将研发分为研究和开发

本文探讨了研发活动中研究与开发的区别。研究旨在解决技术‘有无’问题,侧重于技术难点的预先攻克;开发则关注将成熟技术转化为实际产品。文章还特别提到了嵌入式领域中如何有效进行技术难点验证。

研发活动有自己的特点,应该将研发分为研究和开发。

        研究是开创性的,实现从无到有,解决的是“有无”的问题。研究性的活动是进入一个新领域或者启动一项新技术,对技术难点提前攻关,通过实验证明是否可以实现,比较多个方案从而确定最终使用哪个具体方案。研究性的活动可以“课题”的方式进行,而不是以项目的形式进行,可以允许失败,但失败应该说明为啥“此路不通”,或者通往这条路还需要啥条件?研究性的可以应该前瞻性的预见后续产品开发过程中可能出现的问题,提出建议。

       而开发工作是将前期技术进行产品化,市场化,转化为真正的产品并解决实际工程化问题。开发工作可以项目的形式进行,有一定的开发周期,有需求分析,有计划有后期维护等等。而开发工作中应该不存在技术盲点。

     相对于嵌入式领域中的研发活动,对总体设计中存在的技术难点、疑点应该提前以专题的方式进行研究,比如搭建一个小模块进行验证是否该设计可行。当解决技术难点疑点之后即可以开始部署整个产品的开发工作。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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