WAP 调用BREW

WAP调用BREW业务为用户访问BREW应用提供了更为广泛地接入方式。BREW开发商可以通过该业务推广自己的应用服务,WAP服务商可以为其所提供的内容增加特色服务,从而促进整个增值业务产业链的发展。
WAP调用BREW是采用WAP页面嵌入BREW超级链接方式实现的。为了支持WAP调用BREW功能,需要手机厂商在OEM层做相应的修改与支持工作。当用户点击该某个指定的Hyperlink时,WAP浏览器将把该链接直接传递到手机OEM层。手机OEM层将根据链接内容启动BREW的AEE层,并执行相应的功能。同时,WAP浏览器将被挂起。当完成BREW功能操作后,WAP浏览器被恢复到进入页面。

WAP调用BREW的主要功能有:

1. 直接启动MobileShop连接到下载中心首页。

2. 直接启动MobileShop连接到推荐应用的购买页面。

3. 直接启动MobileShop对应用进行升级检查。

4. 直接启动MobileShop的应用查询功能。

5. 直接启动BREW应用,并传递内容参数。

利用WAP调用BREW业务,通过运营商或者CP/SP的WAP平台来展示或推广BREW应用是一种重要的技术推广手段。运营商或者CP/SP为了利用WAP调用BREW业务的功能来展示应用,就需要获取应用的ItemID与机型对照列表,并明确进行WAP展示的业务名称、目的。

通过WAP调用BREW业务,可以增加运营商移动增值业务品牌的访问量。在WAP浏览器的页面中提供相应的连接到基于BREW的业务, 可以引导更多的用户使用该业务, 从而为运营商增加BREW的ARPU。同时,可以增强BREW分发系统目录的表现力,利用WAP对图片等多媒体的支持,丰富BREW分发系统目录中应用的表现和描述, 从而增强用户的使用体验和满意度.

另一方面,通过WAP调用BREW业务,运营商或者CP/SP为用户提供了一致的界面,能够激发CP/SP开发移动增值业务的积极性。比如在LBS应用的栏目中可以同时提供WAP和BREW的定位应用,使开发商在同一WAP页中同时提供WAP和BREW的应用。

一个WAP调用BREW业务的WML页面文件如下:

<?xml version="1.0" encoding="gb2312"?>

<!DOCTYPE wml PUBLIC "-//WAPFORUM//DTD WML 1.1//EN"

"http://www.wapforum.org/DTD/wml_1.1.xml">

<wml>

<head>

<meta http-equiv="Cache-Control" content="max-age=0"/>

</head>

<template>

<do type="option" label="返回">

<go href="http://wap.uni-info.com.cn"/>

</do>

</template>

<card title="大富翁游戏">

<p>

<img src="./pict/log.png" alt="图片下载中..."/><br/>

大富翁游戏的广告,描述等等<br/>

<a href="cmshop:ItemID=762368" title="下载">下载大富翁游戏</a><br/>

<a href="info.wml" title="详细描述">游戏的具体信息</a><br/>

<a href="http://wap.uni-info.com.cn" title="返回¨">返回上一级</a>

</p>

</card>

</wml>

本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/wireless_com/archive/2009/12/09/4971653.aspx

【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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