简单、安全的混合远程办公解决方案丨Parallels RAS简介

简单、安全的混合远程办公解决方案,让用户能够通过任何设备或操作系统,远程访问应用程序和桌面。

1、创建理想的数字工作区,将您的应用和桌面从本地服务器集中到云端,包括AWS和Microsoft Azure。

2、为远程员工增强数据安全性和合规性。

3、借助可快速扩展以满足您的需求的解决方案,简化并集中管理您的多云资源。

4、获得24/7全天候支持和免费培训。

产品优势

无论您处于虚拟化之旅中的哪个阶段,Parallels RAS都能为您提供帮助:将本地和多云解决方案连接到一个集中的管理控制台,供管理员和安全虚拟工作环境中的最终用户使用。

01、连接

通过Web客户端或本地客户端,在任何设备或操作系统上访问虚拟桌面和应用程序。卓越、直观的用户体验。

02、安全

通过中央文件存储、加密、多重身份验证和精细策略,增强数据安全性和合规性。

03、部署

在主要虚拟机监控程序或Microsoft Azure、AVD和AWS的云端部署虚拟工作区并自动化部署过程。

04、管理

利用自动预配和自动缩放功能,简化本地、混合和公有云的工作负载管理。

05、保存

通过我们的一体化解决方案降低成本,无需任何附加项。包含24/7全天候支持和免费技术培训。

06、易于部署配置和维护

Parallels RAS简化了IT基础结构的部署和维护。开箱即用,易于安装和管理,同时减少了IT工作负载。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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