11、微软 365 协作、移动性与分析功能全解析

微软 365 协作、移动性与分析功能全解析

在当今数字化办公的时代,企业对于高效协作、移动办公以及数据洞察的需求日益增长。微软 365 凭借其丰富的功能和强大的工具集,为企业提供了全面的解决方案。本文将深入探讨微软 365 中的设备管理、应用管理、活动报告、使用分析以及个人工作习惯分析等重要功能。

1. 设备与应用管理

要使用设备配置文件,设备必须在 Intune 中注册。设备注册意味着组织可以控制设备的设置,但许多用户,尤其是自带设备办公的用户,可能会对此有所顾虑,认为这侵犯了他们的隐私。不过,Intune 可以在更精细的层面进行管理,这在应用管理中体现得尤为明显。

1.1 移动应用管理(MAM)

Intune 提供了移动应用管理(MAM)功能。与移动设备管理(MDM)不同,MDM 是在设备层面进行管理,而 MAM 则专注于应用层面。微软 365 高度依赖身份驱动的安全概念,所有 Office 365 应用都需要通过登录来访问,本质上是将其作为安全容器。Intune 可以关联哪些数据属于以受管理身份登录的配置文件,哪些数据不属于。

这使得管理员可以设置要求和配置,让用户能够在未受管理(或受管理)的移动设备上安全地使用受管理的应用。MAM 不仅可以设置安全要求,还能部署、发布、监控和更新设备上的应用。

以一个经常使用 Teams 应用的用户为例,该用户使用个人的非管理 iOS 设备访问组织数据和个人数据。以下是为 Microsoft Teams 应用设置的策略配置:
| 策略编号 | 策略名称 | 配置说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | 名称 | 输入策略的名称 |

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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