49、线上线下演示文稿的交付指南

线上线下演示文稿的交付指南

1. 使用演示者视图

若你使用双屏设备,可开启演示者视图。在 PowerPoint 中,点击“幻灯片放映”选项卡,找到“双显示器设置”组,点击“演示者视图”按钮,使其呈现按下状态。启动幻灯片放映时,PowerPoint 会在未向观众展示幻灯片的显示器上显示演示者视图。

演示者视图是 PowerPoint 助力高效演示的强大工具。观众在幻灯片放映视图中只能看到当前展示的幻灯片,而演示者视图(如图 1 所示)可显示当前幻灯片、下一张幻灯片或即将出现的对象,以及幻灯片附注。通常,你可在笔记本电脑屏幕上使用演示者视图,这样只有你能看到,而通过投影仪或外接显示器向观众展示幻灯片。

在演示者视图中,你可以进行以下操作:
- 查看当前幻灯片 :当前幻灯片显示在窗口左上角。
- 查看下一张幻灯片或对象 :下一张幻灯片或当前幻灯片上即将出现的对象,显示在演示者视图的右上角。
- 查看附注 :当前幻灯片的附注显示在窗口左下角的“备注”窗格中。你可拖动“文本缩放”滑块,将文本调整至舒适的查看大小,也可使用“备注”窗格右侧的滚动条上下滚动。
- 记录会议笔记 :点击“会议记录”区域,输入你要记录的信息。此功能便于记录需跟进的事项、演示结束后想交流的观众姓名,或下次演示时需补充的额外信息。
- 切换幻灯片 :点击“下一张幻灯片”按钮切换到下一张,或点击“上一张幻灯片”按钮返回上一张。若要大幅跳转,点击当前幻灯片左下角的图标显示控制菜单,点击或

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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