5、在线身份管理:从企业中心到用户中心的演变

在线身份管理的演进趋势

在线身份管理:从企业中心到用户中心的演变

1. 在线身份的概念

身份是一个动态且与上下文相关的概念,具有多个维度。它既可以用来代表一个人,也可以用于识别和认出这个人,因此身份在描述性和过程性方面都有应用。从哲学角度看,身份是流动和不确定的,关乎一个人“真正是谁”;而从更“实际”的角度看,身份是在特定上下文中以一组与个人相关的属性形式对个体的静态表示。

在在线身份管理的背景下,我们主要处理的是个体以数据形式呈现的静态身份,以及其在各个在线环境中的组成和部署。在在线环境中,身份管理主要涉及从与个体或在该环境中活动的其他实体相关的“身份信息”中构建身份。在这个意义上,人类和设备都可以有在线身份,而且从历史上看,由于互联网最初是作为计算机与计算机之间的基础设施发展起来的,设备身份先于人类身份出现在在线环境中。

无论是在线还是离线,个体都会在许多不同的关系中与他人和组织进行交互。所有这些关系都涉及信息和/或属性 - 值对的交换。不同类型的关系涉及不同的信息包,因此个体在不同的上下文中会呈现出不同的自我形象。例如,在工作相关的环境中,同事对一个人的描述会与在友谊环境中与该人互动的朋友的描述不同。在工作环境和社交环境中,与个人相关的属性是不同的,个体在这些上下文中也可能以不同的方式展示自己。

在在线环境中,个体的不同表现形式可以被定义为部分身份,或“数字角色”,它们是由人们在关系中提供或“散发”的信息构建而成的。部分身份的构建不仅仅基于与身份相关的个体所确定和控制的信息,接收者可能通过观察个体或其在数据中呈现的行为来构建自己对该个体的形象,并可能向现有的部分身份添加信息,从而形成“强加的角色”。部分(强加的)角色中包含的信息可能并不总是为相关个体所知。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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