5、多云战略助力业务加速发展

多云战略助力业务加速发展

在当今数字化时代,云技术的发展日新月异,企业如何利用多云战略加速业务发展成为了一个关键问题。本文将探讨多云战略中的一些重要概念,包括安全和合规基线、延迟成本、机会收益,以及如何创建业务路线图并将其映射到云适配战略。

安全与合规基线

在制定多云架构时,安全和合规基线是重要的考虑因素。安全基线确保系统具备基本的安全防护能力,而合规基线则要求企业遵循特定业务领域或行业分支的框架。作为起点,企业可以使用 The Open Group 提供的标准信息库(SIB),其中包含了在起草多云架构时可能需要考虑的标准列表,可在 https://www6.opengroup.org/sib.html 查看。

延迟成本

企业在确定了基础架构或参考架构后,会面临新的技术评估。此时,关键在于评估这些新技术对业务的价值,这就需要通过业务案例来判断资源消耗是否支持特定的业务需求。

以企业升级网络带宽为例,升级带宽需要投资,但如果能让员工更快完成工作,承接更多任务,那么从长远来看,业务案例是积极的。然而,如果市场需求出现,企业未能及时采用新技术或加速应用开发,可能会失去部分市场和收入。这种因错过特定时机而产生的成本就是延迟成本。

延迟成本这一术语由 Donald Reinertsen 在 2009 年出版的《The Principles of Product Development Flow》一书中提出。虽然它主要作为财务参数,但也是评估采用云技术业务案例的良好驱动因素。使用相对灵活的云资源可

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略
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