万里长江水奔腾向海洋——任正非在武汉研究所的讲话

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2019年2月22日

万里长江水千万不要滞留洞庭湖,我讲过都江堰、秦淮河、洞庭水的温柔……,我是担心由于内地环境的安宁,而使我们内地研究机构也平静,以为太平洋真太平。没有理想的沸腾,就没有胜利的动力。

公司已进入了战时状态,战略方针与组织结构都作了调整,所有技术口的员工,都应阅读与PK我在上研所无线大会上讲话的第一点,看看技术与产品的方针是否正确,允许批评。所有管理干部都要学学第二点,组织建设要对准目标,而不是对准功能,齐全的功能会形成封建的“土围子”,我们的目标是“上甘岭”,要建设有力的精干的作战队伍。过去对准部门功能的建设思想要调整。各个部门要面向目标主战,去除多余的非主战的结构与程序,去除平庸。将一部分必须的非主战功能移至平台,或与其他共享。这点要向运营商BG的改革学习。请丁耘给你们讲一课,他从“弹头”到能力、资源中心的建设,有了心得。

如何打赢一仗,胜利是我们的奋斗目标。研发不要讲故事、要预算,已经几年不能称雄的产品线要关闭,做齐产品线的思想是错的,应是做优产品线,发挥我们的优势,形成一把“尖刀”。我们不优的部分,可以引进别人的来组合。终端推行“一点两面、三三制、四组一队”取得了一些经验,是正确的、成功的。关键是一点,我们要聚焦成功的一点,不要把面铺得太开。铺开了就分散了力量,就炸不开“城墙口”,形不成战斗力,这是“鸡头”在作怪。内地感觉不到“硝烟”,“鸡头”林立,故事很多,预算集中度不够,我们没有时间了,要和时间赛跑,力量太分散了,跑不赢。

我们不管身处何处,我们要看着太平洋的海啸,要盯着大西洋的风暴,理解上甘岭的艰难。要跟着奔腾的万里长江水,一同去远方,去战场,去胜利。

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GPT-SoVITS

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AI应用

GPT-SoVITS 是一个开源的文本到语音(TTS)和语音转换模型,它结合了 GPT 的生成能力和 SoVITS 的语音转换技术。该项目以其强大的声音克隆能力而闻名,仅需少量语音样本(如5秒)即可实现高质量的即时语音合成,也可通过更长的音频(如1分钟)进行微调以获得更逼真的效果

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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