MGMT1003 EssayProlog

Java Python MGMT1003

Essay (15%)

Each student will submit via Turnitin an essay that demonstrates their academic understanding of a topic of high relevance to the course. Importantly, this essay is an assignment where the student is expected to demonstrate skills in researching a significant management issue. Accordingly, as this is the major theoretical assessment task for the Course, students must reveal their familiarity with the textbook and their own research of relevant journals to create and sustain a compel MGMT1003 EssayProlog ling scholarly narrative that states the position they take in relation to the essay question and demonstrates clearly why and how that position is well reasoned.

- Maximum 500 words (±10%). Any portion above the word limit will not be read and marked.

- Due by 11:59 PM 25/10/2024 (end of Week 12)

Essay Question #1

How Relevant is Maslow’s Hierarchy of Needs in Understanding the Workplace Motivations of Generation Z Employees?

Essay Question #2

Introverted vs         

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法(BFO)优化BP神经网络的风电功率预测方法,并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法与传统BP神经网络相结合,利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重和阈值,有效提升了模型的收敛速度与预测精度,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性和优越性,有助于提升风电并网的稳定性与调度效率。; 适合人群:具备一定机器学习与优化算法基础,从事新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期或超短期功率预测,提高电网调度的准确性;②作为智能优化算法与神经网络结合的典型案例,用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制与实现方式;③为类似非线性系统建模与预测问题提供可复现的技术路线参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其与BP网络的耦合方式,同时可通过更换数据集或对比其他优化算法(如PSO、GA)进一步验证模型性能。
mgmt是一个用Go编写的分布式、事件驱动的配置管理系统,其核心特性之一是强大的配置语言函数系统,通过其响应式编程模型和丰富的特性,为现代基础设施管理提供了全新的解决方案[^1][^3]。 ### 功能介绍 - **配置语言函数系统**:具备强大的配置语言函数系统,开发者可通过开发自定义函数扩展mgmt的功能边界[^1]。 - **声明式配置管理**:mgmt配置语言是强大的声明式配置管理工具,涵盖基础语法(变量、数据类型、控制流)、资源管理(文件、服务、包等资源定义)、高级特性(类、模块、函数式编程)等内容,还能应用于完整的应用部署案例[^3]。 - **分布式集群管理**:支持多节点配置同步和状态管理[^3]。 - **扩展性**:可进行自定义资源开发,扩展mgmt支持新的资源类型[^3]。 - **性能优化**:能在大规模环境下进行配置优化,实现性能调优[^3]。 - **安全实践**:可进行敏感信息管理和访问控制等安全操作[^3]。 ### 使用指南 #### 开发环境搭建 mgmt支持Docker开发环境,搭建步骤如下: ```bash # 构建开发镜像 docker build -f docker/Dockerfile.development -t mgmt-dev . # 运行测试 docker run --rm -v $(pwd):/go/src/github.com/purpleidea/mgmt \ mgmt-dev make test ``` #### 配置语言使用 - **基础语法**:包含变量、数据类型、控制流等内容。例如定义变量 `$value = "123"`,若要进行数值运算,需注意类型转换,如 `$numeric_value = fmt.int($value) + 1`,避免类型错误[^3]。 - **资源管理**:可对文件、服务、包等资源进行定义和管理[^3]。 - **高级特性**:支持类、模块、函数式编程等高级特性,可用于更复杂的配置管理场景[^3]。 - **实战应用**:可用于完整的应用部署案例,实现应用的自动化部署和管理[^3]。 #### 进阶使用 - **分布式集群管理**:进行多节点配置同步和状态管理,确保集群中各节点配置一致[^3]。 - **自定义资源开发**:扩展mgmt支持新的资源类型,满足特定的业务需求[^3]。 - **性能调优**:在大规模环境下对配置进行优化,提高系统性能[^3]。 - **安全实践**:进行敏感信息管理和访问控制,保障系统安全[^3]。
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