Google+推出Pages,对抗Facebook品牌主页

Google+周一(11月7日)推出面向企业客户的Pages(主页)功能。这一功能与Facebook的Brand Pages(品牌主页)类似,而且Facebook上的一些功能都能够找到相应的对应关系:
  • Google+有+1按钮,这与Facebook的“Like”按钮相似;
  • Google+有Hangout视频群聊功能,而Facebook可以通过Skype进行视频聊天和群聊;
  • Google+有“圈子”,Facebook的对应功能是“好友智能列表”(smart friend lists)。

不同的是,Google+对搜索引擎进行了优化,而用搜索引擎难以抓取到Facebook中的内容。不过,Facebook具有庞大的用户基础,而Google+在用户数量方面稍逊一筹。

Google产品副总裁、Google+负责人之一的Bradley Horowitz在此前曾称,Google+不是社交网络,而是整合Google所有网页服务的一个平台,也就是说,Google注重的仍然是数据,而非像Facebook所注重的人与人之间的互动关系。通过Google+ Pages和Facebook Brand Pages的对比也可以很清楚的看到这一点:目前Google+的用户数量不足,所以Google更强调的是通过搜索引擎将用户带到广告主的Pages,而Facebook则是为品牌创造一个与用户进行交互的平台。

目前入驻Google+ Pages的品牌包括:

  • All American Rejects
  • Anderson Cooper 360
  • Angry Birds
  • Barcelona Football Club
  • Burberry
  • Dallas Cowboys
  • Fox News
  • Good Morning America
  • H&M
  • Macy’s
  • Modelland
  • The Muppets
  • Pepsi
  • Phoenix Suns
  • Save the Children
  • Toyota
  • Train
  • WWE
  • X Games
  • Zen Bikes

同时有以下品牌即将进驻:

  • ABC News
  • Amazon
  • Assassins Creed
  • AT&T
  • BreakingNews.com
  • DC Comics
  • Dell
  • Gol
  • Kia
  • L’Oreal
  • Marvel
  • NBC News
  • The New York Times
  • Orange
  • Piaget
  • Shady Records
  • T-Mobile
  • Uniqlo
  • Virgin

Via Allfacebook


基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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