43、云环境下的商业智能(BI)部署与未来趋势

云环境下的商业智能(BI)部署与未来趋势

1. 云环境下的 BI 工具操作与部署

在云环境中进行商业智能(BI)操作时,以 Quicksight 为例,其界面左侧菜单有各种维度和事实信息,右侧是一个大画布。通过顶部菜单栏的加号,可向画布添加可视化元素,如图形或表格信息。接着,将左侧所需的维度和事实拖放到新添加的可视化元素上,就能生成图形。还能随时通过屏幕底部的“可视化类型”列表更改可视化的形状和类型,只需点击几下鼠标,就能得到一个整洁且有意义的图形分析界面。

测试发现,Quicksight 在可视化方面与 QlikSense 非常相似,对于有 QlikSense 使用经验的用户来说很实用。而且它隐藏了标准 BI 工具背后的大部分复杂性,没有脚本编辑器,所有可用信息都集成在这个屏幕中,这一点也和 Qlik 的关联引擎类似,适合不太熟悉报表和仪表盘工具的用户,他们可以避免在脚本中定义复杂计算的困扰,轻松查看数据。

在 AWS 云部署解决方案,可使用软件设备。软件设备是由供应商构建的解决方案,包含工具所需的所有设置。供应商会根据所选平台的类型和大小,从 AWS 中为你选择最适合工具需求的基础设施。运行该设备的最终成本包括运行平台所需的 AWS 资源成本,以及工具的许可费用或其他可能产生的费用。可以在 AWS 市场 浏览 AWS 设备,其中有一个包含所有商业智能工具的类别,

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
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