问个比较弱的问题，lotus的license是怎么授权的？我想要给客户试用，怎么样才能限制他使用期限？

Enterprise Vault__介绍和规划__14.2-161.pdf

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domino 8.5.3 exlib

domino8.5.3 服务器 ，和designer 端插件。可以使用xpage+

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Simpleflow V2009 工作流套件(Domino)

最新版本,请从Simpleflow官方站点下载 http://www.simpleflow.com.cn Simpleflow V20090103 基于Domino的工作流套件 Mail: Simpleflow@163.com QQ: 935139121 BLog: http://blog.csdn.net/simpleflow V2009预览: http://blog.csdn.net/simpleflow/archive/2008/12/13/3509566.aspx 1.关于License,此版本为20用户免费版.仅用于评估与学习,但没有时间限制 如果对Simpleflow认可,可以免费申请100用户注册码. 申请注册码方法需要提供以下信息 1.公司名称 2.公司地址 3.公司电话 4.申请人 5.申请人手机 6.服务器名(FullName) 7.申请人数 发送到Simpleflow@163.com 我们会在最短时间内给您回复您的注册码. 2.关于套件组成 1.Application.nsf 流程运行应用库(必需)(CS/BS) 2.Process.nsf 流程定义库(必需)(仅CS) 3.Organization.nsf 流程组织库(CS/BS) 4.Outofoffice.nsf 外出代理授权库(CS/BS) 5.Archive.nsf 流程归档库样例(CS/BS) 6.Log.nsf 流程运行日志库(CS/BS) 7.Names_Ext.nsf 辅助目录库(CS/BS) 注:所有Profile设置,均在CS进行. 3.关于自带样例 1.非生产采购申请 一个简单实现的采购申请,业务流程不一定具有代表性.仅供参考 实现功能包括: A.BS与CS混合驱动 B.标准化拆分与合并(执行委员会节点,按参与者拆分) 说明:此流程除需要创建相应表单外,不需要写任何LS代码 2.收文流程 实现功能包括: A.BS与CS混合驱动 B.自定义的拆分与合并(部门承办,承办完成等待合并节点,自定义合并处理,针对指定栏位进行处理) 3.督办流程 A.仅BS驱动.其它类似收文 4.关于ACL 所有数据库的管理员请设置为管理员级别,并请设置[SysAdmin]角色 1.Application.nsf Default是作者[创建,删除文档,写公共文档] 如果流程支持拆分与合并,则同时需要 [复制与粘贴文档]权限 2.Process.nsf Default是读者 3.Organization.nsf Default作者(如果扩展该库功能的话,请赋予相应的写权限) 4.Outofoffice.nsf Default是作者[创建删除] 5.Log.nsf Default是作者[创建] 6.Archive.nsf Default是作者[创建] 7.Names_Ext Default是作者[创建] 说明ACL设置需要根据具体情况来设置,这里并不是给出标准设置,仅供参照. 如果哪位发现有安全性漏洞,请反馈给Simpleflow@163.com.谢谢支持. 5.关于设置 每个数据库请用[SysAdmin]角色的用户在CS登陆后,在[系统管理]里进行[系统设定] 系统设定主要包括数据库路径设定,不需要多讲 6.如何新建流程定义 http://blog.csdn.net/simpleflow/archive/2008/01/24/2062579.aspx http://blog.csdn.net/simpleflow/archive/2008/01/24/2062850.aspx 流程定义库已作过部分升级,但仍可参照 7.如何新建一个流程实例 1.CS 在导航帧的左下角,下拉框选择后启动 2.BS 页面右帧靠近顶部的绿色小图标 8.咨询与联系 如有疑惑或需要支持,请通过Mail联系我,我会及时进行回复,并整理一些普遍关心的问题发布到Blog上. 9.谢谢支持. 欢迎大家提出不管支持也好反对也好的意见.

从可观测性的角度研究基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的同时定位与地图构建（SLAM）中的不一致性问题（Matlab代码实现）

内容概要：本文系统研究了基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的同时定位与地图构建（SLAM）系统中存在的不一致性问题，重点从系统可观测性的角度进行深入分析。文章指出，EKF-SLAM在实际应用中常因系统可观测性不足而导致状态估计偏差和协方差低估，进而引发滤波器发散或定位精度下降。通过理论推导揭示了在特定运动模式（如纯旋转或直线运动）下系统可观测性降低的机理，并结合Matlab仿真实验验证了相关结论。研究构建了典型的SLAM仿真场景，展示了不同运动轨迹对估计一致性的影响，并探讨了提升系统可观测性的改进策略，旨在增强EKF-SLAM算法的鲁棒性与可靠性。; 适合人群：具备控制理论、机器人学、状态估计或传感器融合等相关领域基础知识，正在从事SLAM、自主导航、智能系统研发的硕士、博士研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解EKF-SLAM中估计不一致性的根本原因及其与可观测性的内在联系；②掌握基于可观测性理论分析非线性估计系统的方法；③利用提供的Matlab代码复现仿真结果，用于学术研究、算法验证或教学演示。; 阅读建议：建议读者结合线性系统理论与非线性滤波知识，重点研读可观测性分析的数学推导部分，并动手运行配套的Matlab代码，通过改变机器人运动轨迹等方式观察滤波性能变化，以深化对理论内容的理解与实践应用能力。