时间管理的40项准则-整理版

本文提供了一套全面的时间管理指南,包括设定远、中、近目标,合理安排工作优先级,利用高效时间段完成任务,以及如何通过授权等方式提高工作效率。还包括了避免常见干扰的方法,比如如何处理会议和电话等,帮助读者更有效地利用时间。
 整理后的时间管理的40项准则:

制定远中近期目标

对下周的工作有清晰的概念

工作之前排好工作优先级

以事实之重要性而非以其紧迫性作为编排行事优先级的依据

把注意力集中于目标而非集中于程序,以绩效而非以活动量作为自我考核

在富有效率的时间内做重要的事

每天为达成远期、中期、或近期目标做些事

每天都保留少量的时间做计划,并思考与工作有关的问题

善用上下班的时间

减少中午的食量,避免在下午打瞌睡

对自己的作息时间做松驰的安排,以令自己拥有时间应付突发的危机及意外事件

尽量将工作授权他人处理

将具挑战性的工作以及具例行性的工作都授权他人处理

根据“权责相称”之原则做事

遏止部属对他们感到困难或不耐烦的工作进行“反授权”

利用同事之协助以令自己对时间获致较佳之掌握

防止一些无用的资料及刊物摆置在我的办公桌上并占用我的时间

尽可能以电话或亲身到访的形式去处理事情,尽量避免利用书面的形式沟通

尝试在下班后把工作置之不理

宁可提早上班而不延迟下班

迅速地作出一些微小的决策

在获致关键性资料的第一时间即从事决策之制定

对循环性的危机,经常保持警觉,并采取遏止之行动

经常为自己及他人定下工作的完成时限

终止任何毫无益处的经常性工作或例行性活动

利用空余时间处理事情

面对许多需要解决的问题时,采用80/20原理(处理20%重要的问题)

积极地设法避免常见的干扰(如访客、会议、电话等)之持续妨碍我每天的工作

面对现实,思考现在需要做的事情,而非缅怀过去之成败或担心未来之一切

将时间的货币价值铭记于心中

尽量将电话集中在一起,在打电话之前先准备好有关的资料.

拥有一套处置各类文件的系统

有时采取“门户封闭”政策以免工作受到他人之干扰

在一天工作完了时自问:那些工作无法按原定计划进行?无法按原定计划进行的原因何在?以后如何补救?

筹备会议之前,先探寻取代会议的各种可行途径

开会时讲求技巧以增进会议的效率与效能

定期检视自己的时间支配方式以确定有无重蹈以往的各种时间陷阱
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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