在已投产的J2EE应用服务器中,BEA稳居市场第一

2001年的一项由METAGroup进行的调查显示,在已投产的J2EE应用服务器市场中,BEA拥有37%的份额,显著领先于其他竞争对手。在部署EJB应用方面,BEA同样占据主导地位。
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 2001年9月,META Group发布了其针对基础结构软件市场所做的调查报告,该报告显示,在已投产的J2EE应用服务器市场中,BEA份额为37%,比第二名高出近70%。 该项调查的对象包括来自《财富》2000强企业中的200多位IT决策人士,主要是负责选择和部署J2EE应用服务器的经理和主管人员。调查结果显示:在已投产的J2EE应用服务器方面,BEA份额为37%,IBM为22%;在部署EJB应用方面,BEA为52%,IBM为14%。 META Group调查的目的是确定哪些J2EE应用服务器被实际投入使用。此外,META Group还专门调查了采用J2EE应用服务器开发EJB应用的情况。由于EJB应用用于复杂的关键任务应用,它为业务逻辑、交易管理以及对大规模企业应用至关重要的数据库访问提供了基本的基础结构,因此,EJB部署是相当重要的。 META集团应用开发战略部项目总监托马斯Ÿ墨菲说:“META Group发现用户所喜欢的电子商务平台是既能够解决当前的主要问题,又能为增长创造商机,并便于调整。我们认为,随着厂商努力地加强各自产品的功能和性能,应用服务器的功能将不断地扩展,最终会影响整个电子商务环境。” BEA高级副总裁托德·尼尔森说:“有许多研究机构采用许可证收入估价和服务收入拆分的方法来衡量应用服务器市场份额,这样的结果不能准确地反映市场实际状况。META Group针对实际用于关键任务应用中的应用服务器进行调查,是找到了问题的核心。其结果表明市场对BEA的欢迎程度,这个来自第三方的结果也验证了我们11000家用户和2100家合作伙伴的声音:BEA是企业级电子商务基础结构方面最受欢迎的选择。” META Group调查了《财富》2000强中的企业。他们通过电话,直接与中高层IT决策人对话。在参加调查的公司中,有53%的美国国内企业,其余为在美的跨国企业。 META集团是全球领先的研究和咨询公司,专注于信息技术和业务变革策略方面的研究。META Group 通过其客观的、连续的指导,帮助各种组织更快、更有效地创新。公司网址:www.metagroup.com。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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