5、云计算服务科学基础:从理论到实践的全面解析

云计算服务科学基础:从理论到实践的全面解析

1. 服务经济的崛起

随着信息通信技术(ICT)的广泛应用,全球市场相互连接,自动化程度不断提高,经济和劳动力正从制造业向知识密集型服务行业转移。到2015年,美国和其他发达经济体的服务业占GDP的比重达到了70% - 80%,成为经济增长的主要动力。企业从纯产品商业模式向更注重服务的模式转变,旨在通过开发新的价值主张、开拓新市场和加强客户关系来提高竞争优势,改善财务绩效。

服务具有不可见性、难以复制、基于关系、易于差异化等特点,能够实现服务提供商、客户和其他参与者在服务生态系统中共同创造价值。对于产品型企业而言,向服务主导转型可以显著促进增长和盈利。

以ICT公司为例,这种转型已经在进行中。2011年8月1日,全球市值最大的五家公司中有三家石油公司、一家移动设备制造商和一家中国工业银行,体现了20世纪制造业生态系统的特征。而到了2016年8月1日,全球最有价值的五家公司中有四家是基于云服务的公司,另一家移动设备制造商也在向云服务迁移。这表明云计算这一趋势正推动世界经济从产品向服务转变,云服务已成为创新的主要驱动力。

全球公共云服务支出预计将以19.4%的复合年增长率从2015年底的700亿美元增长到2019年的超过1410亿美元。云服务具有很高的盈利能力,例如亚马逊网络服务(AWS)在2015年的收入达到79亿美元,营业利润为19亿美元,是亚马逊最盈利的业务部门。截至2015年第四季度,AWS在全球市场份额达到31%,领先于微软(9%)、IBM(7%)、谷歌(4%)和Salesforce(4%)。云服务的主要市场细分包括业务流程服务(BPaaS)、云应用服务(SaaS)、云应用基础设施服务(PaaS)、云系统基础设

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值