智和网管:“网管平台+运维平台+安管平台+开发平台”四合一模式亮相中国IT运维大会

2018年中国IT运维大会上,北京智和信通荣获‘2018中国IT运维监控标杆企业’奖项。智和信通专注于网络管理运维领域,其旗舰产品‘智和网管平台’采用创新的平台模式,支持国产化及多种设备类型的监控。

9月13日,由中国电子信息产业发展研究院主办,IT运维网、《网络安全和信息化》杂志社承办的“2018(第九届)中国IT运维大会”在京举行。本届大会以“赋能新运维”为主题,邀请各行业(政府、制造、金融、互联网、能源、制造业、教育、交通、医疗等)运维主管、企业代表、业内专家,共同解读在新IT环境背景下中国IT运维发展的趋势,以及IT运维市场的发展方向。
在此次会前,通过IT运维网调查,同时结合相关专家的评审意见大会评选出“2018中国IT运维监控标杆企业”,北京智和信通公司荣获此项殊荣。
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北京智和信通技术有限公司是专业从事网络管理运维、IT综合监控、网络管理平台的研发、销售和服务,是国家级高新技术企业和软件认证企业;公司致力于为客户提供技术领先的网络管理与安全解决方案。智和信通致力研发自主知识产权和专利技术的产品,并以“管控万物,无所不能,无处不在”为目标,形成30余项独立自主知识产权,产品和解决方案已在:军工国防、科研院所、政府、金融、交通、能源、电信、教育、医疗、设备商等行业,全国20多个省份大规模使用。通不断强化“研发、创新”的核心竞争力,目前是“中国首家国产化网管平台”、“中国首家开放式网络管理平台”、“十大军工集团科研所优选供应商”、产品保障设备数量已突破600万台。
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北京智和信通公司的旗舰产品-“智和网管平台”,采用了“网管平台+运维平台+安管平台+开发平台”合四为一的产品创新模式,令用户跳出传统网管方案,使用户的网管运维工作更加贴合实际需求。
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具体而言,智和网管平台的创新包括并不限于:
(1)首创平台模式:采用创新的平台模式,将万物物联的设备统一接入、设备扩展开发、设备管控基本功能,合并在同一个平台中。
(2)国产化创新:国内首家国产化网络管理平台,为客户真正提供100%的国产化网络、设备以及软件综合管理方案。
(3)兼容多种设备类型:平台全面监控网络设备、主机/服务器、中间件应用、Web服务。
(4)多协议支持:操作系统不支持SNMP时,平台支持通过SSH、telnet、WMI等协议,分析相应操作指令和结果,获取硬件和操作系统监控信息。
(5)通用功能:支持自动发现设备,并通过拓扑图显示设备和设备的链路关系、相关告警等信息,支持图形统计的方式展示设备的性能曲线,了解设备的性能变化。
本次会议的获奖也是对智和信通多年来专注网管运维领域,专注技术创新的肯定与支持。

【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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