有好创意就等于能创业吗?

  无论你多么勤快地给 Sam 清洗,你的那只90磅重的金毛猎犬仍然会散发出臭味。于是一种念头在你的脑海中油然而生:狗用香水!你迅速在网上进行了搜索,发现美国5000万个狗主人每年共在他们的爱犬身上花费430亿美元。Sam 不会是唯一一只有异味的狗,因此你的想法肯定错不了。你甚至为它取个名字:Furry Fragrances 或者是 Eau de Puppe。

  我们都碰到过这种情况:正当我们喝着早餐咖啡,读着商业版新闻,为我们的爱犬洗澡的时候,一个关于将改变世界的新发明或新服务的想法突然闪过脑际,回过头来想一想你的这个“好主意”是否能真正转变为一桩赚钱的生意。

图片:确定你的新想法是否是桩好生意的6个问题

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图片:美国精英午餐场所

  你需要考虑的第一个问题是:你的价值主张是否具有吸引力?有一点是亘古不变的:只有当你能够说服人们以高于成本的价格为你的产品或服务付钱的时候,好的想法才能成就一番大事业。你认为这个世界需要新的狗用香水并不意味着其他所有人都这么想。即便他们认同你的想法,那也需要他们愿意以高于你所需成本的价格购买才行。

  你不必制定一份90页的商业计划来诠释你的价值主张。事实上,你应该能够用简短的几句话将其表达出来。如果连你自己都说不出你的产品好在哪里,那就更不要说你的消费者了。

  哈佛商学院 (Harvard Business School) 企业管理学教授 Toby Stuart 说,刚起步的企业家的另一个通病在于“高估他们的创意”。换言之:如果你想到了这点,那么其他人可能也已经想到了。

  下一个问题是:你的新产品或服务有足够大的市场吗?专业的投资者(如风险资本家)不希望在发展潜力有限的公司身上投资,即便这样的公司有可能盈利。此外,永远不要寄希望于创造一个全新的市场,因为这个市场之所以还不存在定有它自己的道理。但反过来说,要警惕争夺庞大市场中“一小块蛋糕”带来的诱惑。宠物用品430亿美元的市场听起来似乎大有可为,但这并不意味着人们在狗用香水上投入的金钱足以支撑一家独立企业的生存发展。

  总部位于圣迭戈的风险投资公司 Oaktree Ventures 首席执行官 John De Puy 建议,创业者应当着眼于争取利基市场25%至40%的份额,而不是在巨大的全球市场中争夺1%至2%的份额。“界定与支配,”他说。“这正是秘诀所在。”

  在你能够支配市场之前,你必须拥有足够的发展资金。“大多数企业未能做到这一点就是因为它们缺少资本,”De Puy 说。这里的关键是诚实:无论你认为你需要多少资金才能将你的产品推向市场,都应留有一个缓冲余地。对于可能——估计是将——需要更长时间调整的技术含量高的产品,则留有的余地应更大。

  如果你无法获得充分的产品开发和推广资金——这在如今的经济环境下绝非易事——市场或许会给你“上上一课”。斯坦福大学商学院 (Stanford Graduate School of Business) 创业研究中心 (Center for Entrepreneurial Studies) 主任 Charles Holloway 表示:“在你努力获得资金之前,你无法真正知道你是否拥有创业机会。”

  但千万不要在雏形阶段停止分析。经久不衰的企业需要可持续的竞争优势。你的企业有什么竞争优势呢?如果是技术,你能够获得专利吗?如果是一种商品,你能够为它打响名号吗?当然,你可以将你初具雏形的技术出售或者对其进行授权,把如何从中获利的难题丢给其他人,但你愿意下这个赌注吗?

  如果你仍然对你掌握着真正的创业机会深信不疑,那么问自己最后一个问题:你愿意为此付出多少努力?美国劳动统计局 (Bureau of Labor Statistics) 的最新数据显示,仅三分之二新企业的维持时间达到了两年,而只有44%持续了四年——这仅仅是维持生存而已,而并非获得成功。

  最重要的是:如果你还未准备好为了你绝妙的创想付出一切(并且随后真的付出一部分),Sam 的气味如何或许就不那么重要了。

你的价值主张具有吸引力吗?
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你的产品或服务有足够大的市场吗?
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你拥有足够的开发资金吗?
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其他问题: 你能够以具有成本效益的方式进入目标市场吗?你能够保持竞争优势吗?你足够踏实肯干吗?
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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的最优超参数配置,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具有最大间隔的决策边界,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位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。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的最优组合。 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。 本研究通过一个具体的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具有重要的参考价值。 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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