大家说一下有没有什么好项目来发展啊!无论是哪个行业的都可以!只有要发展前途!

Douglassxg 2006-10-30 02:25:40
如题.
因为本人和几个朋友开了家公司,现在想找一些有发展前途的项目来投资合作!
多谢大家来提出宝贵的建议.
分我不会介意的.
先在这里谢谢了!
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Douglassxg 2006-10-31
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晕,没有一个真诚点意见.
自己顶起来先.
当然只要有钱肯定会回报社会的.
回报社会是伟大地.
圣殿骑士18 2006-10-30
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UP,接分
xjtuzhw 2006-10-30
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印钞票比较赚滴～
nineday 2006-10-30
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到金3角去发展～
NSLWBIFLU 2006-10-30
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无论做什么都要记住“为人民服务”，
尤其是为广大饥渴的男性同胞们服务。
dashi 2006-10-30
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谢谢,接分
Cwfly 2006-10-30
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bd
MMDPIG 2006-10-30
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内容概要：本文系统介绍了利用蒙特卡洛方法生成风力与光伏发电出力的不确定性场景，并结合场景削减与聚类技术提取若干典型场景的完整技术流程，旨在有效降低新能源出力波动带来的高维随机性对电力系统优化调度造成的计算复杂度。资源提供了完整的Matlab和Python代码实现，涵盖从历史风光数据的概率建模、蒙特卡洛随机抽样、场景生成、欧式距离聚类到基于相似性度量的场景削减全过程，帮助用户深入掌握新能源不确定性建模与场景简化的核心方法。该方法广泛应用于微电网、主动配电网及综合能源系统的随机优化、鲁棒优化与机会约束规划中，显著提升模型求解效率与工程实用性。; 适合人群：具备电力系统分析、概率统计基础及一定编程能力的研究生、科研人员，以及从事新能源并网、微电网优化调度、综合能源系统规划等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于风电、光伏出力不确定性建模与典型场景提取；②支撑含高比例可再生能源的微电网、配电网随机优化调度与可靠性评估；③作为科研论文或工程项目中的数据预处理模块，提升模型计算效率与实用性；④辅助制定储能配置、需求响应及电网规划策略。; 阅读建议：建议结合所提供的代码逐模块运行与调试，重点关注蒙特卡洛抽样原理、K-means或层次聚类算法的实现方式、场景削减准则（如最小距离法）的具体应用，并尝试代入实际历史数据以验证方法的泛化能力与鲁棒性。
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