英特尔廉价笔记本电脑明年将登陆中国市场

ycJ_154 2007-10-08 10:24:20
英特尔“世界齐步走”计划(World Ahead Program)负责人约翰·达维斯日前表示,英特尔计划于2008年在中国推出廉价笔记本电脑“学生PC”。

达维斯称,与中国政府的谈判已接近尾声。英特尔计划在中国展开大规模的推广活动,预计每年的销售量保持在100万台左右。

英特尔去年10月公布了“学生PC”项目,主要是面向发展中国家的学生提供低端笔记本电脑。

这种低端笔记本电脑基于赛扬M处理器,1G或2G闪存,操作系统分为Linux和Windows两种。据英特尔预计,成本约为350美元左右。

目前,第一批产品已发往墨西哥和巴西。今年,英特尔计划在25个发展中国家推出该产品。

“学生PC”的原始设备制造商(OEM)是精英公司,预计今年可售出20万台“学生PC”。
http://www.022net.com/2007/10-2/424268123175288.html
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converf 2008-09-25
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努力学习中,一直观望
converf 2008-09-25
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努力学习中,一直观望
treetor 2008-09-24
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不错,学习下
tomato_potato 2008-09-24
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专门来做记号,慢慢研究
david_xie 2007-10-11
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越便宜越好
keaneshen 2007-10-10
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还不如买DELL
usxue 2007-10-10
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这个是成本的价格,卖出的价格肯定是这个两倍,呵呵
zy_914 2007-10-10
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DELL不适合女孩子用
jspadmin 2007-10-09
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接近3000块价格,看不出有多廉价!
还不如用国产神舟电脑。还是李愚蠢代言的呢
GXY2005 2007-10-09
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李愚蠢 -_-!
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/8e8699a9ba20 【大一暑期C++大作业——酒店管理系统源码】是一项常见的C++编程任务,其目的是让学生在实践操作中增强对C++语言的理解和运用水平。 该项目的灵感源自清华大学2017届自动化系所布置的暑期实践课题,其核心目标是通过开发一个完整的酒店管理系统的源代码,使学生能够掌握面向对象编程、数据结构与算法、软件工程等多个领域的知识。 酒店管理系统源码的基本概念主要涵盖以下几个层面: 1. **面向对象编程(Object-Oriented Programming, OOP)**:C++作为一种支持面向对象编程的语言,在该项目中类的设计具有核心地位。 可能涉及到的类包括`客房`、`客户`、`预订`等,每个类都具备属性(例如客房类型、价格、入住日期)和功能(例如预订、退房)。 借助类的封装、继承和多态性,能够构建出结构分明、具备良好扩展性的系统架构。 2. **数据结构**:酒店管理涉及大量数据的存储和处理。 可能采用的数据结构有数组、链表、队列、栈、哈希表等。 例如,可以用链表记录客房的可用情况,用队列处理预订请求,用哈希表高效地检索客房信息。 3. **文件操作**:为了实现数据的持久化存储,系统需要执行文件的读写操作。 C++的文件流(fstream)库可用于达成这一目标,将客户资料、预订记录等数据保存至磁盘,并在程序启动时进行读取。 4. **用户界面(UI)**:虽然描述中未明确说明,但一个完备的酒店管理系统通常包含用户交互界面。 这可能涉及控制台输入输出,或者更为复杂的图形用户界面(GUI)。 C++可以利用标准库如iostream进行基础的控制台交互,或借助第三方库如Qt或wxWidgets开发GU...
内容概要:本文围绕基于交替方向乘子法(ADMM)的多主体综合能源系统分布式协同优化展开研究,提供了完整的Matlab代码实现,旨在复现并推广该算法在综合能源系统中的应用。研究聚焦于多主体(如电、热、气等多能耦合单元)之间的协同优化问题,采用ADMM算法实现分布式的优化求解,有效提升系统的自治性、隐私保护能力和计算效率。模型充分考虑了能源耦合、设备约束与交互机制,具备良好的可扩展性和工程实用性,适用于科研复现、系统仿真及实际项目开发。文中强调算法的模块化设计与收敛性保障,便于在不同规模系统中进行调试与验证; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础,从事综合能源系统、分布式优化算法研究的研究生、科研人员及初级工程师(工作年限1-5年); 使用场景及目标:① 掌握ADMM算法在多主体协同优化中的建模思路与代码实现细节;② 复现相关高水平论文(如SCI期刊)中的分布式优化模型;③ 支持多能互补系统、微电网群、区域能源互联网等场景下的科研建模与项目开发; 阅读建议:建议结合Matlab代码与相关学术文献同步学习,重点理解增广拉格朗日函数构建、变量分裂策略、对偶变量更新机制及收敛判据设定,并尝试在不同网络拓扑和系统规模下进行仿真实验,以深入掌握其分布式协同优化的核心机制与调参技巧。

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