[转帖]幸好,SARS有两面

cnss 2003-04-29 10:34:14
幸好,SARS有两面

这两天来各种各样渠道关于SARS的新闻,常常是越看越担心,为自己担心,为家人担心,为朋友担心,为医院里的医生和护士担心,为大街上不认识的人担心...现在大家已经把A面渲染的很生动了,不如再来看看它的B面:
SARS提醒我们生命的无常和脆弱,它给了我们这样的基本健康的年轻人一个机会,一个以往不多的机会,把自己推到生命的边缘来考察自己的一切。以往,我们总觉得每一天都是属于我们自己的,我们还有“那么长的一辈子”要走。
其实,佛经上说,“生命就在呼吸之间”,即使没有SARS,我们中又有谁可以保证自己一定会有明天?生活就像一个躲在角落里的怪兽,会突然扑出来告诉我们“你该下场了”。
在这个大背景下,我们会发现我们许多的假设都是不成立的,我们为了一些琐碎的东西去伤害或者追逐,我们不停的推迟幸福为未来去积攒什么,我们把对别人的爱隐藏起来不去表达,因为“未来还有的是机会”,我们拒绝原谅同我们不一样的人和事,因为“这是个原则问题”,我们对自己的熟人是一种态度,对陌生人是另一种态度,因为“他同我有什么关系”......
SARS告诫我们人的渺小,在科技如此发达的今天,号称能“征服自然”的人类却面对一个疾病束手无策,我们以往对环境和资源索取的太多,迟早会收到大自然出示的黄牌。在自然的伟力面前,我们别无选择,只能同它讲和。
SARS教会我们感谢,感谢在危机中看到的友爱与平和,感谢我们已经拥有的,看看那些坚守岗位的医生和护士,看看那些不知是不想还是不能戴口罩的公共汽车售票员,想想那些可能还不知情的每天忙到深夜才收工衣服上满是灰土住在大通铺上吃着最便宜饭菜却还要遭受某些“城里人”轻视的民工......我们真的应该去做点什么,去贡献一些什么。
SARS鼓励我们同情,我们体会到了恐惧和慌乱,在这短短的几周里。可是,战争,地震,残杀......还有比SARS糟的多的情况,想象一下伊拉克的老百姓在这二十年里的遭遇,想想科索沃的种族战争,想象一下9.11时美国民众的心情,我们也许可以对苦难多一些同情心,少一些在别人出事时幸灾乐祸的情绪化的发泄
SARS是一个成长的机会,也是提升我们整个社会系统整合能力和危机处理能力的一个机会,其中一定会犯错误,也一定会有不顺利,但“一个企业要做大,不可能不磕磕碰碰,不摔跤”,企业这样,国家也是一样,度过这一关,国家和人民一定会更成熟。多一些理性,多一些相信,少一些埋怨。衡量成就的不是没有遇到问题,而是妥善的应对问题和由此带来的进步。
每一个时代的人都要承受一些考验,我们只是碰巧遇上SARS。
以SARS的名义,我们的生活应该有一些不同,那就从今天开始做一些改变吧:
--原谅一个“伤害”你的人,让痛苦的能量到你这里为止,做“负面能量终结者”;
--更多的善意,悄悄做一件帮助他人的事;
--更多的宽容和理解,不要苛求别人;
--给旁边的人一个微笑,认不认识没关系,这会把快乐传递下去;
--给父母多打几个电话,让他们知道他们对你很重要;
--更多的欢笑和快乐,别太苛求自己,好好活着;
--珍惜此刻,把握当下,过好每一天;
--想想自己已经拥有的,学会珍惜,试着去感恩;
--首先去理解别人,再让别人理解自己;
--注意锻炼身体,提高生命质量;
--少一些抱怨,成为解决方案的一部分。


2003年4月 于北京
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abcdefg171459 2003-04-30
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ding!!!!!!!!!!!!
Pasp 2003-04-30
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珍惜今天!
vino 2003-04-30
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you li
panyf_2k 2003-04-30
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SARS给我们带来的思考。。。。。。。。。
delphiyesgood 2003-04-30
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受教!
cnss 2003-04-29
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转自新浪的网友评论,身在疫区的朋友可能会感触更深.
【期刊论文复现】多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题(Matlab实现)内容概要:本文复现了期刊论文中提出的多元宇宙算法(Multi-Verse Optimizer, MVO)用于求解电力系统中的多目标优化调度问题,采用Matlab进行代码实现。该算法受宇宙中黑洞、白洞和虫洞等天文现象启发,通过数学建模模拟多目标搜索过程,具有较强的全局寻优能力和收敛性能。文中将其应用于典型的电力系统经济调度场景,如考虑燃料成本、排放量等多个优化目标的微电网或多能源系统调度问题,通过构建合理的数学模型和约束条件,实现对多个冲突目标的协同优化。同时,文章提供了完整的代码框架与仿真结果,便于读者理解和复现。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法基础知识的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度工作的工程师。; 使用场景及目标:①学习和掌握新型智能优化算法——多元宇宙算法的基本原理与实现方法;②将其应用于电力系统经济调度、微电网优化、多目标决策等领域的模型求解;③为科研工作提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现细节,重点关注目标函数建模、约束处理及MVO算法核心迭代逻辑,并尝试在不同测试系统中进行参数调优与性能对比,以深入掌握其应用技巧。
内容概要:本文针对计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化问题,提出一种基于多目标粒子群优化算法(MOPSO)的协同优化方案,并通过Matlab代码实现仿真验证。研究充分考虑光伏发电的随机性与间歇性特征,构建了一个综合有功功率调节、无功功率补偿、电压质量提升及网络损耗最小化的多目标优化模型,旨在提升高渗透率光伏接入下主动配电网的运行稳定性与经济性。通过优化算法求解实现有功与无功资源的协调调度,有效缓解因光伏出力波动引起的电压越限与潮流分布不均等问题,增强了系统的调节能力与鲁棒性。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的科研人员,以及电气工程、自动化等相关专业的研究生和高年级本科生。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下主动配电网的优化运行策略;②为电力系统仿真教学与科研提供可复现的算法模型与代码实例,目标是掌握多目标智能优化算法在电力系统优化调度中的建模方法、实现流程及其工程应用价值。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数的设计、约束条件的处理方式以及粒子群算法的改进策略,同时可通过调整参数设置、测试不同场景以深入理解优化机制与系统响应特性。

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