26、远程交付中的可视化工具应用

远程交付中的可视化工具应用

在远程交付的工作场景中,有两个关键的可视化工具对于项目管理和进度跟踪至关重要,分别是看板墙和燃尽图、燃尽图。

1. 看板墙同步

看板墙需要与每个团队的实体看板墙实时同步。虽然同步工作看似微不足道,但如果不能及时更新电子看板墙,远程团队每天只能获取到过时的状态信息,特别是在站会时,他们会感到困惑和不满。此外,分布式团队的看板墙可以添加一些集成状态条或相互审核的状态条。

2. 展示项目状态:燃尽图和燃起图

燃尽图已经成为敏捷项目的标准配置。它能让团队了解在跟踪周期截止时间前的剩余工作量。通过这种可视化方法,能尽早显示风险,以便各团队及时采取改进措施。在采取改进措施后,燃尽图还能继续跟踪改进效果。

对于产品利益相关者来说,分析团队工作进度信息是日常任务的一部分。如果是敏捷团队或 Scrum 团队,燃尽图或燃起图是分析进度的好帮手。它能直观地告诉我们一些问题,例如需求范围的变化以及开发速度是否偏离计划。当这些趋势刚出现时,我们就能在图表上检测到,然后立即组织讨论,找出改进方法。同时,这些图表通过展示项目的完成状态和进度趋势,帮助客户或经理对离岸团队的及时交付建立信心。

3. 燃尽图详解

燃尽图也被称为“迭代剩余趋势图”,它展示了每次迭代中所有故事(或拆分任务)的总剩余时间,随着迭代的进行,这个时间逐渐减少。在燃尽图中,团队交付的故事点总数是固定的。有时一些团队使用剩余时间作为纵轴,但更多团队倾向于使用剩余故事点作为纵轴。
- 如果燃尽图以冲刺为周期,这些工作量是迭代开始时确定的量,这也是采用 Scrum 工作方法的一个特点。
- 如果以整个交付周期为周期

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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