新环境下互联网PMO的“锚点”︱腾讯金融科技平台PMO负责人邢国杰

腾讯金融科技平台PMO负责人邢国杰将在2022第十一届PMO大会上分享其团队如何在新环境下聚焦战略目标,确保重点项目落地。演讲将涵盖战略目标分解、OKR实践、项目分级管理以及项目经理团队建设等内容,展示互联网项目管理的实战经验。

腾讯金融科技平台PMO负责人、项目管理组长邢国杰受邀为由PMO评论主办的2022第十一届PMO大会(线上会议)演讲嘉宾,演讲议题为:新环境下互联网PMO的“锚点”——聚焦战略目标,紧盯重点项目落地。大会将于8月13-14日和8月20-21日通过云端面向全国召开,会议主题为:“解码战略 赋能项目 PMO笃行致远”,敬请关注!

议题内容简要:

议题侧重介绍腾讯金融科技平台PMO的实践经验,核心内容是金融科技平台PMO如何在新的行业环境下将工作重心放在聚焦战略目标,紧盯重点项目落地。

首先介绍PMO应怎样组织战略目标分解与盯紧战略目标跟进。议题会介绍腾讯金融科技团队如何进行BSC的制定,以及从BSC到OKR的分解承接。同时也会介绍开展OKR过程中的注意事项以及PMO的侧重点、聚焦战略目标的关键原则。

其次会介绍金融科技平台PMO如何集中优势资源,确保重点项目落地。包括项目分级分类管理规则,不同类型项目的管理流程,以及工具和方法的应用。

最后是介绍金融科技平台PMO如何打造项目经理团队,包括PM在大项目上的管控能力,PM以“教练”身份帮助团队发现问题、解决问题的能力。以及PMO如何在工具方法、案例知识的积累沉淀。

演讲嘉宾介绍:

邢国杰,PMP,目前任职腾讯CDG项目管理组长,专家项目经理,腾讯学堂讲师。担任金融科技平台PMO负责人,负责PM团队管理,负责金融科技平台的战略目标管理及重点项目落地,负责项目管理方法体系与工具持续演进。

邢国杰兼具传统行业ToB项目管理及互联网项目管理经验,负责过电力、金融、互联网行业重大项目的实施落地。过往曾主导过CMMI3级与4级评估,对软件成熟度模型有深入理解。能够将PMP过程体系在互联网项目管理中进行裁剪适配,实践出互联网大项目管理的项目过程标准。推动团队实践敏捷项目管理,精益研发过程,持续提升团队成熟度和自运转能力。

2022第十一届PMO大会

由PMO评论主办的PMO大会是全国PMO专业人士年度盛会,已经成功举办了十届,2022第十一届PMO大会将采用“线上和线下”分不同的时间段召开,大会主题为:“解码战略 赋能项目 PMO笃行致远”,组委会将特邀知名企业卓有建树的PMO实践精英前来演讲,交流分享成功经验,共同探讨PMO如何更好地上承战略下启项目,推动PMO实践不断向前迈进!

一、2022第十一届PMO大会(线上会议)

【 线上会议简要 】

■线上会议将于:8月13-14日和8月20-21日通过云端面向全国召开,全程4天,来自32家知名企业共38位演讲嘉宾接受了组委会的演讲邀请,演讲嘉宾的详细介绍和议题内容可浏览线上会议唯一官网:http://pmoonline2022.chinapmo.com/

【 会议内容版块 】

8月13日第一天  PMO运作与组织战略

8月14日第二天  战略项目管理和多项目管理

8月20日第三天  综合项目管理与项目团队管理

8月21日第四天  项目经理培养与敏捷发展

【 会议内容热点 】

国家项目管理标准体系、PMO运作与组织战略、战略项目管理、多项目管理、项目集/项目群管理、项目组合管理、组织级项目管理体系、项目经理培养、项目团队建设、项目知识管理、组织效能、敏捷转型、规模化敏捷。

二、2022第十一届PMO大会(线下会议)

线下会议的开会地点定在北京,演讲嘉宾已全部邀请完,开会时间:8月初正式对外公布,线下会议唯一官网:http://pmo2022.chinapmo.com/

三、线上会议和线下会议是两批不同的演讲嘉宾。

PMO大会介绍

PMO大会是由PMO评论主办的全国PMO专业人士年度盛会,是业内了解PMO前沿理论与资讯,分享PMO最佳实践经验,彰显PMO价值的高端会议交流平台。至今,PMO大会已成功举办了十届,每届大会都会有杰出的PMO实践精英来大会演讲分享,会上会下的交流学习都很热烈,成为越来越受业界欢迎的一年一度的PMO盛会。

历届PMO大会详情:中国PMO大会—全国PMO专业人士年度盛会,国内唯一PMO社交与学习高端平台 - PMO评论

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类和对象,确保模能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
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