个人觉得超级本很贵，是不是因为成本很高，所以才没有降价空间？

treetor 2013-01-11 03:00:48

如题:个人觉得超级本很贵，是不是因为成本很高，所以才没有降价空间？大家都什么看法讨论一下!

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laxila 2013-01-11

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无论就短期来说还是长远来看，超级本的降价空间都是很大的。且不说3699元的同方超级本、3999元/4999元的神舟超级本和5799元的三星超级本，就看目前国内市场9999元的戴尔XPS 13吧，其美国地区售价才999美元，即便加上进中国的关税(15%)换算成人民币也不到7300元。如果厂商短期内不降价，其实也只能说明一个问题：他们认为降价的幅度如果不够大，带不来销量质的增长，还不如暂时不降价保持高利润。

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内容概要：本文提出一种基于鱼鹰优化算法（OOA）优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型，用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性，采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络（CNN）提取输入数据的局部空间特征，利用双向门控循环单元（BiGUR）捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系，并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重，从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力；进一步，采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优，有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证，结果表明，该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优，适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群：从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员，尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标：①实现风电场短期功率高精度预测，支撑电网安全稳定调度与能量管理；②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例；③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程，重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节，可通过替换不同风电数据集进行对比实验，进一步掌握模型迁移能力与适应性。