39、项目管理与业务拓展:从沟通到提案的全流程指南

项目管理与业务拓展:从沟通到提案的全流程指南

1. 沟通技巧与前期准备

1.1 措辞的艺术

在与客户交流时,措辞至关重要。使用友好的疑问句,如“Would this be a problem?”,更有可能得到同情的回应,避免引发激进或敷衍的回答。另一个常用语句是“Do you think this would be something that could prevent us from doing business together?”,这种表达暗示了“不”是合适的答案,从而更易获得积极回应。积极的交流不仅能满足我们的期望,也是客户愿意表达的。

1.2 坦诚对待加价

如果采购外部商品或服务,向客户收取少量加价以覆盖管理成本是合理的,通常为固定百分比(常见为15%)。务必让客户知晓这一情况,诚实能营造信任和尊重的氛围。

1.3 了解客户未来计划

应尽可能向客户了解系统的未来规划,明确“范围外”且未来可能成为需求的内容。这有助于避免“一锤子买卖”式的编程,展示长期合作的意愿。

1.4 关注外观设计

如今,即使是最简单或功能性的Web应用也应注重外观。设计应成为流程的一部分,而非事后考虑。了解客户对产品外观和感觉的要求,例如是否遵循特定企业品牌、是否需与现有系统相似、品牌变更的可能性和频率等。

1.5 询问技术相关问题

与客户沟通时,即使对方非技术人员,也应询问技术方面的问题,评估决策的自由度。若发现限制过于苛刻,可能是退出项目的信号。例如,若客户坚持使用ASP.NET和SQL Server,而你是PHP专业人员,需谨慎考虑。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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