“三星手机bada系统开发者推介会”为您启动创业梦

“三星手机bada系统开发者推介会”为您启动创业梦 

 

      7 月中旬,“三星应用软件开发者挑战赛”顺利启动,Samsung Apps(三星乐园)计费系统也于 7 月 30 日正式开始运行,与三星合作创业已不再遥不可及。为了帮助广大开发者更深入地了解 bada 系统,“三星手机 bada 系统开发者推介会”于今天再次来到深圳登喜路酒店,为广大移动互联网开发者带来了新的机遇,也带来了新的财富。

 

 

 

  今年年初三星公司在全国 6 个城市对 bada 系统进行首次巡回宣讲,会上来自三星在线业务部、手机产品部和移动创新中心的专家详细介绍了 Samsung Apps(三星乐园)及三星自主研发的 bada 智能手机操作系统,以及软件开发工具包(SDK),并宣布先期开发 bada 移动互联网应用软件的程序员和企业将有机会分享高达百万的启动基金。自从挑战赛项目正式启动,已经有不少 bada 应用成功上线。此次“三星手机 bada 系统开发者推介会”是三星公司在全国范围内的第二次巡回宣讲,首站深圳现场,不少嘉宾在听了三星 bada 专家的深入讲解和成功案例分享后,纷纷进行注册,当场开启了自己的 bada 之旅。

 
 

 

 
 

  "Samsung Apps":为三星智能手机提供全方位服务

 

 
 

 
 

  Samsung Apps(三星乐园)是专为使用三星手机的用户量身打造的一个支持所有操作系统的开放式平台,它的目标是帮助每一位三星手机用户随时随地的享受到丰富多彩、极具个性的移动应用体验。2010 年 5 月 28 日, Samsung Apps(三星乐园)针对三星第一款 bada 手机 Wave S8500 的中国用户进行了试运行,取得了良好的用户反馈。
 

  三星手机在"www.samsungapps.com"上提供了客户端免费下载,三星手机用户既可以下载 Samsung Apps(三星乐园)的 PC 客户端 Kies,并将客户端程序移至手机内存卡中进行安装,也可通过手机的 GSM 网络、3G 网络或 Wi-Fi 直接将客户端下载到手机中进行安装,从而轻松登陆 Samsung Apps(三星乐园)。随后上市的三星多款智能机型,也将预装此客户端。

 
 

 

 
 

  Samsung Apps(三星乐园)的推出不仅满足了消费者的需求,同时也为程序开发者、消费者和三星手机搭建起三方最大化共赢的平台。Samsung Apps(三星乐园)对所有的应用程序开发商和自主开发者提供自由、开放的平台,无需费用,注册更容易。而且,三星为开发者提供比其他开发平台更周到的本地化技术支持,以及配套的本地化支付平台,使开发者轻松收益。三星电子全球第二大手机生产厂商将携手中国最顶尖开发者,共同迈进手机移动互联网的崭新时代。

 
 

 

 
 

 

 
 

 

 三星bada平台:让智能手机更智能

 
 

 
 

  bada 在韩文中代表"海洋",旨在表达三星 bada 平台未来推出的应用程序将如海洋般博大精深。同时三星电子与百度、凤凰网、腾讯、人人网等达成合作协议,将给予 bada 在搜索、资讯、即时通信、游戏、SNS 等领域的应用开发提供支持,为消费者提供更便利的移动互联网应用体验。

 

 
 

 
 

 

 
 

  三星 bada 系统是基于 Linux 开放式移动系统下开发的新操作系统,为软件开发者提供简捷的开发环境,以及功能丰富的开放平台以增进消费者的移动终端体验。三星电子还为开发者提供本地化技术服务支持,方便中国开发者及时解决开发过程中碰到的问题,为开发者提供全方位人性化的支持与帮助。

 

 
 

 
 

  三星未来将会把 bada 系统打造成一款基于上网应用、定位应用和游戏应用的系统平台,它将将开启一个全新的时代,最终真正做到"Smartphones for Everyone",即人人可以拥有一部智能手机。

 
 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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