14、亚马逊云服务(AWS):全面的云计算解决方案

亚马逊云服务(AWS):全面的云计算解决方案

在当今数字化时代,云计算服务对于各类组织的发展至关重要。亚马逊云服务(AWS)作为行业领先的云计算平台,提供了从虚拟计算、存储、网络到完整计算栈的综合基础设施即服务(IaaS)。

1. AWS 概述

AWS 自 2006 年开始运营,凭借其丰富的经验和卓越的性能,为全球数十万客户提供服务。亚马逊拥有长期使用去中心化 IT 基础设施的历史,这使得其开发团队能够按需访问计算和存储资源,提高了生产力和灵活性。AWS 具备以下显著特点:
- 灵活性 :允许组织使用熟悉的编程模型、操作系统、数据库和架构,以满足多样化的业务需求。
- 成本效益 :组织只需为实际使用的资源付费,无需长期承诺。
- 安全性 :遵循安全最佳实践构建服务,提供适当的安全功能,并详细说明如何使用这些功能,确保端到端的安全和隐私。
- 可扩展性和弹性 :组织可以根据客户需求快速增加或减少 AWS 资源,有效管理成本。
- 经验丰富 :亚马逊在可靠、安全地交付大规模全球基础设施方面拥有超过十五年的经验,组织可以从中受益。

不同类型的组织广泛使用 AWS,例如:
- 大型企业能够快速、经济地部署新的内部应用程序,如薪资应用、人力资源解决方案、库存管理解决方案和在线培训。
- 制药研究公司利用 AWS 提供的计算能力执行大规模模拟。
- 媒体公司为全球客户提供无限的视频、音乐和其他媒体服务。

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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