为什么考过了系分,却没有成为高工?

获得高级资格只是被聘为高工的一个必要条件,并非充分条件。单位更看重个人对单位的实际贡献。此外,成为高工也能为单位带来隐形收益。因此,除了通过考试外,个人还应该注重为单位做出更多贡献。
         信息产业部有文件规定,获得了高级资格,单位可以聘任为高工,有很多人真的成了高工,可也有很多人没有成为高工,为什么?很多人也许会抱怨单位不执行政策,政策贯彻不力等等。
        其实很多时候还是多从自己这方面找找原因,我们可以到到网上找找通过系分后被聘为高工的朋友,他们为什么成功。有很大的原因是他们曾经为他们单位作出过突出贡献,通过系分只是一个必要条件,不是充分条件。对于单位而言,你对单位的贡献大小才是最重要的。如果想要被聘为高工,除了考试之外,多为单位作些贡献才是正道。不过也有一些不是非常正常的现象,就是聘你为高工可以给公司带来隐形收入,比如打项目时作为炫耀的资本等等。不过不管怎样,多从对方的角度思考问题。
       是金子总有闪光的一天,扪心自问,我是金子吗?如果还不是的话,继续努力吧!
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力统背景知识进行统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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