5、云计算标准:推动联邦政府云服务的关键要素

云计算标准:推动联邦政府云服务的关键要素

1. 云计算标准化驱动因素

联邦政府支持云计算解决方案标准化的关键驱动力在于满足安全、可移植性和互操作性的要求。若缺乏通用的互操作性和可移植性标准,联邦机构可能需对其软件进行重大修改,或通过专有应用程序编程接口(API)调整代码以适应特定的云服务环境。这可能会增加在不同云服务提供商(CSP)之间迁移的成本,使某些担心被锁定在特定云服务中的联邦机构面临障碍。

许多云计算中使用的标准是现有标准的融合。随着云计算技术的成熟,行业共识将开始为云环境制定专门的新标准。美国国家标准与技术研究院(NIST)的“加速采用云计算标准倡议”(SAJACC)旨在通过开发测试,展示云系统能够支持特定用例的程度,从而加速这些新标准的采用。

2. 联邦法律和政策

联邦政府通过立法、监管或与政府采购相关的合同义务直接参与标准的制定和实施。支持标准制定有助于在联邦政府内部更广泛地采用云计算,并帮助联邦机构履行联邦法律和政策规定的责任。这些责任要求联邦机构在实际可行的情况下,在采购活动中使用自愿性共识标准。

以下是一些相关的联邦法律和政策:
- 贸易协定法案(TAA) :1979 年的 TAA 管理与其他国家的贸易协定。根据该法案,联邦机构被禁止参与任何给美国对外贸易造成不必要障碍的标准相关活动,并需考虑国际标准。此外,TAA 可能禁止云计算服务器和存储设备中的数据存放在该法案未涵盖的国家。NIST 支持 TAA 的实施,包括对联邦、州和地方政府进行标准、合格评定和技术法规基础知识的教育。
- 国家技术转移和推进法案(NTTAA)

【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。
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  | 博主筛选后可见
 
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