美团战略项目管理实践︱美团平台项目管理BP组项目管理专家任俊伊

美团项目管理专家任俊伊在2022第十一届PMO大会上分享了美团战略项目管理的实践经验,涉及如何通过项目组合和项目集确保战略一致性,以及在业务中有效拆解和落地组织战略,提高战略执行的确定性和收益。大会涵盖PMO运作、战略项目管理等多个主题,旨在促进项目管理专业人员的交流和学习。

 

美团平台综合运营中心/项目管理BP组项目管理专家任俊伊受邀为由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“美团战略项目管理实践”。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:

组织中越来越多的战略落地,需要依靠项目的形式来推进,这就需要项目经理充分理解组织战略并掌握战略拆解方法,保证项目集与组织战略的一致性,使稀缺资源得到集中使用。此次演讲将介绍参与美团客户服务和体验部战略管理的思考和实践,包括参与到组织策略/战略的制定过程中,明确组织的战略/策略后,以项目组合和项目集的方法帮助业务部门拆解成项目落地,以项目管理的方法(项目组合、项目集、项目)承接组织战略/策略,确保组织的战略/策略在业务侧能够得到有效地拆解、落地,提高组织策略和战略的落地的确定性,收益最大化。帮助项目经理做好战略项目的承接和实现,快速上手指导实践。

演讲嘉宾介绍:

任俊伊,美团平台综合运营中心/项目管理BP组项目管理专家,PMP,从事互联网项目管理工作,具有战略项目实操等丰富经验,目前聚焦于客户项目全生命周期管理与管理工具及方法体系建设落地。2015年加入美团,美团互联网+大学认证讲师,曾就职于到家事业群/项目管理部,负责组织的战略/策略在业务侧能够得到有效地拆解、落地,所负责项目多次获得公司奖项。她负责对接各业务部门,建立良好的沟通机制,解决项目流程规范以及工具相关诉求,项目管理方法和工具的赋能培训,提升组织项目管理能力。在项目管理、业务运营方向有实践落地经验。工作历经事业部战略项目监理、业务运营、项目管理等多个模块,探索并沉淀了美团战略项目落地的理论和方法。

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。

【 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。

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。 

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 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。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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