4、Power BI 工具安装、授权及相关知识详解

Power BI 工具安装、授权及相关知识详解

1. 本地数据网关安装与配置

在安装并注册网关后,可将数据源、网关管理员和授权的数据源用户添加到 Power BI 服务中。在 Power BI 服务的齿轮图标下会出现“管理网关”选项。

新的网关版本可用时,本地数据网关 UI 的“状态”选项卡会发出通知,建议及时安装更新。创建导入和 DirectQuery 数据集以及使用 Microsoft 业务应用平台中的其他 Azure 服务时,需要标准模式的本地数据网关,而非个人模式网关。

Power BI 服务对本地源使用只读连接,而其他服务(如 Power Apps)可使用网关对这些源进行写入、更新和删除操作。恢复密钥用于生成对称和非对称密钥,对数据源凭据进行加密并存储在云中,仅在收到刷新或查询请求时,网关机器才会解密凭据区域。以下场景需要用到恢复密钥:
- 迁移网关及其配置的数据源到另一台机器;
- 恢复网关以在不同域账户下运行服务,或从崩溃的机器上恢复网关;
- 从现有网关管理员处接管现有网关的所有权;
- 将网关添加到现有集群。

本地数据网关的最终配置屏幕提供了几个高级选项:
- 添加到现有网关集群:网关集群可消除本地数据访问的单点故障,每个额外的网关集群成员必须安装在不同的计算机上。使用网关集群时,所有成员需运行相同的网关版本,并移除或禁用离线成员。加入集群时需输入先前安装网关的恢复密钥。
- 更改区域:默认情况下,网关安装在与 Power BI 租户相同的 Azure 区域,通常无需更改。但在 Power BI Premium 支持多地理位置的情况下,可能需要在不同的 Azure 区域安装网关。 <

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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