TechExcel签约大连安博教育,助力ITSM教学应用

TechExcel公司为大连安博教育提供ServiceWise IT服务管理软件,用于教学应用,帮助提升教学质量。此前TechExcel已在2009年为安博教育集团提供过定制化的IT服务管理解决方案。

      2013年1月,北京——近日,作为通过国际ITIL权威机构Pink Elephant认证、行业领先的IT服务管理解决方案提供商,TechExcel公司喜签安博(大连)软件与服务外包人才实训基地(以下简称“大连安博教育”),采购ServiceWise IT服务管理软件,助力大连安博教育ITSM教学应用。

       大连安博教育隶属于安博教育集团,基地分为企业区、实训区、生活区和人才会展中心四大类完整功能区,开展IT人才实训、定单培养、企业人才培训、IT人才派遣、国际国内高级项目经理培训等业务。近几年,大连安博教育在快速发展的同时,也愈发意识到教学质量和教学信息化的重要性,所以一直在寻求一种灵活实用的操作工具来更好的支撑教学质量,通过多方面选型与考虑,最终决定选用TechExcelServiceWise IT服务管理软件,作为教学工具使用,助力其IT运维职业教育。

      谈起TechExcel与安博教育的渊源,可以追溯到2009年,TechExcel公司早在2009年就为安博教育集团量身定制过功能强大、可灵活定制的ServiceWise企业级IT服务管理解决方案,并得到了安博教育集团领导及专家组的广泛好评。这次与大连安博教育再次携手,不仅表明了安博教育对TechExcel公司一直以来的认可与青睐,更是展现了TechExcel公司作为世界领先的应用生命周期管理(ALM)、IT服务管理(ITSM)和客户关系管理(CRM)解决方案提供商的不俗实力。相信随着ServiceWise IT服务管理软件在大连安博教育教学方面的支持和使用,定能助力大连安博加强教学信息化建设,增强安博教育的核心竞争力。

关于大连安博教育

    安博教育集团是“以学习者为中心”面向个人及机构提供学习和教育服务的领航机构,致力于通过领先的技术方案、高品位的教育服务和变革性的创新资源,完善个体的终生学习和学习型组织的发展进程,助力于全社会的创新能力和国民素质的提升。安博教育集团连续多年被新浪、搜狐、腾讯、《人民日报》、新华社等国内权威媒体誉为中国十大教育服务品牌,被《中国企业家》杂志评为“中国最具成长性企业21星”,被《商务周刊》连续三年评为“中国100快”公司等。安博(大连)软件与服务外包人才实训基地隶属于安博教育,坐落在大连天地软件园中,在这座浪漫之都的软件产业带核心区,与近800家软件企业比邻而居,占地11公顷,建筑面积20余万平方米,实训基地共12栋建筑,拥有完备、先进的学习和生活设施。

关于TechExcel 公司

TechExcel公司是世界领先的应用生命周期管理(ALM)、IT服务管理(ITSM)和客户关系管理(CRM)解决方案提供商,倡导"以知识为核心"的管理理念,以高度灵活配置能力的软件产品为优势,助力企业实现产品研发与服务支持间的畅通与高效,通过成熟的管理实践,实现企业战略目标。

TechExcel 公司1995 年成立于美国加州Lafayette,目前公司的研发、营销、服务及伙伴网络已遍及世界五大洲,产品已成功实践于全球43个国家和地区2000多家客户,并涵盖全球500强企业的20%。客户行业覆盖金融/银行、游戏开发、软件和IT服务、制造业、教育、医疗、通信、工程、物流、国防等众多领域。

了解更多,请访问www.techexcel.com.cn或致电400-826-1113。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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