孙正义新征途:世界第一的移动互联网公司

时间:2008-08-02 11:33 来源: 和讯网 文字选择:
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8月2日,第二届APEC工商咨询理事会亚太中小企业峰会召开,软银集团董事长兼总裁孙正义表示,接下来10年的目标,我们希望成为世界上排名第一的移动互联网公司。

他认为,在过去互联网是把电脑互联联系在一起,但是在不远的将来,手机的互联网会比电脑的互联网业务更大。我有几个原因来说明为什么我相信这个手机会成为 互联网的工具,首先是速度,大家看手机的速度,已经增长了375倍,这仅仅在过去八年就实现了。手机的速度已经增长得非常之快,使得它成为一个真正的互联 网工具。

第二点是手机显示屏幕的大小,手机显示屏幕大小也是越来越大,已经增加到了原来的24倍,分辨率达到了24倍,象素也达 到了原来的24倍,这是我使用的苹果的手机,这是我的3G版本,我把我的旧手机给扔了。这次中国之行我没有用笔记本,这是我第一次在过去十年时间里面,在 出去的时候,没有用笔记本连到互联网。我在出差的时候,我每次都要用笔记本,过去12年里面,我每次去出差,我到酒店第一件事就去连在互联网上,我要查电 子邮件,我要查新闻,看门户网站等等。但是这一次出差是我第一次没有用笔记本,我只用苹果Apprx3G,因为这个功能真的非常强大,它不再需要笔记本。 所以我商务方面的邮件,所有的上网浏览,看新闻,看电子邮件,看我喜欢的棒球队的成绩,所有的一切我都可以在手机上完成。因为显示的屏幕已经很大了,速度 也很快,我有一个雅虎移动门户网站,在日本也设立了这么一个网站,我可以访问它。这个门户访问量在过去两年里面增长了100倍,在日本音乐的下载,在手机 上面也是比电脑上下载高出10倍。

这个是社交网络,大家也可以通过手机实现,一年之前,你要访问最大的社交网络,电脑还占到了 90%的访问量。但现在他们已经占到了不到40%,60%是从手机访问社交网络了。所以基本上社交网络的访问也在不断的变化,其实我说了有三个原因:一个 是微机CPU的速度,让这个手机有高速清晰,然后无限连接速度够快,这个三个原因,由于有这三个原因,使得苹果这个手机所有的技术,有了足够强大的力量。 让人们可以从手机上反问互联网。使得这些人成为主流,今天互联网还以为着从电脑连入互联网。但是10年以后我相信就是从手机连入互联网了。

这个是必然会发生的一个趋势,在过去的手机,在中国大多数的手机都是2G,在日本大多数的手机都是3G的。另外要使苹果A非常有用,它也要求有一个3G的 网络,但是在全世界手机都在使用3G的网络,现在我们已经超越了3G,我们下来已经有3.5G的手机网络。所以在这个都发生的时候,那么数据的通信和网络 通信,即使手机公司也会成为一个收入来源。所以过去电话公司是手机公司的主要组成部分。今后网络公司,他们将会把很多新的技术带到移动英特网这个产业当中 来。所以就像我说的在欧洲在美国,第三代手机的基础设施也就是3G,大多数的欧洲公司以及美国已经渗透率是20%,在日本渗透率是30%,在日本我们已经 有3.5G了,已经超越了3G,所以从手机上面接入英特网,已经非常的便利非常的高速。

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需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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