《技术评论》:沈向洋首次面对媒体,微软的中国精英战略

微软亚洲研究院新院长沈向洋上任6个月首次面对媒体,称得意之作是挖来世界级精英科特·埃克里。他还总结了人才理论,包括鼓励、耐心、方法和追求完美。美国《麻省理工学院技术评论》介绍其领导的研究院,称赞他诚恳亲切且年轻。

沈向洋:当家谋略是网罗精英

  微软亚洲研究院就像一块“风水宝地”,两位前院长李开复、张亚勤都是从这里升任微软全球副总裁的。今天,第三位院长、38岁的沈向洋博士上任后6个月首次面对媒体。他说,自己上任后的得意之作是挖来了世界级的精英。

  沈向洋宣布,他已把被誉为“世界图形学巨匠”的科特·埃克里聘为微软亚洲研究院的高级研究员。埃克里博士因为在计算机图形领域的杰出贡献被美国计算机协会授予“计算机图形终身成就奖”。

  沈向洋开玩笑说,挖来这位大师得益于埃克里是中国女婿。

  当年李开复邀请沈向洋回国时说:“我要去北京了,但如果你不跟我走,我就不会离开。”

  沈向洋总结了自己的人才理论:其一是“鼓励”。对于刚刚进入科学研究领域的人,正面鼓励非常重要;其二是“耐心”。这是科研人员赖以成就伟业的重要前提;其三是“方法”。对于一个研究者来讲,正确的方法意味着成功;其四是“完美”。成功的研究员一定是追求完美的人,必须有超越前人的气魄。

  美国《麻省理工学院技术评论》月刊6月号发表文章介绍由沈向洋领导的研究院,文章说:“如果你在感情上难以支持微软,那是你还未曾遇见沈向洋。这位微软亚洲研究院院长诚恳、亲切自然,而且惊人的年轻,仅30多岁。”

来源:技术评论

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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