Elixir Report

Elixir报告

Elixir Report

摘要 大量信息可能是不能避免的。当您开始运作一个电子商务公司或是财富 500强的企业,要求以报表形式传递更多信息好像永无止境。实际上,如今更多复杂客户要求报表以各种硬拷贝和软拷贝形式传递,并且需要从各种数据源中获取数据,如XML,文本文件,LDAP,关系数据库以及应用数据库。Elixir Report 迎合了您的优秀,尤其可帮助您显著减少开发专业质量报表的时间和工作量。而且,由于产品支持国际化,所以您的产品可以在全球通用。 组件列表 技术特性 ·Report Server Access API Elixir Report Server 具有一系列小而强大的Report Server Access API,允许报表请求通过编程来完成。您也可以建立报表web接口与Servlet Engine 集成,也可以与JavaMail集成,以通过电子邮件传递报表。您可以编写基于Java 2的客户端应用程序,通过API来生成报表。 ·报表请求控制器 报表请求控制器管理外部客户端的请求,如Java应用程序或servlets,将报表请求分配到多个引擎。如果请求数比并发显示引擎多,这些请求将依次排队。Report Server的所有活动都将通过控制器形成日志文件。 ·工作空间 工作空间允许不同的报表在逻辑集合中分组。例如,有一个工作空间用于行政部门的报表,另一个工作空间用于人力资源部门的报表,不同的工作空间属于不同的部门。实际上,每个部门可以设置多个工作空间。 ·服务器端并发显示引擎 服务器端并发显示引擎用来获得高性能的报表显示。显示过程作为背后服务器来运行,生成的报表可以输出到客户端或在服务器中缓存。高扩展性的引擎支持并发处理,通过调用多个显示引擎并发的生成报表。 ·数据源管理器 数据源管理器为Elixir Report 提供了接口,以从外部数据源,如RDBMS(如Oracle,IBM DB2,Sybase, Microsoft SQL Server等),XML,LDAP,Java Objects和文本文件,来提取数据。也可以在Elixir Report中定制其它数据源。 ·部署环境 Elixir Report Server引擎可以通过Servlets 部署到应用程序服务器中,如WebLogic, Tomcat, iPlanet, WebSphere等。 应用场景 适用于东方习惯的报表系统,服务器端报表引擎提供强大的计算运行支持。 运用优势 开发环境 Jbuilder/WebSphere Studio Application Developer/Visual Age for Java/Sun ONE Studio (formerly Forte for Java) 支持平台 ";;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;Windows 95 Windows 98 Windows NT 4.0 Windows 2000 Windows ME Windows XP Linux ";;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 标准报价 1)专业版 7,620 元人民币 2)企业版 19,200 元人民币 * 以上报价仅供参考,具体以厂商正式报价为准。 电话 021-58549800 Email: tools@sh.grapecity.com http://www.grapecity.com/china
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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