8、计算机与社会变革:从社区记忆到大众普及

计算机普及:从社区记忆到社会变革

计算机与社会变革:从社区记忆到大众普及

1. 社区记忆项目的诞生与愿景

社区记忆(Community Memory)项目的首个公共终端,放置在美国加利福尼亚州伯克利市一座破旧建筑二楼杂乱的门厅里。在伯克利,计算机走向大众似乎是必然的,这里从美食到地方政府,一切新事物都能融入。

这个终端外形奇特,像被压扁的钢琴,配有打字机键盘,键盘被带玻璃的纸板箱保护着,使用时要把手伸进小孔,仿佛置身电子牢笼。使用它的人多是伯克利典型模样,留着长发,穿着牛仔裤和 T 恤,他们对技术充满热情,沉浸在黑客梦想中。

社区记忆项目旨在构建一个去中心化、非官僚的信息交流系统,让人们基于共同兴趣相互联系,无需第三方评判。该系统连接着旧金山一个仓库地下室的 XDS - 940 分时共享大型主机,通过开放计算机设施,为人们提供交流平台,这是计算机技术对抗官僚主义的一种尝试。

有趣的是,利奥波德唱片店(Leopold’s Records)外的二楼公共区域,原本是音乐家的布告栏所在地,张贴着各种音乐招聘信息。而社区记忆项目鼓励人们在计算机上发布信息,能更精准地匹配需求。不过,伯克利人很快就发掘出终端的其他用途,如发布各种奇思妙想的信息:

FIND 1984, YOU SAY
HEH, HEH, HEH . . . JUST STICK AROUND ANOTHER
TEN YEARS
LISTEN TO ALVIN LEE
PART YOUR HAIR DIFFERENT
DROP ASPIRIN
MAKE A JOINT EFFORT
DRIFT AWAY
KEEP A CLEAN NOSE
HOME {ON
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化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研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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