全新Pervasive SQL Summit V10数据库

polyasiasz 2008-07-10 02:41:54
全新Pervasive PSQL Summit v10
为中小企业用户提供高性能和低成本管理的最佳数据管理方案

普亚细亚软件(深圳)有限公司 – Pervasive Software亚洲地区总代理
普亚(中国)有限公司于1992年由多位经验丰富的电脑商业系统管理专才创立,现为香港著名的软件代理商之一。本公司的主要业务是为北亚地区的企业提供各种商业应用软件的顾问咨询,整合及支持服务。

普亚(中国)有限公司代理多个被国际认可的企业资源管理软件及数据库结构基础软件.

普亚细亚软件(深圳)有限公司于2001年成为世界著名的顶尖级数据库科技开发商Pervasive Software Inc亚洲地区总代理,负责Pervasive. SQL 数据方案及数据整合工具的销售推广,技术支持及服务。

Pervasive SQL V9已升级至Pervasive SQL Summit V10数据库
Pervasive 作为一家全球领先的数据库管理公司,为了满足更多中小企业用户的数据要求,致力于数据库产品的快速升级和完善功能,原版本Pervasive SQL V9已升级至Pervasive SQL Summit V10数据库。Pervasive PSQL Summit v10是中小企业最佳的数据管理解决方案。它提供高性能、低成本管理、可靠性强的数据管理方案,具有简易及快速实施,升级方便和可兼容旧版本的特点。

另外,Pervasive PSQL 简化发展部署, 减小采用新技术带来的挑战。Pervasive PSQL Summit v10支持全新Windows Vista平台,推出的Windows Server 2008,64位处理器和多核心CPU, 将使您更容易迁移到下一代的平台上。

Pervasive PSQL Summit v10改进了产品的兼容性、安全性和可用性,全面覆盖了数据库软件的功能。

Pervasive PSQL Summit v10增强了安装工具箱,扩展SQL语法和更新开发工具。Pervasive V10最大文件量达256GB,页面文件达16K,其中两个主要功能改善的领域是加快输入/输出和改善页面,以及记录压缩法。新版本具体特点如下:

 无缝兼容Windows Vista
PSQL v10可在Windows Vista平台上运行应用,包括所有的API和SDK组件。Pervasive PSQL v10 Summit已为你准备好,让你随时随地转移到Windows Vista平台上。
 支持64-bit平台
PSQL v10支持最新的Windows 平台,可在INTEL和AMD 64-bit 架构上运行。随着更大的内存记忆及高达4TB的地址空间,快速缓冲贮存区在客户机/服务器应用有着显着的优势。 PSQL Summit v10为Btrieve 和 DTI提供64-bit API支持 。
 利用.NET 2.0
PSQL v10利用.NET 2.0的优势提高安全性和高水平管理的运行时间应用。
 处理器输入/输出
Pervasive PSQL Summit v10 加速输入/输出数据库文件。处理器输入/输出利用SMP的优点(对称多处理)在大型数据表上应用,可减少数据读取和写入所需的时间。
 頁面壓縮
在页面级(而不是文件级)压缩数据,Pervasive PSQL Summit v10可减少输入/输出的应用。页面解压和放置在快速缓冲贮存区內读取,及解压來写入。
 记录压缩
Pervasive PSQL Summit v10压缩连续的字符,可减少所需空间和输入/输出的要求,利用字符重复记录来提高应用性能。
 升级安装
PSQL v10利用最新Microsoft Windows Installer (MSI)。部署十分简单,PSQL客户端、工作組或服务器更可在安装时选择完整或定制安装。
 SQL语法扩展
长数据元可支持128位字节长度的栏位,名称,视图,存放程序及更多
 重新设计DDF创建工具
允许用户创建健全的SQL定义来作商业智能和数据分析。 最新的图形用户界面(GUI)以及长数据元支持,管理人员将能够在任何时候修改和建立数据字典文件(DDFs)。
 兼容早期版本
此产品可兼容早期版本,客户能按照他们的自己步伐迁移。Pervasive PSQL Summit v10能兼容十年前的早期版本。

关于Pervasive软件
Pervasive软件是一家全球领先的数据管理软件公司。Pervasive软件屡获殊荣的产品,客户能够管理,整合,分析,并确保它们关键数据,为业内提供高性能,可靠性和低管理成本的最佳方案。 Pervasive的实力体现在其客户库的大小以及多样性上,它服务于全世界几乎每个垂直市场几万终端用户的成千上万个客户。创立于1994年,Pervasive?将其产品销售至150多个国家,其总部位于德州奥斯汀,在欧洲设有办事处。

更多详细资料请咨询Pervasive公司亚太地区总代理商普亚细亚软件(深圳)有限公司。
联系方式:
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地址 : 深圳市福田区深南中路3039号国际文化大厦1207-08室
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内容概要:本文针对传统三电平并网逆变器存在的谐波含量高、电网不平衡工况适应性差及动态响应滞后等问题,提出了一种基于有源中点箝位(ANPC)三电平逆变器的高性能并网控制策略。该策略融合了双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相技术和电网电压前馈控制,构建了“精准同步-扰动补偿-优质调制”的一体化控制体系。通过Simulink搭建仿真模型,在稳态对称、电网不平衡及动态扰动等多种工况下进行验证,结果表明该复合控制策略能显著降低并网电流谐波,提升锁相精度,有效抑制功率波动,并大幅缩短系统动态调节时间,增强了逆变器在复杂电网环境下的稳定性与适应性。; 适合人群:从事电力电子、新能源并网、智能电网等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备一定MATLAB/Simulink仿真基础、专注于并网逆变器控制策略研究的研发人员; 使用场景及目标:①用于提升大功率并网逆变器在电网电压不平衡、骤升骤降等非理想工况下的运行性能;②为ANPC拓扑结构与先进控制算法(如DPWMA、前馈-反馈复合控制)的协同优化提供仿真依据和技术参考;③适用于新能源发电系统、工业变流装置等对电能质量和动态响应要求较高的应用场景; 阅读建议:建议读者结合文中提出的控制架构图与仿真模型逐步复现,重点关注DPWMA调制实现、正负序分离锁相环设计及前馈补偿环节的参数整定,同时通过多工况仿真对比分析各项性能指标,深入理解各模块间的协同作用机制。
内容概要:本文以ANPC三电平并网逆变器为研究对象,提出了一种融合双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相与电网电压前馈控制的高性能并网控制策略。通过对ANPC拓扑结构的分析,阐明其在开关损耗均衡、中点电位稳定和低输出谐波方面的硬件优势,为高质量并网奠定基础。在此基础上,DPWMA调制策略有效提升输出波形的等效开关频率,显著降低谐波含量;正负序分离锁相技术可精准提取电网正序分量,克服电网不平衡导致的锁相失真与电流不对称问题;电网电压前馈控制则增强系统对动态扰动的响应能力,缩短调节时间。文章构建了“信号采集—核心控制—调制驱动”的三层协同控制架构,并通过多工况仿真验证了该策略在稳态、不平衡及动态扰动条件下的优越性能,结果表明系统具备优异的电能质量、运行稳定性与抗扰能力。; 适合人群:电力电子、新能源并网、自动控制等相关领域的科研人员、研究生及从事逆变器设计与控制的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 提升大功率并网逆变器在复杂电网环境下的运行稳定性与电能质量;② 解决电网电压不平衡、谐波畸变、电压骤变等工况下的锁相失真与电流不对称问题;③ 优化动态响应性能,应用于新能源发电、工业变流器等高可靠性要求场景; 阅读建议:建议结合Matlab/Simulink仿真平台,复现文中控制策略与仿真模型,重点理解DPWMA调制实现方法、正负序分离锁相环设计及前馈-反馈复合控制结构的协同机制,并通过不同扰动工况测试系统鲁棒性。
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升水下机器人在复杂、非线性及动态变化海洋环境中的控制精度与自适应能力。通过将强化学习算法与传统PID控制深度融合,构建了一种能够在线自主调整PID参数的智能控制框架,有效克服了传统PID控制器在面对模型不确定性、外部干扰和时变系统特性时适应性不足的问题。研究详细阐述了AUV的动力学建模过程,并精心设计了Q-Learning算法的状态空间、动作空间与奖励函数,使其能在Matlab仿真环境中通过不断的交互试错进行学习与优化,最终实现对航向角、深度等关键运动姿态的高精度、强鲁棒性控制。仿真结果充分验证了该方法在响应速度、稳态精度和抗干扰性能方面相较于传统方法的显著优越性,为智能水下装备的自主决策与控制提供了重要的理论依据和技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论基础、强化学习初步知识及MATLAB编程能力的研究生、科研人员及从事智能机器人、无人系统控制开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂动态系统的智能控制设计;②解决传统PID控制器参数整定困难、环境适应性差和鲁棒性不足的关键问题;③推动强化学习等人工智能技术在实际工程控制系统中的落地应用、性能优化与可靠性验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注Q-Learning与PID的耦合机制、状态量与奖励函数的设计原则,深入理解智能控制策略的训练收敛过程、超参数敏感性及其在不同工况下的性能表现。

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