也应三星的委托,针对Galaxy Note7事件原因的可能性展开了客观、公正、独立的调查。 其中,UL总部在美国,是一家在安全规格和认证领域具有公信力的专业机构。Exponent总部位于美国,是专业的科技行业咨询公司。德国莱茵TUV集团是国际认可,具有独立性的实验、检测认证机构。 此外,三星还在产品规划阶段采用“多层安全措施协议”。 “多层安全措施协议”将对设备的每个部分,实施严格的安全标准,包括整体设计与所用材料、硬件强度与尺寸,以及新的软件算法等。 同时,将对电池充电温度、充电电流与充电持续时间等方面加强安全性。 三星组建了“零部件专业团队”, 对核心零部件的设计、验证、工程管理进行针对性开发和管理。同时,三星为了能够客观地评估安全问题,组建来自学界、业界的专家顾问团队。 经历数月的深刻总结和努力,三星将Galaxy Note7事件中汲取到了深刻教训,全面融入到各个流程与企业管理体系中,对产品可靠性做出了全新承诺并将在未来全面履行。 三星公司积极面对错误,采用科学的手段查明问题真相,给消费者和市场一个合理的解释,挽回三星品牌在市场中的地位。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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