李嘉诚:愚昧是世上最大的敌人

本文透过《三国演义》探讨其对人们合作观念的影响,并提出三国时期作为最佳管理学教材的观点。文章分析了三国时期的战役与决策,揭示了其中蕴含的战略规划、人力资源管理、会计成本及经营管理等现代管理学原理。
只要是中国人,没有不知三国的,而我们印象中的三国大都来自《三国演义》。书里有精釆激烈的斗力,英勇的关羽、威猛的吕布,冲锋陷阵,手起刀落,痛快杀敌; 有尔虞我诈的斗智,曹操兵不厌诈,玩弄袁绍于股掌之间,诸葛亮和周瑜针锋相对,智计百出;有真情假义的斗心,关羽为追随刘备,挂印封金,留下千古佳话,吕 布背信卖主,报应临头。

  这些印象不算错,但沉迷于戏剧情节,却造成一个隐形陷阱:误导人以为战争或竞争凭 仗个人英勇就可以决胜负;凭忠肝义胆就可以定江山,而诈术是必由的手段。更可悲的副作用,是造就了一种中国人之间以个人自我表现为重,重个人,轻团队意识 的正当性。孙刘携手抗曹,周瑜和诸葛亮本应合作无间,才能同心破敌,哪能彼此相害呢?许多人受了《三国演义》的「毒」,每每不能真心合作,即使大敌或大难 当前,还大搞费时失事的瑜亮情结。

  媒体的文化力量自古就无远弗届,一纸风行,观念偏差也能代代相传滋长,愚昧是世上最大的敌人,唯有培育独立思考和慎思明辨的能力才能确保传统文化的持续更正更新。我们需要用真实的角度、全方位的思考,来看有考证、有分析的三国,取其所长,弃其所短。

  拨开印象的迷雾,三国其实是最佳管理学教材。历史不会重来,但经验会有重叠。如果能从历史的基本面、技术面等各个层次,深入分析三国的每一场战役、每一个决 策,就如同上了一堂宝贵、实用和有趣的管理课。例如有策略规划课,曹操「挟天子以令诸侯」,用汉献帝当金字招牌开拓市场,发挥古代「品牌学」成为三国最大 霸主;诸葛亮规划《隆中对》,不和大企业曹操硬碰硬,而和中、小企业孙权结盟,短短一年,协助脚无寸土的刘备夺得荆州,变成一方之霸;有人力资源课,领导 者的天职,就是求才、识才和用才。曹操帐下将士如云、谋士如雨;孙权摆平少主老臣窘境,知人善任建立威权;刘备三顾茅庐,请出诸葛亮,补上阵营里最缺的谋 士空缺,如鱼得水;有会计成本课,企业追求利润,必须做好损益评估。官渡之战,曹操和袁绍的兵力比是一比十,曹操打不打?赤壁之战,孙刘联军和曹操的兵力 比是一比六,孙权战不战?有经营管理课,拜小说、戏曲之赐,常常有人光看曹操因狡诈而获胜,其实在每一个计谋之后,他都有雄厚的资本作支援,例如他首开 「屯田制」,提高粮产,一年收获百万斛,军粮不再短缺。

  三国时代是中国历史上英雄最多的时代,谋略用计最精采的时代。它有取之不尽的战役类型,是中国历史上最深入演练战术、领导才能与策略的时代。我看《世纪三国》以正史为脚本,试图以图解的方式增加史实动 感,将当时的行军布阵、城池建筑、攻守武器,呈现在读者面前;用生动的漫画,丰富多样的专题辟栏,介绍三国的时代背景、战略政策、社会政治和经济文化,让三国不只是传说演义,而是易学的课本。

  古希腊的阿基米德(Archimedes)曾说:「给我一个支点, 我可以举起整个地球。」好的管理者,要精算出企业的支点,支点的正确无误才是结果的核心,而这门功夫倚仗专业知识和综合能力,能否洞察出那些看不见的关连 和次序,知识备战帮助你在人生战场上找到最佳支点,这样在关键时刻才可在翻掌间赢得胜利。然而请不要忘记,能力再强的人,尽管你能征服全世界,没有容人的 胸襟你也装载不了成就,三国中大家都想得到天下,而天下却未见归何人囊中。 

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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