博客园的兄弟们再聚TechED 2009

Tech·Ed2009微软技术大会将于2009年11月5日至7日在北京国家会议中心举行。大会将发布Windows7、WindowsServer2008R2等六项新技术,并邀请超过200位全球顶级讲师,提供200场专业课程及Hands-on-Lab实战体验。

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       本届Tech·Ed 2009微软技术大会,将于2009年11月5日-7日在北京国家会议中心隆重开幕!不过目前微软还没有给出详细的课程信息,只知道会有6个技术发布:Windows7、Windows Server 2008 R2、Exchange Server 2010、Forefront、System Center、MDOP(桌面优化组合)。之前见过博友们在大会上交流拍照,本次已经预订门票的博客园兄弟们来报个到吧,到时最好能在现场小聚一下,交流交流,拍个照啥的。 下面是本次会议的亮点,个人感觉对味的也就3,5,6,7 其他也无所谓了。


亮点一:6000 IT同仁首次共聚北京,尽情狂欢!

体验精彩纷呈的节目和互动环节,它将为您创造最佳的沟通平台,您可以与同行交换名片,结识更多的业内精英,我们全程将提供无线网络支持确保沟通无阻。还有神秘嘉宾现身,给你想不到的意外惊喜!

亮点二:突显奥运之城气势恢弘的大会场馆!

国家会议中心位于北京奥林匹克公园中心区,紧邻鸟巢、水立方和国家体育馆,从国家会议中心看“鸟巢、水立方”,恢宏的气势让人叹为观止。漫步于这些美妙绝伦的建筑周围,享受各种丰富美食的同时,您可以尽情回味北京奥运会的盛况,相信我们的大会场馆定将给您留下难忘的印象。

亮点三:六项新技术震撼发布!

共同见证微软公司六个重要技术的发布—Windows7、Windows Server 2008 R2、Exchange Server 2010、Forefront、System Center,和桌面优化组合(MDOP),一起把握未来软件产业发展方向的脉搏,领略新技术给IT产业带来的活力。

亮点四:惊喜不断的超值好礼!

想率先领略正版Windows 7的强劲性能和明星风采,做第一个“吃螃蟹”的人?参加Windows 7现场正版软件竞技比赛,比赛优胜者将获得神秘超级大礼包!赶快把握机会,现场还有更多精彩好礼和意外惊喜等着你!

亮点五:顶尖的讲师阵容与灵活的互动形式!

超过200人来自全球的顶级讲师阵容,让你零距离聆听世界顶级 IT 专家的精彩演讲。另外,你还可以通过互动座谈会和互动社区的灵活交流模式,与不同领域的技术专家、从事软件或硬件行业的合作伙伴、业内同仁进行现场互动与分享,获得丰富的经验和资讯,开启更多不同的视野。

亮点六:精彩百分百的热门课程!

我们力求不断提升课程的专业性,全面性和互动性,安排了多达200场的课程与演讲,邀请了全球和国内顶级的IT的专家主持,您将会在这里体验到微软的最新技术与产品相关应用,同步得到与国外专业技术人员完全一致的热点资讯。

亮点七:身临其境、实战体验的Hands-on-Lab!

Hands-on-Lab为您提供了与微软技术专家互动的实验环境。在现场,您可以亲自尝试微软已经推出和即将发布的最新产品和技术应用,在技术专家的指导下领略最新技术的魅力。即学即用的互动环境可以帮助您对微软最新产品和技术实现更深层次的认识。

亮点八:条件便利、设施完善的交通与住宿!

国家会议中心地处京城北四环,亚奥商圈的核心,距首都机场26公里,驱车仅需30分钟,连接市中心、火车站和机场的地铁在国家会议中心设有车站,更有多条公交线路经过国家会议中心,交通极其便利。国家会议中心周围步行距离内有4家五星酒店,6家四星酒店、多间三星酒店和公寓,价格经济合理,可以充分满足您的住宿需求。

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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