35、远程交付团队的自我管理与专业塑造

远程交付团队的自我管理与专业塑造

1. 自我管理的三个层次

自我管理存在三个不同的层次,每个层次都代表着不同的能力和工作方式:
- 第一层次 :当遇到问题时,知道向谁寻求帮助。不过,这种获取信息的方式存在弊端,因为它可能会占用他人的时间,干扰他人的工作。
- 第二层次 :能够通过搜索找到所需的信息,之后还需要花费时间对获取的信息进行总结和整理。此层次的信息扩展性良好,但需要投入一定的时间,并且要求具备较强的主动性。
- 第三层次 :工作环境基于直觉进行设计,它会引导你进行下一步的工作,并呈现你所需的信息。这要求团队中的每个人都拥有相同的价值观和待人处事的方式。

如今,我们面临的环境是一个充满质变的混乱时代、颠覆性创新的时代以及充满不确定性的时代。为了适应环境的变化,公司必须具备自我调整、自我适应和自我修复的能力,也就是互联网行业常说的“持续改进”。这意味着组织要在从无序到有序的过程中不断获取反馈,从而修复、完善并重建新的秩序。

2. 扁平化并非万能药

员工成长是扁平化发展的基础,也是需要长期坚持的政策。新员工刚加入团队时,不会立刻成为自组织团队的合格成员。可以将员工比作纸张,有的是白纸,我们可以直接告诉他如何书写以及格式要求,他需要自行添加内容、学习并积累知识和经验;有的纸张上已有内容,但格式不符合要求,需要进行调整以与他人匹配;还有的纸张内容丰富,可以与他人分享。

扁平化与快速成长之间存在矛盾,如何为员工提供建议和反馈以促进他们的成长就是其中之一。在普通公司中,领导会关注员工成长并给予建议,但

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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