拥抱 Eclipse,迎接 SOA x 时代

正值 Eclipse 五周年及 Rational 加入 IBM 四周年之际,我们采访了 IBM Rational 的高层,探讨了 IBM 在面向服务架构 (SOA) 方面的发展趋势与最新理念。随着 SOA 成为企业 IT 的热点并逐渐走向实际应用,IBM 对其未来的展望和技术方向尤为值得关注。

今年是 Eclipse 五周年,以及 Rational 加入 IBM 的第四个年头。在这个值得纪念的时刻,我们专访了 IBM Rational 首席技术官 Lee R. Nackman 博士和 IBM 大中华区 Rational 软件总经理桂荣青先生。向广大 Rational 用户传递 Rational 的最新讯息和未来发展趋势。
SOA 从在业界成为热门 IT 名词,到今天越来越多的企业开始着手实施 SOA 解决方案,时间已经过去了很多个年头。在这期间,到底发生了什么样的变化?趋势是怎样的?这些问题不光是广大开发人员所关注的问题,也是 IBM 所关注的问题。在这个专访里,两位 IBM Rational 的专家和高管向我们讲述了 IBM 在 SOA 方面的最新理念。 

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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。
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