18、CONVERGENCE 系统安全认证与权限管理解析

CONVERGENCE 系统安全认证与权限管理解析

1. SSO 认证机制

SSO(Single - Sign - on)可被视为一种应用程序,供其他应用程序调用以代为执行认证。当用户尝试访问应用程序的受限区域时,应用程序会将用户重定向到 SSO 提供商进行认证,认证结果以 SAML 断言的形式传递给应用程序,应用程序再决定是否允许用户访问请求的区域。

1.1 SSO 认证的组件交互

SSO 认证需要多个软件组件之间进行通信。每个应用程序(如应用程序 1)通过名为 SSO 过滤器的专用组件与 SSO 服务器进行交互。SSO 过滤器负责处理 SSO 逻辑(登录和注销),相应地设置会话,并在 SSO 服务器和应用程序之间进行正确的重定向。

graph LR
    A[应用程序] -->|交互| B[SSO 过滤器]
    B -->|交互| C[SSO 服务器]
1.2 用户注册方式

用户可以通过两种方式在 SSO 服务器上注册:
- 智能卡注册 :用户需要使用 Convergence 智能卡和本地卡应用程序。在注册过程中,用户还需提供别名(可作为用户名)和密码(原则上使用智能卡注册时密码并非必需)。
- 用户名和密码注册 :用户直接提供别名和密码完成注册。

1.3 认证流程
  • 智能卡认证流程
    1. 用户
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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