24、CONVERGENCE系统:应用、试验与商业模型剖析

CONVERGENCE系统:应用、试验与商业模型剖析

1. CONVERGENCE系统关键功能与应用

1.1 VDI撤销工具

CONVERGENCE用户可使用撤销VDI工具,从CoNet或CoMid撤销P - VDI或S - VDI。该工具利用CoNet TE进行CoNet撤销操作,并通过Overlay TE将撤销请求传播给对等节点。

1.2 应用的额外拓展领域

CONVERGENCE应用开发完成并通过试验验证后,确定了其额外的应用领域。以集成Alinari、WIPRO和UTI的应用为例,涉及内容创作者(摄影师)和内容消费者两类用户,商业相关方包括Alinari、WIPRO和UTI。
- 摄影师操作流程 :摄影师创建照片并通过PAM界面发布,CONVERGENCE将照片与WIPRO应用创建的相机和镜头产品VDI以及UTI应用创建的设备购买优惠关联。
- 消费者操作与收益 :内容消费者通过PAM检索图像时可获得相关信息。注册Alinari应用的用户能进行以下操作:
- 摄影师:创建、注释、授权和发布照片;提交个性化查询;购买与数码照片相关产品。
- 内容消费者:提交个性化查询;购买与数码照片相关产品。

1.3 系统运行机制

为使系统正常运行,制造商需在新产品上市前在CONVERGENCE系统发布产品VDI,如相机产品VDI。具体流程如下:
1. 制造商在特定分形中发布相机产品VDI,与认证零售商共享。
2. 允许订阅该分形的零售商将新产品纳入目录,并可创建与制造商产品VDI关联

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)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,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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