项目管理与管理者的信用

       说话不算数似乎是已经变成老板的共通属性(至少在我所知道的范围内)。

前两天我和几个朋友聊天又谈到这个话题,他说:
       前一阵子,他们接到一个比较紧急的项目,大家都作的很辛苦,通宵达旦好多次,最后在大家齐心合力下把项目保质保量做完了。在项目开发期间,项目经理给大家承诺作完后有项目奖金。可是等到项目客户接收通过后他们问时,项目经理说有,老板却说没有。
       此事让所有开发者都很失望,没有了信誉,以后项目经理如何领导团队。

在我国很多IT企业中项目经理是没有经济支配权利,只有纯粹的项目管理权,老板要他们只要把项目领导做完就可以了,这个职位往往变成了一个传话桶,而没有以项目经理为中心形成一个有机个体,看似有中层领导实则无,管理起来就很费劲(政令不通)。

      那是朋友公司的情况,我们公司也是大同小异,公司有求与大家时就承诺的天花乱坠,等事情过去了,所有的承诺也就失效了。
次数多了,大家就不上当了,所以好多人就开始混,原本1天能完成的弄个6,7天,工作都没有啥子主动性和激情,就是看在那点工资的份上作点事情而已。

       不知道大家可有这样的经历?你们在这种情况时都是怎么应对的?



内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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