asp将帮助推动全球经济

    wall sa分析家比尔.德林解释道:从外部获取资源的技术是经济增站长的发动机。

    其答案是各组织用更少的努力和更低的成本生产出了更多的产品和服务。即它们的劳动生产率更高了。例如,在过去五年里,每工作小时的平均生产率每年提高5%以上。

    简而言之,通过专业化分工组合以及向专门生产其他产品的第三方获取资源,各组织可以扩展它们的劳动生产率。在过去的十年里,我们看到了从外部获取资源有不断上升的趋势,不管是以电子商务的形式生产----比如janil circuit和srlectrion 公司,或者it咨询---如eds、csc、ibm全球服务公司。这种从外部获取资源使得这些公司可以集中优势于他们最擅长的部分,同时摒弃了他们的弱项。

    最后,asps提供许多价值建议,但是他们的两大有价值之处在于:1)为降低成本、提高劳动生产率提供更有效率的执行和传送应用软件;2)对传送资源外部化和应用程序的管理,促进公司的专业化生产以及更快的增长。

    当进入新千年,公司开始有机联系他们内部松散的体系,更重要的是,将他们与外部的合作伙伴体系联系在一起。例如,公司整合其购买软件系统和采购系统,使得购买任务自动化并更加顺畅。当这些公司变得更加整合更加紧密联系时,他们将能更经常的交流并且更具效率。

    一些asps---特别是那些集中于垂直产业的asp----将面临极大的机会,他们将会改变其定价结构,即从基于定购的模型变为基于交易的模型(从他们服务的每笔交易都提取小额费用)。

    由于劳动生产率的提高,我们的经济得以快速的增长而同时没有明显的通货膨胀。而经济增长和生产率的提高是由于技术的有效利用和资源获取外部化趋势的推动。asps是有效利用二者的结合体,这样,随着asp的发展壮大,他们将会有助于推动整个时期经济的增长。   

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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