企业信息化:Web2.0带来的启示

通过参加毛新生先生的讲座,了解到Web2.0不仅是一种技术趋势,更是提升企业内部沟通效率的有效手段。利用IM、Blog和Wiki等工具可以建立企业内部社区,促进员工之间的交流与合作。

本周日参见了毛新生先生讲解的Web2.0课程。虽然是在3.8节,但优快云组织得还是考虑得非常周到,非常人性地准备了玫瑰。可惜由于个人原因,还是迟到了20分钟。

在会上,收获最大的是毛先生在讲解Web2.0在企业信息化中的应用。因为我最近负责公司的未来信息化建设,屁股决定脑袋,当然会更加关注这里。好在我本来就是技术人员,其实对于毛先生的全部都还是很理解的。

可能这得回答Web2.0是什么。回答这个问题,我一定没有毛先生回答得深刻。但是我尽量说出我的理解:

  1. WEB2.0是社区(Social)。不管Web什么版本,都是为了聚集人气。以前是公布信息,现在是让所有人参与进来。那么这就会组成一个社区,依靠这个社区,更让这些人离不开,并吸引更多的人。
  2. WEB2.0是技术(Technical)。包括IM,Blog,Wiki。是这些代替了传统的工具。
  3. WEB2.0是商务(Economic)。

下面是毛新生的提出的WEB2.0模型:

其实,我关注的还不是WEB2.0的商业价值,我更关注的是WEB2.0的应用价值,在企业信息化中的应用价值。这点非常诱惑人。

对于一个建设好的社区,需要的就是人气。而信息化建设的目标之一,也是让所有的员工都集中到一个平台上进行工作。有了这点基础,企业的信息化平台,自然也就是拥有了全体员工的社区。经理和员工的工作互动,员工和员工的工作互动,内网和外网的互动,等等这些都是将企业的沟通成本降低的好的方法。

信息化的根本目的之一,就是降低沟通成本。而基于WEB2.0建设起来的信息化,正是让沟通变得及时、全面、深刻。IM让沟通及时,Wiki让沟通全面,Blog让沟通深刻。

从这一点上来说,WEB2.0确实是非常好的发展方向。当然了,我不要忘记这是基于企业的业务系统信息化的基础之上的。我们以前讲的SOA,大都是在这个范围内提出的。以毛先生的意见,在WEB2.0时代,我们是基于WOA的架构方式(即:用Web的表现形式,Feeds的数据源,REST的操作)来组织的。

其中Feeds让我也非常有所触动。其实这就是以前一直在困扰的问题,那就是企业信息化如何和Internet信息化整合。类似与RSS的标准,正是这个整合的很好的基础。我们只要管理这些Feeds源就可以了。

总体说来,毛先生的讲课,确实有点茅塞顿开的感觉。同时也得感谢优快云的组织。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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