结合个人经历谈谈企业数字化

    转眼间专注于从事企业数字化转型的工作已经3年。在这之前我做了8年的开发工作,8年间从最开始的软件开发岗位到高级开发工程师,再到资深开发工程师,主要使用的语言是java,其次js、python、存储过程plsql等。因为各种原因,最后我走上了数字化岗位。

    10年前我从事开发岗位的时候各个企业在喊的口号是“互联网+”,所谓”互联网+“其实就是将互联网与各行各业进行深度融合,利用互联网平台,使得互联网与传统行业进行融合,利用互联网具备的优势特点,创造出新的发展机会。10年前当时我在公司TCL移动通信股份有限公司,TCL靠传统的TCL彩电发家,但是在“互联网+”时代,赶在了前面,当时TCL的生产流水线已经在引进和自主研发全自动流水线,用机器测试代替人工。机械手臂利用机器视觉技术识别物体,并在传送带上准确抓取物体,放到下一个环节。我当时初入社会,我参与到了其中一个小小的开发环节,现在回头看,当初并没有意识到自己已经是中国智能制造浪潮中的一员。

    再到8年前我去了中国平安,中国平安当时在世界500强中的排名一直上升,如果我没记错最高应该到了29位左右的样子。平安当时的口号是“互联网+金融”,我在平安体会到的“互联网+”印象最深刻,当时也是很幸运参与到的是平安寿险的核心开发团队,具体做的事情也走在整个金融行业的前排。相信8090后的人当前都会有的痛苦,我们想要修改自己的银行卡关联的手机号码,每次都要去银行柜台,而银行一般都在工作日开放,大家不得以需要请假去办理。近些年很多家银行都支持了线上进行电话号码修改,真真是推进了社会办事效率的提升。我当时在平安寿险的团队就是在推进此类工作开发,支持线上通过app进行保单信息的表更,保险金的缴纳和提取。支持手机上操作保单信息。这一句话很简单,背后却有着很复杂的业务规则场景和风控体系。如何保证你能取钱;如何保证你不多取钱或者少取钱;如何验证你是不是本人操作;短信验证还是视频坐席接入;等等很多细节考虑。在我看来,平安的这种“互联网+金融”就是在做数字化转型,从传统的线下办理业务,转为线上。

    再到最近3年,我在中兴通讯专职从事数字化的工作,负责的领域的LTC全流程的拉通与方案整合。LTC

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
好的,首先感谢你对ChitGPT的关注和提问。 高质量发展是中国经济发展的新阶段和新要求,也是实现中华民族伟大复兴的必由之路。通信作为国民经济和现代社会的基础性产业,肩负着信息交流与传递的重要使命,也是推动高质量发展的重要力量。下面我就从通信行业的角度谈谈如何实现高质量发展。 第一,提升技术创新能力。通信技术是信息化建设的关键,技术创新是实现高质量发展的重要动力。推动通信技术从4G到5G、6G的演进,加强关键核心技术的研发和攻关,打造以自主知识产权为核心的技术创新体系,是实现通信行业高质量发展的关键所在。 第二,强化产业链协同发展。通信产业是一个综合性产业,需要多个产业间的协作才能实现高质量发展。在推进网络建设、设备制造和应用研发等方面,要加强产业链上下游协同发展,打造共建共享的产业生态,推动通信产业成为全球领先的生产与创新基地。 第三,坚持服务升级和管理创新。通信行业的发展取决于行业服务能力和品质,有效服务也是提高用户满意度的保障。在发展通信服务的同时,要加强服务的个性化、智能化和安全保障能力,提高服务品质和水平,加快数字化转型,打造全新用户体验。 第四,加强国际合作。当前,全球通信行业正经历着普遍的发展和竞争,互联网技术的不断进步正在推动全球化和信息化双重进程。中国通信企业要充分发挥自身技术和资本优势,在全球通信产业中积极拓展国际市场,加强与其他国家和地区的合作,促进互利共赢。 以上是我对于通信行业高质量发展的一些思考,希望对你有所帮助。谢谢你的提问!
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