13、利用微软服务实现安全远程工作与网络安全防护

利用微软服务实现远程工作与网络安全防护

利用微软服务实现安全远程工作与网络安全防护

一、实现安全的远程工作

在当今数字化办公的时代,实现安全的远程工作至关重要。我们可以借助微软Azure AD和WVD来达成这一目标。

(一)选择合适的Azure区域

根据当前所在位置,选择合适的Azure区域能提供更好的用户体验。不过,还需考虑网络条件、终端用户设备以及虚拟机配置等可能影响部署的因素。

(二)网络指南

网络组件对于实现远程工作至关重要,带宽是规划环境时需要关注的关键指标,因为它会影响用户体验。不同类型工作负载的推荐带宽可参考 此处 。以下为不同工作负载类型推荐带宽的示例表格:
| 工作负载类型 | 推荐带宽 |
| ---- | ---- |
| 类型1 | X Mbps |
| 类型2 | Y Mbps |

此外,显示分辨率和带宽也是影响因素。不同显示分辨率在30 fps下的推荐带宽如下表所示:
| 显示分辨率 | 推荐带宽 |
| ---- | ---- |
| 分辨率1 | A Mbps |
| 分辨率2 | B Mbps |

(三)虚拟机规划

对于Windows虚拟桌面环境的虚拟机,微软提供了不同工作负载类型的示例,以帮助我们正确规划所需的虚拟机大小。同时,还需考虑同一时间访问同一应用程

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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