CRM的未来之路

本小组对CRM产品未来走向进行预测,包括前台和后台信息系统进一步融合,呼叫中心功能扩充成联系中心,基于网络的自助服务成重要服务方式,CRM产品融入PRM功能,融入知识管理和竞争情报理念,CRM的ASP方式有待盈利。

 

      CRM技术和市场的发展趋势对于CRM系统的用户、CRM软件开发商的重要性是不言自喻的,也是专业媒体、咨询公司和研究机构所关心的话题。在这个以变化和创新为主旋律的时代,预测未来总是冒着一定的风险。本小组在此给出关于CRM产品的未来走向预测。

  前台和后台的信息系统将进一步融合。后台软件产品的供应商,如ERP厂商,将继续扩充自身的前台管理功能。前台软件的供应商也将增强自身的前台产品与其它后台产品的集成能力。


  呼叫中心的功能将大大扩充,真正地实现电话、www、Email、传真、无线通讯、直接接触等的融合,成为联系中心。


  基于网络的自助服务将成为企业向用户提供服务的重要方式。


  现有的CRM产品将融入更多的合作伙伴关系管理(PRM)的功能。而PRM产品将会有更细、更具先进性的行业解决方案,并将融进分销系统软件和电子商务软件的一些功能,获得较大发展。


  未来的CRM产品将融入知识管理和竞争情报的部分理念,成为知识管理和竞争情报的有力工具。


  CRM的ASP方式将为人们所认识,但获得预想中的利润还有待时日。

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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