2、敏捷回顾中的反思研究

敏捷回顾中的反思研究

1. 研究背景与人员情况

在本次研究涉及的团队中,有三位参与者跨不同团队投入工作。P4 不仅在木星团队担任业务分析师全身心投入工作,还为土星团队提供支持;P9 是土星团队的测试人员,同时在木星团队承担一半测试工作;P16 则是跨四个团队的测试负责人。

2. 研究方法

为了从个人和团队的角度全面探究问题,采用了访谈和观察的方法。
- 访谈
- 一对一访谈 :对所有 16 名参与者(P1 - P16)进行了一对一访谈,访谈时长在 35 到 50 分钟之间。提出了一些半结构化问题,例如:“基于回顾会议中讨论的三个要点(即哪些方面进展顺利、哪些方面出了问题、可以改进的方面),你认为哪些对团队反思最有帮助?”“团队如何利用这些要点来寻找解决方案和改进方法?能举些实际例子吗?”“回顾会议的结果如何?团队/Scrum 主管是否保留了会议要点?”
- 小组访谈 :在木星团队的回顾会议结束后,立即对其六名团队成员进行了小组访谈。由于不同团队的会议时间、工作安排和截止日期不同,除了个人访谈和团队观察外,无法再安排其余三个团队进行小组访谈。小组访谈的一个示例问题是:“我注意到你们团队采用了一些不同的知识分享方式(如便利贴、口头交流、绘图)。这对团队进行反思有帮助吗?是如何帮助的?”
- 观察 :在所有团队的回顾会议期间以及他们的日常工作场所进行了观察。观察的目的是记录回顾会议的细节(如花费的时间、参会人员和讨论内容),并验证访谈结果。观察期间拍摄了照片以记录会议中的实际情况和敏捷团队

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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