22、云技术商业趋势洞察

云技术商业趋势洞察

1. 云创新概述

创新意味着采用新的方式做事、推出新的产品或服务、运用新的方法。云创新则是借助云来实现更新或改进,进而产生新颖的成果。

2. 移动与云

如今,移动设备几乎成为人们生活中不可或缺的一部分,人们用它来保持联系、学习、进行银行业务等。企业也利用云从各种移动设备上跟踪和衡量业务运营情况。移动与云的融合趋势不断增强,主要原因在于其便利性以及用户无需在设备上存储应用和数据。

  • 优势体现

    • 设备独立性 :资产存于云端,不受特定设备限制。
    • 应用升级无忧 :云资源负责软件升级,避免设备停机。
    • 数据安全与可访问性 :即便丢失设备,应用和数据仍可通过云端访问。
  • 具体案例 :谷歌和亚马逊的创新音乐程序,允许用户将音乐存储在云端,就像使用外部硬盘一样,且由专业团队管理和支持。

  • 发展趋势 :移动应用将持续向云端迁移,未来人们可以在任何设备、任何地点、任何时间轻松开展业务。同时,CIO和技术领导者应推动移动设备的普及使用,鼓励员工自带技术设备,否则可能导致关键员工流失。

  • 移动银行兴起 :移动银行的使用呈上升趋势,包括日常在线功能和移动

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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