可扩展客户信息语言 (xCIL) 简介 (转)

xCIL是一种用于描述客户基本信息的标准格式,可用于CRM、客户信息系统等多个领域。它引用了xNAL、xNL和xAL等标准,并能灵活表示从简单到复杂的客户信息。
可扩展客户信息语言 (xCIL) 简介 (转)[@more@]

可扩展客户信息语言 (xCIL) 简介  XML:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:Office:office" />

  flyspace(王金辉) 粗译

  参考原文:http://www.oasis-open.org

xCIL

xCIL定义了可以通过标准格式描述客户核心信息的基本结构,可以应用于CRM/e-CRM,客户信息系统,数据处理(分析、匹配、验证、核对等),客户数据仓库,薪资系统,员工信息系统等。

xCIL引用了以下标准:

xNAL(2.0)

xNL(2.0)

xAL(2.0)

xCIL使用xNAL标准表述客户名称和地址。

目标

xCIL的目标是:

  开放

中立

应用无关、全球化

xCIL可以表示全球任何国家、文化、宗教、语言以及地理区域)

极大的灵活性

xCIL可以灵活表述从简单的客户信息(如:简单用户注册系统)到复杂的客户信息(如:名称和地址解析)

xCIL不能表述的信息

xCIL只定义了以通用格式表示客户核心信息的XML元素。

xCIL无法:

表述资料安全信息

表述资料传输信息

表述消息关联信息

表述数据策略和权限信息

验证和核实资料实体

格式化客户信息

xCIL表述的客户信息

²  客户号(CustomerID)

²  客户名称详细信息(xNL)

²  客户地址详细信息(xAL)

²  组织信息 或 个人信息

组织信息:

ü  部门信息

ü  联系号码

ü  电子邮件地址

ü  财务帐号

ü  联系方式参考

ü  注册信息

ü  收入信息

ü  规模信息

ü  股票市场信息

ü  URL

ü  交通工具

  个人信息:

ü  年龄信息

ü  出生信息

ü  联系号码

ü  居住地(国家信息)

ü  电子邮件地址信息

ü  种族信息

ü  金融账号信息

ü  性别

ü  习惯

ü  爱好

ü  身份证明信息

ü  收入信息

ü  语言信息

ü  婚姻状态

ü  成员资格

ü  呼叫信息

ü  护照信息

ü  身体信息

ü  身体状态

ü  教育信息

ü  联系方式参考

ü  家族成员

ü  宗教信仰

ü  纳税号码信息

ü  URL详细信息

ü  交通工具信息

xCIL实例

原始数据:

Miss. Nivetha Sakthi

Software Engineer (Full-Time)

Products Division

SakthiSoft, Inc.

Floor 4, Ste 5, Block C

Carnegie VIII

43 West Archer Street

Boulder, CO80302-4598, USA

Phone: 243-448-5152

Fax: 243-448-5150

E-Mail: nivetha@sakthisoft.com

Manager’s Name: Ms. Shantha Devi

ID: SS123321

采用xCIL结构可以简单表述为

SS123321

Miss. Nivetha Sakthi

243-448-5152

248-448-5150

<emailAddresses>

nivetha@sakthisoft.com

Software Engineer(Full-Time)

Products Division

SakthiSoft, Inc

Floor 4, Ste 5, Block C

Carnegie VIII

43 West Archer Street

Boulder, CO80302-4598, USA

Ms. Shantha Devi


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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,涵盖正向与逆向运动学求解、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路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,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与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与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与动力学建模;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结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 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与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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