15、混合身份管理架构设计与授权信息保护

混合身份管理与授权保护解析

混合身份管理架构设计与授权信息保护

1. AAD Connect同步流
  • ISR特性 :ISR即入站同步规则(Inbound Synchronization Rule)。其特性包括:
    • 连接器(Connector) :用于与连接的数据源进行通信的代码模块,以前称为管理代理(Management Agents,MAs),安装在运行Azure AD Sync的计算机上。
    • 属性流(Attribute flow) :MV是相邻连接器空间中所有加入身份的合并视图。当计划运行同步(完全或增量)操作时,属性流会在连接器空间和MV之间双向发生,且仅在同步运行时发生。属性流在同步规则中定义,可分为入站(ISR)或出站(OSR)。
2. AAD Connect高可用性
  • 中型企业 :对于中型企业,新的Azure AD Connect服务器可以在几个小时内重新构建和重新同步。
  • 大型组织 :拥有超过100,000个用户的大型组织同步需要更多时间。若需要更快的恢复时间,AAD Connect可配置为使用具有SQL高可用性的专用SQL服务器部署。
  • 另一种方法 :使用另一台安装并配置为暂存模式的AAD Connect服务器,可减少恢复时间。
3. 提供密码管理功能
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率创新能力。
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