专家答疑:危害SOA发展的五个杀手

著名SOA专家Dave Linthicum指出,在经济衰退期间,SOA面临来自风险投资者、萨班斯-奥克斯利法案、大型咨询公司、技能短缺及SOA-in-a-box概念等五个方面的挑战。

  著名SOA专家Dave Linthicum说,考虑到经济衰退,有一些新的事情将扼杀SOA。也许还有一些事情一直在扼杀SOA。下面就是在经济衰退时期可能扼杀SOA的物件事情:

  1.一些风险投资者在扼杀SOA。资金紧张,一些风险投资者对他们投资组合中的比较小的SOA技术公司进行微观管理。遗憾的是他们不懂市场并且 在许多情况下都打错误的电话。在最后一次鸡尾酒会上最酷的事情也许不是在一家特别的SOA技术公司中做这个正确的事情。我们现在正在看到各种愚蠢的事情, 包括一些SOA公司正在倒闭的过程中。

  2.萨班斯-奥克斯利法案将扼杀SOA。SOA公司需要利用资本。你可以通过风险投资获得资金,也可以通过公开市场获得资金。然而,目前在大多 数情况下不建议上市。各种管理规定让你无法承受。萨班斯-奥克斯利法案规定的报告制度是很昂贵的和不利于提高生产率的。因此,大多数SOA技术公司仍保持 私营状态或者根本筹集不到资金。这种情况有两个负面影响。第一,作为普通公民,我们没有机会投资新兴的SOA技术公司。第二,新兴的SOA技术公司不能像 大型上市公司竞争对手那样进入同样的公开市场。取消萨班斯-奥克斯利法案,技术市场将繁荣起来。

  3.大型咨询公司在扼杀SOA。我们又说到了这个问题。但是,这个问题仍在继续。大型咨询公司一般都为全球2000强企业和大型政府机构服务。 它们每一天都有放弃使用SOA的。糟糕的建议、厂商驱动的架构、缺少SOA技能、缺少实现SOA的整个途径等因素正在扼杀那里的SOA项目。在大多数情况 下,如果有更好的指南,这种情况是不会发生的。大型咨询机构由有能力的人领导,然后让一些孩子去做实际的工作。大型SOA咨询公司需要投资进行培训,获得 一个领导者,否则就不要玩这个游戏。

  4.缺少SOA技能将扼杀SOA。SOA不是开发,也不是传统的企业架构,它就是SOA。除非你拥有相关的途径、方法以及正确的实现技术和标准 等方面的知识,否则,你就不要应用SOA。大多数应用SOA的人没有这些知识,他们就失败了。缺乏SOA人才显然正在扼杀SOA。

  5.SOA-in-a-box在扼杀SOA。厂商似乎没有像过去那样大肆宣传,但是,整个SOA-in-a-box(SOA解决方案套件)概念 仍然存在。技术永远不是SOA的解决方案,技术是实施架构的手段。确实,你的架构应该是独立于实现技术和标准的。那些领先的技术一般不做架构的事情,最终 使用的补丁要比架构还多。对不起,没有SOA-in-a-box。


【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)与非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测和滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性和有限时间收敛特性,实现对电机转速和电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力和动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制与滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨如何利用深度强化学习技术实现微能源网中多类型能源(如光伏、储能、负荷等)的高效协调与优化调度。文中通过构建合理的状态空间、动作空间和奖励函数,设计适用于微能源网环境的深度强化学习模型,并结合实际运行约束进行策略训练与优化,旨在降低系统运行成本、提升能源利用效率并增强系统灵活性。研究包含系统建模、算法实现、仿真验证与结果分析全过程,且提供完整的Python代码实现,便于复现实验结果。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景的高校研究生、科研人员及从事能源系统优化、智能电网、综合能源系统等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网、园区级能源系统、虚拟电厂等场景的能量管理与调度优化;②帮助读者理解深度强化学习在能源系统中的建模方法与应用流程;③为科研论文复现、课题研究或工程项目提供算法参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐模块学习,重点关注环境建模与强化学习算法的接口设计,同时可扩展尝试其他强化学习算法(如PPO、SAC)以对比性能,进一步深化对智能优化方法在能源领域应用的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值