20、可视化规划:多种方法助力团队目标达成

可视化规划:多种方法助力团队目标达成

1 可视化规划概述

可视化规划是实现团队目标的关键,它能让你直观地看到选择,并在过程中灵活调整计划。合适的可视化方式要能满足团队及其利益相关者的需求。

1.1 规划参与者

可视化规划由具备产品管理技能的团队成员主导,其他现场客户提供协助。应尽量让关键利益相关者参与高层次规划,并创造机会让真实客户参与,他们的观点能提升规划质量。开发者的参与程度可由团队决定,即便不参加会议,也需了解规划并提供反馈,规划游戏是讨论规划的好时机。

1.2 可视化规划方法

有多种可视化规划技术可供选择,如集群映射、影响映射、前瞻性分析和故事映射。你可以选择其中一种,也可以混合使用,甚至创造自己的可视化方法。

2 集群映射

集群映射是最简单、灵活且有效的可视化规划方法。

2.1 头脑风暴故事

回顾团队目标,通过同步头脑风暴生成与目标相关的故事,保持故事的高层次,从宏观、长期视角出发。例如,若目标是提高在线购物网站的转化率,可生成“更好的移动支持”“专用移动应用”等故事。

2.2 故事聚类成增量

头脑风暴结束后,使用亲和映射对故事进行聚类,再将聚类划分为有价值的增量。有些故事本身就是有价值的增量,有些则需组合成一个增量,并创建新故事代表该增量。用贴纸或改变卡片颜色标记代表增量的故事,其余故事根据实用性决定保留或丢弃。

2.3 组织增量

从团队目标的角度审视增量,重新组织以更好地反映目标实现方式。丢弃或搁置无关或过于远期的增量,对于实现相同结果的不同增量

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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