8、服务管理策略实施与推进指南

服务管理策略实施与推进指南

1. 服务管理策略规划要点

服务管理策略需要包含服务管理计划,它为服务管理计划设定了业务背景,涵盖人员、标准化流程和自动化工具这三个相互交织的方面。在规划实施时,需思考以下五组问题:
- 资产敏捷管理 :面对行业变化,管理实体和虚拟资产的方式有多灵活?公司能否在保障监督完整性的同时快速做出改变?
- 变革应对能力 :变革来临时能否有效管理?组织内各团队和部门之间的协作是否充分?这种协作在人员、流程和自动化方面如何体现?
- 服务变更管控 :当输入和输出不同时,能否指导和控制服务变更?是否具备足够的可见性和控制权?
- 管理流程适配 :是否了解当前的管理流程?能否使这些流程适应新的业务需求?能否在整个组织内整合这些流程,以全面了解价值链?
- 标准协作方法 :是否采用基于标准的服务管理方法,以促进内部管理领域以及与供应商和客户之间的协作?决策权限和责任链是否清晰透明,能否进行变革和创新?能否指导和控制服务管理?

2. 组织现状评估

服务管理愿景对许多组织而言颇具挑战,不仅要确保运营高效,还要让客户满意并防止竞争对手占据优势。评估组织的变革、创新、增长和竞争准备情况时,可从以下方面提问:
- 业务价值定位 :组织内的业务价值体现在何处?哪些资产(能力和资源集合)使公司具有独特差异化,如信息或分销网络?能否衡量这些资产满足客户需求的程度?
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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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