2011 4 1 中国最具影响力的50位商界领袖

本文列举了中国商业领域的50位领军人物,包括他们的职务、所在企业和出生年份及地点,展现了中国企业家的多样性和影响力。
               

1 任正非 华为技术有限公司首席执行官 1944年 贵州省都匀
2 柳传志 联想控股有限公司董事长兼总裁 1944年 江苏镇江
  联想集团董事局主席
3 张瑞敏 海尔集团董事局主席兼首席执行官 1949年 山东省莱州市人
4 王石 万科企业股份有限公司董事长 1951年 广西壮族自治区柳州市
5 姜建清 中国工商银行股份有限公司董事长 1953年 上海人
6 董明珠 珠海格力电器有限公司总裁 1954年 江苏南京
7 张近东 苏宁集团董事长 1963年 江苏南京
8 马化腾 腾讯公司首席执行官 1971年 广东潮阳
9 刘德树 中国中化集团公司总裁兼首席执行官 1952年 河北玉田人
10 徐乐江 宝钢集团董事长 1959年 山东新泰人
11 万隆 双汇集团董事长 1940年 河南漯河人
12 马云 阿里巴巴集团董事局主席兼首席执行官 1964年 浙江省杭州市
13 项俊波 中国农业银行股份有限公司董事长 1957年 重庆人
14 王晓初 中国电信集团总经理 1958年 山东威海荣成
15 常振明 中信集团公司董事长 1956年 北京人
16 候为贵 中兴通讯董事长 1942年 山东人
17 曹国伟 新浪网首席执行官 1969年 上海人
18 周中枢 中国五矿集团公司总裁 1952年 山东莱芜人
19 宁高宁 中粮集团董事长 1958年 山东滨州
20 李彦宏 百度公司董事长兼首席执行官 1968年 山西省阳泉市
21 沈文荣 江苏沙钢集团董事局主席 1946年 江苏 张家港
22 魏家福 中国远洋运输(集团)总公司总裁 1950年 江苏镇江人
23 李书福 吉利集团董事长 1963年 浙江省台州市路桥区
24 丁志忠 安踏体育用品有限公司董事会主席兼CEO 1970年 福建陈埭
25 宗庆后 娃哈哈集团董事长 1945年 浙江杭州人
26 刘积仁 东软集团董事长兼首席执行官 1955年 辽宁丹东
27 黎瑞刚 上海文广新闻传媒集团总裁 1969年 上海人
28 张喜武 神华集团公司董事长 1958年 内蒙通辽人
29 何享健 美的集团董事局主席 1942年 广东顺德
30 蒋洁敏 中国石油天然气集团公司总经理 1955年 山东阳信人
31 刘振亚 国家电网公司总经理 1952年 山东郯城人
32 马明哲 中国平安保险(集团)股份有限公司董事长 1955年 广东湛江
33 王健林 大连万达集团董事长 1954年 四川成都人
34 林左鸣 中国航空工业集团公司总经理 1957年 福建漳州市诏安县人
35 杨超 中国人寿保险股份有限公司总经理 1950年 上海人
36 胡茂元 上海汽车工业(集团)总公司董事长 1951年 浙江绍兴人
37 陈东升 泰康人寿保险股份有限公司董事长兼首席执行官 1957年 湖北天门(原竟陵)人
38 李宁 李宁公司董事长 1963年 广西壮族自治区柳州市
39 朱云来 中国国际金融有限公司董事长 1957年 湖南长沙
40 吴亚军 龙湖地产董事长 1964年 重庆合川人
41 俞敏洪 新东方教育科技集团董事长兼总裁 1963年 江苏省江阴市
42 宋志平 中国建材集团董事长及国药集团董事长 1956年 山西河津
43 张茵 玖龙纸业有限公司董事长 1957年 广东东莞
44 麦伯良 中国国际海运集装箱(集团)股份有限公司总裁 1959年 广东肇庆
45 郭为 神州数码集团主席 1963年 河北省秦皇岛市
46 徐建一 中国第一汽车集团董事长 1953年 山东福山
47 施崇棠 华硕集团董事长 1952年 台湾
48 赵小钢 中国南方机车车辆工业集团公司总经理 1951年 湖南株洲
49 孔栋 中国国际航空股份有限公司中航集团总经理 1951年 江西萍乡
   国航股份董事长
50 王中军 华谊兄弟传媒集团董事长 1960年 北京

 

 

     

 

 

 

           

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与置,并参考个体历史优解和群体全局优解的信息,逐步逼近问题的优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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