一加一募捐模式

 

    恰好在上期的专栏里,我们分享了MSN的慈善商业模 式一一吨, m"计划。说的是,只要用户在名称前加上一 个代码,每次聊天,微软就从MSN的广告收入中,拿出一 部分捐给慈善机构。当时,这类计划在中国还没有推出。 然而,就在汶川地震发生后,微软MSN (中国)在 中国发起了"彩虹签名行动"。只要用户在名字前面加 (R) .就会显示彩虹标志,而微软MSN (中国)即捐 出0.1元的爱心款。到5月28日,已募得120万元。款项将 用于四川地震灾区学校的重建,命名为"彩虹小学"。
    这种模式,将捐款和建立企业的社会责任形象联系起来。
    我们再看加拿大政府的"一加一募捐模式"。每当 加拿大的居民或企业,为四川地震灾区捐助一元钱,加 拿大联邦政府也同样捐出一元钱。不设上限,也不设截止日期。
    这使得政府捐款数量动态增加,与民众的捐款热情 相互依托。既有鼓励作用,也能使捐款数额体现民意。
    Google中国区总裁李开复也采取这种模式。他表 示, Google中国员工每捐赠1元,他也会捐出一元,总共的数目也没有上限。
    我个人也是采用这样的"一加一募捐模式"凡是 在我培训课堂上的学员晌应我在现场所提出的慈善募款 呼吁的,我也是和所有学员一加一的募捐。以这次的5.12 地震为例,我个人在课程现场捐赠金额即已到达35万元,再加上学员的35万元,就有70万元,而这个数字还 在持续的增加中,没有截止日期。当培训现场的企业家 们知道我也会一加一募捐时,他们捐款的意愿因此也会 受到更大鼓励。
    另一类值得关注的是"专业"捐助。
    一个民间公益组织的博客申写到"救灾作为一个 大规模复杂事件的项目管理,建议从商业机构征召专业 管理人员,作为志愿者加入到救灾管理部门。"
    知名体育评论人李承鹏也在博客中披露,10年前, 由"叹龙集团"出资修建的多所希望小学,在地震中巍 然屹立,师生安全。原因正是当时捐助者对建筑质量的监督,体现了令人尊敬的责任感和"专业"精神。
    万科因为220万捐款和王石的言论,受到舆论关注, 后宣布投入1亿元参与灾后重建,王石也表达歉意,化解 了危机。王石在博客中强调"对灾区进行持续性支持" 万科用现代技术,把学校、医院建成抗震标准高的公共空 间,更符合此时灾区的需要。在随后的灾后重建工作中, 需要企业和个人发挥自己的专业,参与其中。
    有关专业救助的部份,实践家商学院在四川大地震灾 后两周,即已向灾区提供共108位创业系统培训的名额。 从创业技能的培训到创业资金的提供3以我们的教育优势 及资金资源,以智慧股东及爱心股东的模式,在专业及财 务上提供实质的协助。
 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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