ViaSat选择eXtremeDB来优化卫星和地面网络度量数据

ViaSat公司选择McObject的eXtremeDB数据库管理系统实施数据度量聚合系统(DMAS)项目,该项目旨在从卫星地面系统元件中高速获取并分析指标数据,以改善网络性能。

      2017年2月2日 - 伦敦纽约:eXtremeDB® 金融版数据库管理系统开发商McObject®今天宣布,全球宽带技术和服务的ViaSat公司选择eXtremeDB实施新的物理层称为数据度量聚合系统(DMAS)项目的卫星调试应用。 DMAS以非常高的速率从卫星地面系统元件中获取指标数据,并对数据进行分析,以确定趋势和异常,以帮助提高网络速度、质量和可靠性。 今天,使用eXtremeDB从ViaSat地面系统中每秒能获取大约100万个度量条目。

      预计使用eXtremeDB功能的DMAS将显着提高度量数据的流量、性能和质量。 在DMAS数据上执行的分析功能可以跨越ViaSat网络的细分市场和地理区域。

      Phil Lampe,ViaSat公司高级项目总监,说:“一旦我们推出了ViaSat -2和ViaSat -3的卫星节目,我们预计度量卷和流量会有显著提升。 因此,找到理解我们的度量数据需求的合作伙伴至关重要。 经过严格的审查过程,我们选择了扩展性和分片能力表现出色的eXtremeDB; 同时我们也对McObject团队的坚实支持能力有信心。“

     McObject的首席执行官兼创始人史蒂夫·格雷夫斯(Steve Graves)评论说:“对我们和我们更广泛的客户群而言,ViaSat公司的DMAS项目是非常重要。 证券技术分析中心(STAC®)的独立测试显示:eXtremeDB可提供一个快速和可扩展的时间序列数据管理超多数据量的解决方案,这是ViaSat公司评估中的关键要素。ViaSat选择我们的另一个原因是因为我们卓越的支持团队,这令我特别自豪的。”

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关于ViaSat

ViaSat公司(纳斯达克股票代码:VSAT)保持了世界的连接。 作为一家全球宽带技术和服务公司,ViaSat可确保消费者、企业、政府和军事人员无论在地面还是在飞行中都能够通信。 该公司在设计最高容量卫星和安全地面基础设施和终端技术以及其国际管理型Wi-Fi热点网络方面的创新使ViaSat能够提供最佳可用网络,从而扩大全球宽带互联网服务的覆盖面及可访问性。 欲了解更多信息,请访问:www.viasat.com,或者在Facebook、Twitter、LinkedIn或YouTube上关注ViaSat。


关于McObject

McObject由嵌入式数据库和实时系统专家组成,提供了广泛行业和市场领域的经过验证的数据管理技术。 McObject在其客户行业领先企业中名列前茅,如BAE系统,TradeStation,西门子,飞利浦,EADS,JVC,Pentair,F5 Networks,CA,摩托罗拉和波音。 位于华盛顿联邦路的McObject致力于为客户和合作伙伴提供创新的技术和一流的服务。

前瞻性声明

本新闻稿包含根据1933年“证券法”和1934年“证券交易法”创建的安全港的前瞻性声明。前瞻性声明包括关于ViaSat与McObject合作的声明以及与使用eXtremeDB有关的利益产品。请注意,实际结果可能与任何前瞻性陈述中的结果大不相同。可能导致实际结果不同的因素包括但不限于:合同问题、产品缺陷、制造问题或延误、监管问题、根据预期时间表未开发的技术或根据预期不符合要求的技术;实施过程中出现意外的挑战;ViaSat能够实现ViaSat-1、ViaSat-2和ViaSat-3卫星平台的预期效益,与卫星系统相关的预期费用或延迟,能够通过ViaSat预期时间表成功实施ViaSat宽带卫星业务计划,包括对于ViaSat-1,ViaSat-2和ViaSat-3卫星平台;以及与ViaSat卫星的建造,发射和运行相关的风险,包括任何异常,运行故障或卫星性能下降的影响;出口限制等法律法规;国际法技术变革;意外成本的影响;全球经济总体放缓的影响;环境法律法规的影响;无法获得原材料和成分;以及影响商业和美国政府的意外结果或与处置和收购以及其他影响因素有关的影响。此外,请参阅ViaSat的SEC文件中包含的风险因素,网址为:www.sec.gov,包括ViaSat最新的10-K表格年度报告和10-Q表格季度报告。提醒读者不要过分依赖任何前瞻性声明,只能在截止日期之前发表。 ViaSat不承担因任何原因更新或修改任何前瞻性声明的义务。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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