一匹“更快的马”

本文探讨了在设计过程中,如何正确理解用户需求与期望,避免陷入只关注期望而忽视需求,或盲目跟随用户需求而缺乏创新的问题。通过案例分析,强调了卓越设计师在满足用户需求的同时,引导需求,实现商业价值最大化。
先来看一个老掉牙的故事:福特说,我在设计汽车之前,到处去问人们“需要一个什么样的更好的交通工具?”,几乎所有人的答案都是 ── 一匹“更快的马”。
“更好的交通工具”代表用户的“需求”;“更快的”是用户对于解决这个“需求”的“期望值”;“马”是用户对于解决这个“需求”的自假设“功能”。

一个初级的设计者,被用户牵着鼻子走。听到“更快的马”以后,会马上去设计一匹“马”。这个时候,无论在“马”上如何做创新,思路已经框死,结果很难突破。最终只能出来平庸的设计,很难长久很容易被模仿和超越,实现不了多大的商业价值。

一个合格的设计者,和用户一起走。听到“更快的马”以后,会考虑“更快的”这个“期望值”,围绕着它突破“马”的局限,去做设计。最终可能会出来很好的设 计,但他们把“需求”本身跑道了脑后,最终只能简单的满足期望实现需求,而无法引导需求。他们可以做出来成功的产品,但随着用户期望的增长,这样的产品很 难有取得用户的长久青睐,也很难取得商业上长久的成功。

一个卓越的设计者,自己会作为用户的一部分深入了解他们,并带着用户一起走。听到“更快的马”以后,他们会先去考虑需求是“更好的交通”工具,然后再结合 “更快的”这个主要期望。用对用户最有价值的方式在满足期望的超越期望(把“马”这件事抛到脑后),从而引导需求,并获取更丰厚更长久的商业利益,和用户双赢。
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 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、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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