传Path即将发布新产品 美得让人飙泪?

私密社交应用 Path 的投资者之一、Kleiner Perkins的Chi-Hua Chien 透露,Path CEO Dave Morin 向他展示了一个很棒的新产品。

6月7日,Chi-Hua Chien 在其 Twitter 上写到:

“当 @davemorin 向我展示这个新产品时,它美得让我飙泪了。”

Path 曾经自我标榜为“在线智能杂志”,在去年11月份进行自我改造,华丽变身为一个亲密社交应用。鉴于这次成功的改造史,业内人士预测 Path 这个所谓的“新产品”应该是基于 Path 应用本身进行改造升级;而鉴于在苹果WWDC会场宣传画上明显地出现了Path的图标(如下图所示,右下角那个P就是Path),新产品有可能在明天的苹果 WWDC 大会上发布。

小编也十分好奇,一个能让人“飙泪”的产品会是个什么样子。

 

Via  BI

曹三藏 供雷锋网专稿,转载请注明!)
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研员及工程技术员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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