工行仓颉版短信业务系统荣获仓颉社区先锋应用奖,引领金融信创新征程

在信息技术应用创新的浪潮中,仓颉社区吸引了众多企业和开发者的积极参与,已有多个应用成功落地,展现出蓬勃的创新活力。仓颉编程语言精心遴选了在社区建设、应用创新、开源共建、技术布道等方面做出突出贡献的优秀项目应用,并颁发仓颉社区先锋应用奖。其中由中国工商银行仓颉语言转型攻坚团队全力打造的服务端应用工行仓颉版短信业务系统荣获仓颉社区先锋应用奖。

中国工商银行仓颉语言转型攻坚团队

工行仓颉版短信业务系统荣获仓颉社区先锋应用奖

应用简介

短信业务是银行业务的延伸,提供了一种客户主动接入银行业务的渠道形式。工行短信业务系统支持7*24小时免费为用户提供信息查询、业务定制、业务咨询等全方位的金融服务,用户通过编辑短信发送至95588,可实现业务的轻松办理。

仓颉版短信业务系统(以下简称:业务系统)采用云原生架构,利用集群化多点部署降低单点故障风险,以秒级部署、弹性伸缩、高效运维满足业务快速迭代需求。

业务系统对仓颉语言特性和工具进行了深度试用,基于仓颉标准库网络通信机制实现实时交易、超时处理、连接池管理等高可用服务通讯,保障服务通信准确性;基于仓颉并发、数据类型、内存管理、锁机制等特性实现热点数据缓存处理,实现高并发场景下数据写入控制,保障多线程数据安全,提高并发场景吞吐量;基于神农微服务框架(Silo-Framework),使用面向对象编码模式,集成woods组件实现WEB资源的注册、请求分发与解析;基于spirit组件结合Gauss数据库驱动构件实现数据库连接管理以及CRUD等操作。

应用成果

在仓颉版工行短信系统应用研发过程中,工行仓颉语言转型攻坚团队深入挖掘仓颉语言研发新模式,充分发挥仓颉语言的优秀特性,提升系统可用性。实现了从芯片、操作系统、中间件、数据库到编程语言全栈信创系统对客服务,工行短信业务系统目前已高效处理近23万笔业务,且运行稳定,为客户提供了安全、可靠的短信金融服务。并且,工行基于仓颉编程语言输出了仓颉语言版通用基础镜像版本,打造出仓颉语言云原生技术底座,为短信业务的创新发展提供了坚实的技术支撑。同时,基于仓颉语言包管理工具,完成了仓颉版工程的制品制作、发布、部署全链路工具研发及投产应用,有效提升了仓颉语言在短信业务中的DevOps能力,进一步优化了短信业务的开发和运维流程。此外,工行还输出了仓颉语言版多项技术解决方案及指引文档,为短信业务的后续规模化推广奠定了坚实基础。在仓颉语言生态建设方面,工行积极参与仓颉语言生态共建,输出了仓颉版雪花算法构件、优化了仓颉版日志构件等,为整个仓颉语言生态在短信业务领域的繁荣发展贡献了重要力量。

应用创新点与社会影响

工行仓颉语言转型攻坚团队在仓颉语言试点应用实践中,在完成业务系统对客功能实现的基础上,拓宽思路并积极探索仓颉语言系统与工行软件生态融合的可行方案。实现了仓颉国产编程语言在金融行业从0到1的突破,成功攻关根技术自主可控,消除了断链风险,并建设了全栈信创系统,打造了金融行业的示范标杆。同时积极探索仓颉版业务系统与存量Java技术生态的平滑对接方案,形成了仓颉语言密码纳管、自动化持续集成交付、应用研发指引等行业通用解决方案,为仓颉编程语言的规模化推广积累了宝贵的转型经验。此外,工行还协同共建仓颉语言生态,携手华为仓颉团队加强关键中间件研究攻关,催化仓颉工具链升级与仓颉生态发展。

中国工商银行作为仓颉编程语言重要生态合作伙伴,具备卓越的研发实力和创新魄力,工行仓颉版短信业务不仅在技术层面实现了重大突破,更在金融行业信创转型的征程中树立了新的里程碑,助力仓颉编程语言在金融行业蓬勃发展。未来,仓颉编程语言将携手更多企业伙伴和开发者深入推进国产应用编程语言架构转型,输出更多优秀的创新应用,共建共创仓颉编程语言繁荣生态。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通是一种借助水下声波实现息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通体系中,显著增强了水下息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下道中的频率选择性衰减问题,保障号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、号分析与通模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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