瑞星将面临历史上最艰苦的一场战役(二)

在360与瑞星的竞争中,360采取了后发制人的策略,并运用详细的技述文章进行回应,取得了阶段性的优势。瑞星则在逻辑、资源整合及领导层面上出现失误。

人们常说,先发制人, 但是这次的奇瑞之争,却让360占尽了后发制人的先机。

就象下象棋,如果两家实力相当,则先手的优势是非常明显的,后手一方如果想要取得胜利,就要在中场采用对子的方法,牺牲一两个子换来先手的权力。如果先手一方的实力不如后手一方,则先手的优势也发挥不出来。

从以往的市场运作实力来看,瑞星要远大于奇虎360,因此,拿到先手后,360肯定是打不过的,但是从目前的情况看,360每一次都用了后发制人的招势,而且效果很好。我们分析一下上一阶段,在双方互曝漏洞之后,360选择了感谢第三方的漏洞组织,而瑞星选了再曝360的后门。棋差一招。

而在这一阶段,在瑞星曝出360更大后门又加上技术分析的文章后,360选择使用更详细的技术文章进行澄清,而且先破后立,对瑞星的分析文章逐条进行驳斥,不管文章本身是否有缺陷,效果是完全达到了。而且在这一阶段,瑞星采用了360上一阶段使用的,拉民间第三方博客来为自已助阵,但是360找的至少貌似独立第三方技术研究机构,而瑞星找的博客基本上属于事件评论层次的,没有找到真正的独立技术研究机制。所以,在市场战役中讲究出奇制胜,最怕模仿对方,拾人牙慧。

而且,这一回合,明显360在助阵方面又上了一个台阶,就是找出微点和360的技术底层开发团队核心人员进行助阵,这一招明显具有伤杀力,接下来瑞星很难进行应对。如果360将瑞星告上法庭,封死了瑞星最后一次出招的机会,那么接下来的情势对瑞星来说就会更加严峻。

这一次的奇瑞之争的事件中,瑞星犯了三处错误,一是忽略了逻辑,在进行激烈的文战中,一定要逻辑清晰,因此理工科出身的就要比文科生占优势从当年鲁迅骂战到后来的王朔骂战,其实都是武夫战胜了文人,这是逻辑的优势。

第二个错误就是瑞星是一个人的战斗。360这次大战,动用了全部的资源,人民日报、CCT V这样的重头媒体都进行了支持,而瑞星似乎是一个人的战斗,试图利用传统的媒体控制力度来控制这场战役,明显有点力不从心。

三是瑞星无帅。360由周鸿祎带队御驾亲征,而且汇集所有大将,士气旺盛,而瑞星至今还没有一个明确的新闻发言人出面摆平,感觉有兵无将,力量过于分散。

不过,巨人不可能在一瞬间倒下,这次即使瑞星受到重创,想要倒下也是很难的,而360目前也很清醒, 这次的目的旨在重创对手,而不会做梦将瑞星置于死地。总之心态很稳,不象去年的免费之争,360过于急燥,想毕其功于一役,反而让自已落于被动。

经过这一场战役,可以看出360的市场操作手法已经非常娴熟了,瑞星在今后的过程中,还要思考很多。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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