别让你的文档“躺”在硬盘里了

天翎知识文档管理系统通过融合KM与BPM,提供文件审批和自动化归档功能,支持无限量文档上传和多种格式的在线协作编辑,同时确保数据安全通过本地化部署。这款系统旨在解决企业文档管理难题,提升知识重用率。
对于企业而言,文档是重要的资产,但是企业在进行文档管理的过程中,经常会碰到以下的问题:文档储存量大,企业管理困难。大部分文档储存在员工个人硬盘内,文档无法有效流通共享以及一些文档储存在云端安全缺乏保障,所以企业善于应用文档管理系统有助于企业知识和经验的积累。本文将深入研究文档管理的老牌厂商,看看是他们如何让企业文档活跃提高知识的重用率。

1.业内第一家将KM与BPM实现完美融合

市场上普遍的文档管理系统,都缺乏流程审批功能,像这家老牌厂商天翎知识文档管理系统可以结合自主研发的流程审批功能,对项目流程中的文档进行审批归档,所有流程审批的附件文档等资料均可在系统中实现自动归档,实现企业资料的自动化归集和知识沉淀。

(文件审批)

(文档归档)

 

 

2.员工文档上传无限制

天翎平台支持按部门划分新建或上传不同类型的文档,如常用的办公文档格式、图片、视频等多种格式的文档,包括一些容量大的压缩包也可上传到系统中。

 

3.多人协作编辑,办公so easy

天翎平台支持数十种格式文档的在线阅读,与Office无缝集成,支持在线编辑各类Office、WPS文档等文本类文档。同时支持不同文档格式的在线协作编辑,多人同时在线编辑无压力。

4.本地化部署,安全性能大大提高

天翎平台支持本地化部署能力,企业文档数据部署在本地,可以同时实现内外网访问。数据更安全可控。

知识管理对企业的发展而言是起到举足轻重的作用,因此,选择一款好的知识管理系统对于企业而言是非常重要的。

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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