3、基于云的企业系统挑战与前景:设计思维工作坊的探索

基于云的企业系统挑战与前景:设计思维工作坊的探索

1. 云技术应用现状与挑战

云技术虽然具有将维护流程委托给外部的优势,但对 IT 业务对齐以及变更管理流程的内生敏捷性和灵活性提出了更高要求。在像日本这样文化传统浓厚、企业对环境变化适应率较低的国家,云服务提供商面临着强大的市场阻力。日本企业更倾向于本地部署概念以及对 IT 基础设施管理流程的完全控制,这使得云服务提供商不得不调整业务策略。

云技术应用面临的挑战是多方面的:
- 技术架构方面 :服务导向架构、微服务以及多层、分布式和异构云架构带来的不确定性尚未得到充分解决;云应用的自适应过程也存在挑战;随着 IT 系统复杂性的增加,基于云的软件系统在架构设计上也面临独特挑战。
- 行业特定方面 :电子医疗行业在使用云服务时面临监管、安全、访问适配、跨云连接和资源分配等挑战;从地区角度看,澳大利亚以地方政府为组织背景的云服务也存在本地挑战和接受度问题。
- 市场接受度方面 :日本企业对云计算的接受度相对较低,安全问题是主要障碍,包括加强提供商底层 IT 基础设施安全以及保证服务连续性和可用性。此外,仍有 13.2%的受访者不知道“云计算”这一术语,但他们都不认为云计算是会很快消失的趋势。

2. 设计思维在相关领域的应用

设计思维在软件工程和业务流程构建等领域有广泛应用:
- 软件行业 :在跨国软件公司中,设计思维的应用改变了员工的思维方式。将设计思维与敏捷软件开发方法集成的模型在软件生命周期中得到广泛应用,提高了软件质量

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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