确定组织是否真正敏捷的五种方法

 
每个组织都喜欢吹捧其敏捷性,尽管事态并没有很快发生。当组织宣称是敏捷的,但实际上并非如此时,架构师就陷入了两难的境地。可以使用五个关键预测指标发现组织是否缺乏真正的敏捷性。了解这些预测指标,并获得帮助组织往更敏捷的方向推进的技巧。

组织敏捷性 意味着组织能够快速和敏捷地对内部问题、外部威胁和不断变化的客户需求作出反应。最高管理层喜欢这个术语,因为它使组织听起来很时髦,并且能够处理其发展方向中遇到的所有事情。您也许听过 CEO 或组织中的其他最高级管理人员做过有关敏捷性的激动人心的演讲。他们可能谈到公司如何为充满竞争的行业中出现的所有情况做好了准备。“我们为将来做好了准备!”“我们将全力以赴,以求在竞争中制胜!”“我们公司有最优秀的员工!”

这听起来非常不错,尤其是在它出自最高管理层之口的时候。您可能对这些宣传信以为真,并开始在考虑到敏捷性的情况下着手设计和规划。这并不容易,因为最敏捷的体系结构方法被认为是脆弱的,或者与在企业环境中交付价值的能力不相干。

在该过程中的某个阶段,您也许会开始产生一些挑剔的疑问。也许使公司可以快速开始、停止和转向的新企业设计遭到质疑,因为管理层没有“马上看到对该设计的需要”。也许您遭遇到管理链中这样的人,他们无休止地询问更多详细信息,却假装拥有所不具备的能力。也许从来不允许您与业务单位交谈,因为管理层更喜欢处理那些交流。

不可对这些疑问等闲视之。听他们讲吧,直觉正在告诉您,尽管组织可能谈到敏捷性的话题,却并没有往敏捷性的方向走。要有效地为组织进行设计,您需要获得组织中某种级别的信任。准确了解组织关于敏捷性的立场,可以帮助您在下一个项目过程中节省宝贵的时间和精力。如果发现组织不如应有的那样敏捷,本文中的技巧可以帮助您扭转这种局面。

本文转自:IBM developerWorks 中国

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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