上海英雄会演讲-开放 共享 创新 创业

本次会议强调开放共享与创新的重要性,并探讨如何促进技术交流与产业发展。会议设有“电梯演讲”和“创业论坛”,鼓励技术创业者分享经验。

各位来宾 各位朋友,各位社区朋友,大家,早上好!

首先我代表举办方优快云和《程序员》杂志对大家的到来表示由衷的感谢和欢迎


我们在北京已经举办过两次英雄会,这次是第一次到上海来办这样的活动,没有想到报名的人数大大超过了我们的预计。为什么这么多的专家愿意放上手中繁忙的工作,来参加今天这样的一场聚会?

我想有两个原因,第一是技术界需要这样的会议,虽然我们也有不少厂商的会议,但围绕技术人群的会议和活动还是远远不够,在美国AJAX World专门讨论互联网技术的会议有超过2000人参加 已举办六届,Black Hat安全技术大会有4500人参加,也举办5届,GDC游戏开发者大会有上万人参加,举办了22年(1987年-150人参加)。 各种小型的专题技术会议更是每周都在举办,架构师会议,软件测试和性能会议等等,这些各种各样会议和活动极大促进了技术的交流和传播,也推动了整个产业的协作和进步。


第二和我们的会议主题有关,我们的会议主题词有两组

第一主题是开放 共享。分享和开放是人类文明和科技进步的基础,个人电脑产业和互联网产业都是采用了开放和分享的架构才取得飞速的发展,现在IT技术的热点SOA SaaS RIA OpenAPI Social Web 云计算无一不带着开放的烙印。开放是目前的发展趋势,越来越多的技术和平台都走向开放,在今年3月的北京英雄会上Myspace,yahoo中国,校内都宣布了自己的开放平台,随后淘宝和51也加入了开放的阵营,越来越多开放的平台也将给我们开发者更多的发展机会和空间。


第二组主题是创新,创业。

IT产业能够飞速发展的核心动力就是创新,大量的创新又来自于小型的创业团队。
硅谷就是由成千上万的小型创业团队不断地创新,各种公司不断的收购整合,才开创了硅谷高科技时代的辉煌。

中国有良好的IT基础设施(世界第一的互联网 世界第一的手机 世界第二的PC),也有丰富的技术资源(开发者数量预计可成为世界第一或者第二),可我们的创新和创业的规模都还相对不足,不少技术创业型公司都还发展艰难,而很多市场型公司在技术竞争力上又严重不足;所以我们在会议上特别设计了“电梯演讲”和“创业论坛”的环节,让技术创业者亲身说法。参会者还可以通过叽歪大屏幕互动参与。

通过这样的活动,我们希望给中国的创新技术更多的展示,更多的交流,更多的开放 更多的协作,来开创中国高科技的辉煌时代,


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,从事新能源、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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