提高管理能力,企业高管应该看这些书籍

一个企业的优劣,很大程度上取决于企业高管们的管理能力。

而要提高管理能力,最有效的方法莫过于多读书了。

然而市面上的管理类书籍品类繁多,身为CEO或企业高管的你又该如何选择?

CEO和企业高管们的时间都是极其宝贵的,试错的成本很高,放在读书这件事儿上同样也是如此。倘若CEO将时间和精力浪费在了一些无用的垃圾管理书籍身上显然将是一件得不偿失的事。

那么,对于那些身负企业管理重任的CEO和高管们而言,有哪些管理类书籍值得推荐?

在阅读了不下数百本的管理方面的书籍后,笔者认为最适合CEO们看的书当属12Reads系列。并且,我推荐你看完12Reads全系列的书,而不只是其中一本。

请注意,12Reads的书只能从其官网获得,传统平台无售。

适合CEO看的书籍推荐,身为企业高管这些书必读

 

CEO管理能力的提升必须要从多个维度同时进行。而12Reads全系列教材几乎是囊括了经营管理所有方面的内容。这其中的每一本书都可看作是必读的经典之作,而12Reads全系列又为企业的高管们提供了一个更宽宏的整体视角。

对于12Reads全系列而言,个人建议的阅读顺序为先要读完《CEO必读12篇》、《管理者必读12篇》、《领导力必读12篇》、《情商必读12篇》及《战略管理必读12篇》这几本,然后再看其他的。

适合CEO看的书籍推荐,身为企业高管这些书必读

 

因为前述这几本是专注于综合能力提升方面的,是一个打好基础的过程,至于剩下的都是专注于各个垂直领域的。比如营销、销售、人力资源及沟通等等,这些也都是一个出色及合格的CEO不可或缺的管理能力。

总体来说,12Reads的书与传统书籍大不相同。将抽象的事物具体化、将别人的最佳实务据为己用等,这些都是12Reads的书最擅长做的。此外,在实战性和可实践性这两方面上,恐怕也没有其他同类管理书籍能与12Reads相抗衡。

读书最重要的是实践,是能让CEO和企业高管们将所学的知识应用到自己的企业或组织、团队中,在这一点上,12Reads全系列是相当出色的,也是最适合CEO看的书籍。

身为CEO又或者是一名企业高管人员,无论你是白手起家的创业者还是经验老道的职业经理人,找个时间,静下心来好好看完这些书,相信你一定会大有收获。

适合CEO看的书籍推荐,身为企业高管这些书必读

 

​你认为CEO适合看哪些书?欢迎给作者留言参与讨论。

基于TROPOMI光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值