Google成为最佳雇主

 

    为了评出100家最佳雇主,《财富》在美国企业中展开了全面的调查,共有来自446家公司的10.5万名员工接受了调查。最终结果显示,Google取代了去年的冠军Genentech,一举成为美国最佳雇主。作为一家成立不久的IT公司,Google无疑取得了巨大的成功。

   我以前在网上看见过Google的办公地点图片, Google有很多供员工锻炼的房子,比如桌球室、健身房。上班地点到处都是地铺,工作累了可以随时睡觉休息。至于零食更是随便取用,同时为每个员工配备了在园区内开的电动车。一个创造如此大价值的互联网公司也知道如何能更好的留住员工,一个很好的工作环境不仅能够帮助员工充分发挥创造力同时也可以显著降低行政费用。

    一个人性化的公司我想你身在其中工作一定会有家的感觉,听说有雇员就一直呆在办公室不肯回家了(注意:不是加班是不肯回家)呵呵,这种境界真让我们折服。但是折服背后折射出的确是一个企业在人才战略上的巨大成功,Google被评为最佳雇主当之无愧!

 
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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