24、深入探索 Azure 资源的安全、治理与 DevOps 工具

深入探索 Azure 资源的安全、治理与 DevOps 工具

1. Azure 安全、隐私与信任

在向云端迁移时,组织及其用户最大的担忧往往并非成本或时间,而是安全、隐私和合规性,这些都是强大的 Azure 治理的关键要素。

将业务迁移到云端意味着把监管合规的责任部分交给云服务提供商,云服务提供商需确保企业符合州、联邦和国际要求。不过,合规仍是一项共同责任,因为企业仍然拥有数据。若数据处理不当,企业不能将责任归咎于微软,因为微软仅负责基础设施的监管合规。

安全、隐私和信任合规涵盖数百种控制类型。例如,欧盟通用数据保护条例(GDPR)和加利福尼亚消费者隐私法案(CCPA),微软提供了相应解决方案来处理用户间的数据传输。不遵守这些政策规定会面临严厉处罚。为降低风险,微软还会利用其他控制措施,如:
- 美国国家标准与技术研究院(NIST)SP - 800 53
- 美国国家标准与技术研究院(NIST)800 - 171
- 网络安全成熟度模型认证(CMMC)

这些安全、隐私、合规和信任标准在微软隐私声明、在线服务条款和数据保护修正案以及信任中心等治理工具中都有进一步探讨和引用。

文档 目的 URL
Azure 隐私声明 涵盖微软在 Azure 中对用户的保护范围,包括 Azure 服务、网站、应用、软件、服务器、设备和云解决方案等服务领域 https://p
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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