Olilo推出英国多千兆宽带服务,专为技术专家设计

尽管英国千兆固定宽带部署迅速增长,但服务提供商Olilo认为,现有产品和供应商主要专注于大众市场娱乐需求。该公司现已正式在英国推出多千兆宽带服务,提供专为技术人员、工程师、系统管理员和家庭实验室爱好者构建的网络。

Olilo将自己定位为专注于技术社区的英国宽带提供商。通过投资自有网络基础设施和系统,并让客户参与开发的每个阶段,该公司能够提供对称多千兆宽带,具备静态IPv4地址和原生IPv6等功能。

该公司表示,与主流宽带公司不同,Olilo创建的基础设施和服务模式完全围绕技术用户的需求设计。公司从零开始构建了自己的第二层网络,使用Juniper硬件,完全由内部网络团队设计。开发人员还创建了定制系统,旨在为技术人员提供控制权和可视性。

Olilo的网络与伦敦所有三大互联网交换中心对等,并与包括GTT在内的一级运营商直连。根据BGP Tools数据,Olilo目前在英国对等网络中排名第24位。

该网络的公开发布紧随Olilo所称的成功付费封闭测试阶段,涉及超过150名技术客户,他们的反馈持续直接影响公司发展。这种方法通过Olilo拥有500多名成员的Discord社区得到加强,客户和工程师在此开放互动。

Olilo强调透明度是公司的核心原则,用户积极参与影响未来发展和决策。公司还保证初期公开部署将严格管理,以保障早期采用者的性能。

通过结合专用基础设施、直接客户参与和技术赋能重点,该公司旨在为那些对主流供应商服务需求更高的用户制定新的宽带服务标准。

Olilo首席执行官Liam Mulryan表示:"技术人员被忽视太久了。他们需要稳定可靠的宽带,第一天就有静态IPv4,原生IPv6配/48,可选择自带IP,运行BGP,自由使用自己的硬件而不被视为负担。在一个痴迷于迎合大众、追求利润胜过性能的行业中,没人愿意为他们构建服务,所以我们做了。"

他说:"Olilo由工程师为技术人员构建,没有任意限流或流量整形,没有无意义的规则。我们希望看到备用卧室里的家庭实验室和系统管理员推动网络极限。我们不是过去,我们是未来,我们要颠覆这个行业。"

Q&A

Q1:Olilo的多千兆宽带服务有什么特色?

A:Olilo提供对称多千兆宽带,具备静态IPv4地址和原生IPv6等功能,专为技术人员、工程师和系统管理员设计,没有任意限流或流量整形,用户可以自由使用自己的硬件。

Q2:Olilo的网络基础设施怎么样?

A:Olilo从零开始构建了自己的第二层网络,使用Juniper硬件,与伦敦所有三大互联网交换中心对等,并与包括GTT在内的一级运营商直连,目前在英国对等网络中排名第24位。

Q3:Olilo如何与客户互动?

A:Olilo让客户参与开发的每个阶段,拥有500多名成员的Discord社区供客户和工程师开放互动。公司强调透明度,用户积极参与影响未来发展和决策,已有超过150名技术客户参与付费封闭测试。


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,涵盖正向与逆向运动学求解、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路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及种先进算法与仿真技术的应用,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与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与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与动力学建模;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结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 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与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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