跨部门的高级别会议,怎样汇报才能脱颖而出

芯片工程师,聊聊汇报的逻辑。

我说:今天,旁听了一场会议。想起这两年自己的汇报经历,有些感触。

我参加过的汇报,可分为两种。

多数汇报,是研发内部的信息拉通和方案讨论

这种情况,参与者都是技术人员,对器件的基本结构了然于胸,对此前曾经做过的研究也大概清楚,沟通成本较低,可以随意使用专业术语进行交流。

换句话说,在技术层面,参会者已经建立了某些共识

另一种,是更高级别的,跨部门的汇报

出席会议的,往往都是各部门的领导。

这种汇报,本质上,是一场公共演讲

关键,是要让别人知道,你在做什么

外企说:让别人听懂你在做什么,是很重要的表达能力。

我说:前两次参加这种会议,我并没有想通这个道理。

在各路豪杰面前,自说自话。

一通输出,效果甚微,最后还得靠自己的领导,给我总结陈词。

后来,才慢慢想明白,质量、市场、设备等等其他部门的领导,根本不懂技术。

你巴拉巴拉说了一大堆,他们啥也没听懂,还得装作胸有成竹的样子

这就是失败的汇报。

反思这经历,为什么会这样?

因为高级别汇报中,不同角色所具备的知识结构,大相径庭

就以芯片而言。

研发的领导,对芯片的微观结构、各种工作条件下的电性能……如数家珍,对竞品采用的技术路线,也一清二楚。

但在质量领导的眼里,这就是个产品,芯片的微观结构,他并不关心。

他只关心,规范文件是否按照质量体系要求编写?

实际制作中,是否能够通过控制计划等文件,将整个流程分解成千百个小段,设置上百个监控点,确保整个制备过程风险可控?

市场领导的眼里,又

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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