2022第三届中国项目经理大会成功召开

由PMO评论主办,以“鏖战项目 使命必达”为主题的2022第三届中国项目经理大会于11月26-27日、12月3日以三天线上会议形式成功召开,大会特邀29位来自华为、腾讯、英特尔、京东、小米、诺基亚、OPPO、浪潮、京东方、复星、国药、中科南京软件、航天智慧院、石化盈科、货拉拉、国能网信、瑞友科技、皖仪科技、合众伟奇等优秀企业项目经理及知名专家直播连线做了精彩的演讲分享,各行业项目经理逾千人通过线上参加了今年的项目经理年度盛会。本次大会得到蓝云软件、奥博思软件、现代卓越、上海清晖、高远科技、大希咨询、普华科技、乾行信息、聚米科技、《项目管理技术》杂志社、项目管理者联盟、项目管理培训师在线、项目管理信息化网等单位的大力支持。

 第一天会议上:

 华为项目管理能力中心部长吴冰、蓝云软件资深咨询顾问唐颖、浪潮软件项目管理部副总经理曹苗苗、现代卓越首席咨询顾问张智喨、石化盈科-盈和网联副总经理刘煦、高远科技总经理张会斌、瑞友科技西安分公司副总经理李虎、国能网信软件开发中心总监曲明志、大希咨询总经理冷力强、上海清晖董事长傅永康、京东方PMO王勇和腾讯高级项目经理徐州分别作了普惠——让项目管理成为人人掌握的基础能力、拆解与整合——降低项目不确定性、“中国特色”的项目管理、打造价值导向型项目管理新模式、用好平衡杆 走好钢丝绳——浅论大型复杂项目的风险管理、项目经理工作汇报的3+4法则、致力于客户IT投资成功——项目经理如何做好项目复盘、项目沟通管理——如何做好项目会议前的铺垫工作、航天五院多项目管理体系建设实践、PMBOK第7版对PMO的影响、项目经理如何让汇报事半功倍和浅谈项目经理核心价值的三个梯度的精彩内容分享。

 第二天会议上:

石化盈科互联网事业部副总经理温震、中科南京软件技术研究院项目管理办公室项目主管薛晓娜、《PMBOK指南》第七版中文审校专家吴江、皖仪科技PMO部长谌洪东、航天智慧院原PMO负责人陈文昱、货拉拉PMO项目管理专家吴兵、小米通讯项目管理高级经理张小全、OPPO研究院高级项目经理朱莉、合众伟奇产品经理孙建磊和原诺基亚通信高级项目经理王立双分别作了知行合一——项目经理的终身修炼、有责无权的项目经理如何做好项目、揭秘《PMBOK 指南》第七版开发历程及主要内容解析、项目经理如何进行高效沟通、项目经理如何激励团队士气、项目团队管理——浅论FT的组建与管理、项目经理如何驾驭团队沟通、项目经理如何管理不确定性、宝刀屠龙——技术骨干如何成为优秀的项目经理、项目经理如何管理好自己的情绪和压力的精彩内容分享。

 第三天会议上:

京东科技资深项目经理徐雪娇、英特尔亚太研发有限公司项目经理余磊、腾讯高级项目经理王双、秦皇岛银行项目经理徐园园、复星健康项目管理专家刘东玲、国药项目部PMOHelena Qin和诺基亚通信高级项目经理李鹏飞分别作了新业务从0-1项目管理实践案例、协同创新-GPU硬件项目背景下软件开发项目管理实践、互联网项目OKR运作浅谈、有责无权的项目经理如何做好项目、浅谈项目管理如何通过工具落地、机会还是陷阱——项目经理如何向上汇报和“承诺式”敏捷规划——确保项目按期交付的精彩内容分享。

 精彩的演讲赢得参会代表纷纷点赞,一年一度的项目经理大会吸引越来越多各行业项目经理关注和参与,大家在互动区留言表达今年参会受益颇多,有连续三届参加的参会代表说每年来都会有收获而且感觉项目经理大会渐入佳境一届比一届好,三天的会议在收获满满后落下帷幕,期待明年第四届项目经理大会我们再相逢。

 中国项目经理大会是PMO评论主办的全国项目经理专业人士年度盛会,由PMO大会原班策划团队负责实施,旨在为各行业项目经理搭建交流经验互学互鉴的桥梁,致力于打造一个最懂项目经理、最受项目经理欢迎的高端会议平台,彰显项目经理价值助力项目经理成长。

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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