14、穿孔卡片机的商业与科学应用

穿孔卡片机的商业与科学应用

在两次世界大战期间,制表机业务展现出了清晰的活动组织架构,新产品不断涌现,种类丰富,销量可观,使用人群也日益庞大。到 1940 年,IBM 的穿孔卡片业务使其在行业中占据主导地位。尽管雷明顿兰德公司的产品线高度多元化,但凭借穿孔卡片的销售,它同样成为了该行业的主要参与者。这一时期形成的营销和产品开发实践,使 IBM 管理层能够凭借成熟的营销和支持方法以及可迁移至新技术的客户基础进入计算机业务领域。20 世纪 50 年代和 60 年代的客户或供应商会发现,雷明顿兰德和 IBM 以盈利方式推广信息处理设备的方法颇为熟悉。

商业和行政用途

制表机的成功,Powers 和 IBM 只能占一半功劳,另一半要归功于那些选择使用这些机器来运营组织,并为制造商提供大量关于产品制造方向和原因指导的用户。两次世界大战期间,客户数量不断增加,并且在设备使用上更具创造性。20 世纪 20 年代 IBM 收入的增长,证明了用户数量的增加以及他们对该技术依赖程度的加深。那么,用户基础为何会增长呢?
- 成本节约 :20 世纪 20 年代,布鲁克林的一位杂货店老板提到,手工制表劳动成本不切实际,因为至少需要多雇佣六个人,而机器每周都能回本。
- 提高效率 :在市政和商业环境中,使用制表机可以持续了解自身业务状况,通过频繁催款和招揽客户,与客户和潜在客户保持更紧密的联系。
- 数据准确性 :制表设备能消除错误,避免混乱和核对数据时浪费的时间,促进更好的组织和高效管理。
- 推动机械化 :当新功能出现时,企业会推动机

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可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,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人士。; 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差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路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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