29、SaaS 云计算采用的挑战与研究分析

SaaS 云计算采用的挑战与研究分析

1. 研究目标

本研究旨在深入了解近期出现的影响 SaaS 云计算采用的各种前因和挑战。

2. 研究方法

系统性文献综述(SLR)是一种利用系统方法收集和评估先前研究的文献研究类型,透明度是其重要原则之一。SLR 的主要流程包括规划、实施和报告三个阶段,具体步骤如下:
1. 确定研究问题并形成查询字符串
- 为实现研究目标,制定了相关研究问题,并从中提取了关键词,如“Cloud”“Adoption”“Cloud Computing”等,通过“AND & OR”构建查询。
- 数据收集来源包括 Scopus、Thomson Reuters、Elsevier 等多个数据库,以及一些知名期刊,搜索自 2015 年及以后发表的论文。
2. 设置纳入/排除标准
- 纳入标准
- 2015 年及以后发表的论文。
- 英文撰写的研究。
- 发表在期刊、会议、会议论文集或研讨会的研究。
- 探讨云计算采用挑战的研究。
- 排除标准
- 2015 年以前的研究。
- 非英文撰写的研究。
- 与云计算采用无关的研究。
- 正在评审中的研究。
3. 质量保证
- 仅选择来自知名图书馆和知识库的研究。
- 仅选择知名期刊的文章。
- 仅选择排名靠前的期刊。
4.

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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