据调查显示亚太地区SOA实施呈增加趋势

SpringboardResearch的调查显示,亚太地区的企业表现出较高的面向服务架构(SOA)实施准备度。调查涵盖新加坡、马来西亚等国家的343位CIO及业务经理。结果显示,应用程序集成、数据集成及缩短服务交付时间是主要驱动力。72%的受访企业已部署Web服务并遵循相关标准。

据Springboard Research市场研究公司的调查报告,亚太地区已经显示出实施面向服务架构(SOA)较高的准备状态。

Springboard Research公司新兴软件资深市场分析师Balaka Baruah Aggarwal说道:“我们发现使用频率高的IT最佳实践,如IT基础架构标准化和中间件技术、部署Web服务和强大的产品以及技术意识等,对于SOA部署来说是至关重要的。这也预示着在来年SOA的实施将增加。”

这些发现来自于Springboard对 343位首席信息官(CIO)和大中小型企业业务经理的调查结果,他们分别来自于对东盟(新加坡、马来西亚、菲律宾)澳大利亚、印度、中国和新西兰。

该项调查还显示随着SOA逐渐变成主流趋势,SOA实施的总体进度放缓,而许多规划员仍计划部署SOA,大多数SOA的实施者也期望在2009年度能够增加SOA的投资。

Springboard Research公司软件研究副总裁Michael Barnes指出:“亚太地区的SOA实施周期正经历着自然成熟过程,这个过程最典型的特点就是与IT相关的市场。”

Barnes还补充道:“我们发现这里的SOA倡议与其说是一个具体的目标或设计点,还不如说它是一种迅速成为其他IT项目(如新应用程序的开发、业务流程管理和应用与数据整合)整体部分的方法。”

调查显示:亚太地区企业实施SOA的最大首要原因是为了应用程序集成(18%),数据集成(12%)和缩短交付新型服务的时间,同时降低成本 (9%)。另外,72%的受访者已经部署了Web服务(并且实行了Web服务标准)以求保证对于利用这些标准的SOA相关倡议稳定、持续的需求。
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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