职场方法论总结(2)-如何正确地开会

本文参考《冯唐成事心法》

一、会前

1. 5个W

What: 开会的主要内容是什么?目的是什么?
When: 何时开会?上午几点?精确到分钟;
Who: 谁来开会,谁来做主持?谁能发言?谁做记录?每个人做什么?通知到每个人
Where: 在哪里开会?
Why: 为什么开会?

2. 会议材料提前一天发到参会人

除非是头脑风暴,否则给大家24小时的时间来消化会议内容

3. 会议主讲人做好演讲准备

如果你想被大家了解,想获得更多的机会,就在会前好好做好演讲的准备,这是最快的捷径。向别人展示你的表达清晰,思维缜密,你将来就会有更多的机会。
会议准备有一个常见的误区,就是,你有一个小时的准备时间,却花55分钟在完善PPT。你应该要做的是想想怎么讲? 你可以花上一个小时,甚至两个小时,去想好给高管汇报的5分钟要怎么讲。

4. 会议细节再发一遍

会前两三个小时,再发一遍会议的细节,大家就不用再翻记录,让参会的人麻烦越少越好。


二、会中:不结束没有结论的会

1. 到场必须准时

不能准时的人,控制不了自己的时间,也控制不了自己的生命,这样的人,不会是一个好的管理者。交通拥堵从来不是一个好的借口。但是到了高阶的领导,百分之八十的人,会提前十分钟到十五分钟到会场。

2. 比较严肃,正式的会,需要有一个主持人来控场

  • 在会议最开始的时候,强调4个P
    Purpose: 告诉大家会议的目的是什么?
    Preview: 告诉大家这个会有几项内容,做一个预览。
    Procedure: 这个会怎么进行?这是头脑风暴会,有意见随时举手。OR,这是汇报会,主讲人讲,集体讨论,最终总结,时间各是多少?讲清楚流程。
    Pay off: 这个会希望达成什么共识,完成什么决策,安排什么事情。让大家对会议的效果有一个预期。

  • 会议里有陌生人,大家第一次见面,要彼此介绍。
    这是起码的礼貌。介绍的时候突出各自的姓名,背景,身份。这个人是技术专家,那某些技术就会着重参考他的意见,但涉及到管理、营销,就可以把他当成一个从常识角度讲管理问题的人。讨论时,大家就可以带着一定的重点来听各人的发言。

  • 运用白板,做关键记录

  • 帮助有些说不清的人,提炼关键点

  • 控制啰嗦和情绪化的人,打断,简略点说

  • 出现争议或和会议主题无关的事情,记录下来,改天拉会重新讨论

  • 跑题时,将大家重新拉回会议主题

  • 控制大家不要玩手机

  • 总结主持人的发言,达成共识,民主集中投票,大领导拍板拿结论

3. 主持人注意守时和金字塔结构

注意不要让会议的某一个部分用时超出原本流程太多
见职场方法论总结(3)-金字塔原理

4. 尊重参会者提出的反对意见

统一团队内部的认识,拧成一股绳做事

5. 相对正式的会议,需要写会议纪要

一定要写会议纪要,避免罗生门的状态

tips: 会议准备结束时,问一圈所有人的意见是否还有疑问,并在最后着重询问一下,场上最高领导是否还有内容要补充。(他有可能在等其他人充分发言,必须提醒他,他可以做总结发言了,否则直接跳过他,此时会很尴尬)

第三,会后:不允许不落实的会

做了会议准备,开完会,并不代表就结束了。离开会议室,只是这个会议效果的开始。
会后要做到两点:一个是Follow through,一个是Feedback。

1.Follow through,督促执行

有可能是主持人做这个工作,有可能是一把手做这个工作,有可能是记录人做这个工作。
这就是会议做的决策:谁,什么时候,干什么,递交什么东西,得有人去盯着,要隔三岔五看这件事做到什么程度了,又发生了什么新的情况。

2.Feedback,结果反馈。

具体执行的人有义务跟相关领导反馈。反馈上次开的会做了什么决策,让他做什么事情,他去做了,结果发生了什么。如果需要,再召集一次会议;如果不需要,也要告诉相关的领导,事情怎么样了。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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