中国平安金融壹账通交付管理中心总经理崔羽先生受邀为第十三届中国PMO大会演讲嘉宾

中国平安金融壹账通的崔羽将在2024年的PMO大会上分享项目管理成功的关键,强调人才在数字化转型中的首要地位。他将结合实战经验和理论,讨论项目经理培养与项目群管理的重要性。

全国PMO专业人士年度盛会

中国平安金融壹账通交付管理中心总经理崔羽先生受邀为PMO评论主办的2024第十三届中国PMO大会演讲嘉宾,演讲议题为“项目管理成与败,人才是第一要素”。大会将于5月25-26日在北京举办,敬请关注!

议题简要:

数字化转型是近年来企业管理变革的热门话题,结合AI技术的深化应用,数字化转型给予企业的经营发展带来了巨大的价值,帮助实现业务管理变革,数据资产价值,降低生产成本、提高管理效率,提升企业经营质量和持续改进。企业数字化转型的成功是通过众多IT项目群的成功建设而形成。项目管理的成与败,人才是第一要素。选拔一只精干、优秀的项目团队,是项目成功的重要保障。尽管目前已有完善的项目管理体系方法论支撑,也有丰富的项目管理工具的辅助,但项目唯一性和独特性的特点决定了人才是项目成败的关键。此次分享我将从项目经理发展规划、人岗画像、能力模型、实战经历、培训体系建设等几个维度来阐述项目管理人才培养的关键要素。

嘉宾介绍:

崔羽,中国平安金融壹账通交付管理中心总经理,香港浸会大学MBA,项目管理专家(PMP)。先后任职于金蝶软件、中国平安。20年企业管理、金融科技数字化规划设计从业经历,具有丰富的产品研发、业务咨询、交付项目管理及战略客户经营实战经验。主导过众多世界500强数字化转型项目的建设工作。精通项目管理体系建设,项目投产设计、岗位能力素质模型、项目人才培养体系,战略客户经营,项目群管理等业务。

中国PMO大会介绍

■ 由PMO评论主办的第十三届中国PMO大会定于2024年5月25-26日在北京召开,本次大会主题为:“标准为基 项目之上 持续提升PMO卓越中心”,围绕PMO卓越中心能力提升、项目管理标准化、体系建设等核心话题力邀业界专家、卓有建树的PMO实践精英来演讲、交流、分享。大会唯一官网:
http://pmo2024.chinapmo.com/

PMO大会是全国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大会已成功举办了十二届,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。

PMO大会名家荟萃,全国PMO专业人士年度盛会欢迎您拨冗莅临!

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模型,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模型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,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型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型训练效果。 • 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模型,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,提升模型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。
水下垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:水下垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1049张图片 验证集:300张图片 测试集:150张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1049张图片 • 验证集:300张图片 • 测试集:150张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别: Aerosol(气溶胶罐) Aluminium blister pack(铝泡罩包装) Aluminium foil(铝箔) Battery(电池) Broken glass(碎玻璃) Carded blister pack(卡式泡罩包装) Cigarette(香烟) Clear plastic bottle(透明塑料瓶) Corrugated carton(瓦楞纸箱) Crisp packet(薯片袋) Disposable food container(一次性食品容器) Disposable plastic cup(一次性塑料杯) Drink can(饮料罐) Drink carton(饮料纸盒) Egg carton(鸡蛋盒) Foam cup(泡沫杯) Foam food container(泡沫食品容器) Food Can(食品罐) Food waste(食物垃圾) Garbage bag(垃圾袋) Glass bottle(玻璃瓶) Glass cup(玻璃杯) Glass jar(玻璃罐) Magazine paper(杂志纸) Meal carton(餐盒) Metal bottle cap(金属瓶盖) Metal lid(金属盖子) Normal paper(普纸) Other carton(其他纸盒) Other plastic(其他塑料) Other plastic bottle(其他塑料瓶) Other plastic container(其他塑料容器) Other plastic cup(其他塑料杯) Other plastic wrapper(其他塑料包装) Paper bag(纸袋) Paper cup(纸杯) Paper straw(纸吸管) Pizza box(披萨盒) Plastic bottle cap(塑料瓶盖) Plastic film(塑料薄膜) Plastic gloves(塑料手套) Plastic lid(塑料盖子) Plastic straw(塑料吸管) Plastic utensils(塑料餐具) Polypropylene bag(聚丙烯袋) Pop tab(易拉罐拉环) Rope - strings(绳子-字符串) Scrap metal(废金属) Shoe(鞋子) Single-use carrier bag(一次性购物袋) Six pack rings(六罐环) Spread tub(涂抹桶) Squeezable tube(可挤压管) Styrofoam piece(泡沫塑料片) Tissues(纸巾) Toilet tube(卫生纸卷) Tupperware(特百惠) Unlabeled litter(未标记垃圾) Wrapping paper(包装纸) • Aerosol(气溶胶罐) • Aluminium blister pack(铝泡罩包装) • Aluminium foil(铝箔) • Battery(电池) • Broken glass(碎玻璃) • Carded blister pack(卡式泡罩包装) • Cigarette(香烟) • Clear plastic bottle(透明塑料瓶) • Corrugated carton(瓦楞纸箱) • Crisp packet(薯片袋) • Disposable food container(一次性食品容器) • Disposable plastic cup(一次性塑料杯) • Drink can(饮料罐) • Drink carton(饮料纸盒) • Egg carton(鸡蛋盒) • Foam cup(泡沫杯) • Foam food container(泡沫食品容器) • Food Can(食品罐) • Food waste(食物垃圾) • Garbage bag(垃圾袋) • Glass bottle(玻璃瓶) • Glass cup(玻璃杯) • Glass jar(玻璃罐) • Magazine paper(杂志纸) • Meal carton(餐盒) • Metal bottle cap(金属瓶盖) • Metal lid(金属盖子) • Normal paper(普纸) • Other carton(其他纸盒) • Other plastic(其他塑料) • Other pl
内容概要:本文介绍了在MATLAB平台上实现的基于CNN-SVM融合模型的多特征分类预测项目,过结合卷积神经网络(CNN)强大的自动特征提取能力与支持向量机(SVM)优异的分类泛化性能,构建了一种高精度、强鲁棒性的混合分类框架。项目详细阐述了模型的整体架构,包括数据预处理、CNN特征提取、全连接层输出、特征降维与标准化、SVM分类决策等模块,并针对多源高维特征融合、小样本不平衡、特征空间不匹配、模型效率与可解释性等实际挑战提出相应解决方案。文中还提供了部分代码示例和性能评估方法,展示了该模型在图像、医疗、金融等多领域的应用潜力。; 适合人群:具备一定机器学习和MATLAB编程基础,从事数据分析、智能系统开发或相关研究工作的高校师生、科研人员及工程技术人员;适合有一定深度学习背景、希望探索模型融合技术的中级开发者。; 使用场景及目标:①应用于多特征、小样本、类别不平衡的复杂分类任务,如医学图像识别、金融欺诈检测、工业故障诊断等;②提升分类准确率与模型泛化能力,同时增强决策可解释性;③为实际业务场景提供可复用、可扩展的智能分类解决方案。; 阅读建议:建议结合MATLAB深度学习工具箱动手实践,重点关注CNN特征提取与SVM分类的衔接流程,理解特征降维与标准化的关键作用,并过调整网络结构、核函数参数等进行模型优化实验,深入掌握融合模型的设计思想与调参技巧。
源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 @TOC MatlabSimulinkBookExample 图书:《Matlab/Simulink与控制系统仿真》 Matlab 计算基础 表2.1 Matlab 常用文件管理命令 表2.2 Matlab 常用帮助命令 表2.3 Matlab 默认常量 表2.4 Matlab 的数据显示格式 表2.5 Matlab 常用特殊矩阵生成函数 表2.6 矩阵基本运算 表2.7 常用矩阵函数运算 表2.8 常用矩阵分解运算函数 表2.9 关系运算符 表2.10 逻辑运算符 表2.11 关系运算函数 表2.12 逻辑运算函数 6 符号运算 定义符号变量(表达式) 表示 f 关于 x 求 n 阶导数 表示 f 关于 r 求从 x0 到 x1 的定积分 7 复数运算基础 对符号函数中自变量进行赋值 e.g. subs(f, {x,y}, {-1,2}) 对函数 f 中自变量 x 和 y 分别赋值 -1 和 2 绘制极坐标图 表2.13 复数的结构操作函数 求有理式的留数 拉氏变换 拉氏反变换 Z变换 Z反变换 8 Matlab 常用绘图命令 所有画二维图形的命令 所有画三维图形的命令 图形窗口 分割图形 9 Matlab 程序设计 Simulink 仿真 控制系统数学模型 微分方程求解 微分方程求解 分子多项式 分母多项式 多项式乘法函数 多项式求根函数 由根创建多项式函数 求多项式在给定点的值函数 建立传递函数模型的函数 提取模型中分子分母多项式系数的函数 建立零极点形式的数学模型 提取模型中零极点和增益向量的函数 传递函数模型部分分式展开的函数 建立状态空间模型的函数 提取模型中状态空...
AICon 2025全球人工智能开发与应用大会暨数智化转型峰会(脱敏)PPT合集,共40份。 1. 专家级Agent 技术演进及应用:从用到专业,跨越产业化门槛.pdf 2. 京东广告大模型技术探索与新型模型体系建设实践.pdf 3. 人机协同构建10x组织效能和内容安全新范式.pdf 4. 从“按天”到“秒级”大模型重构医疗理赔审核落地实践.pdf 5. 从多智能体到AgenticModel:小布智能助手的个性化深度研究实践.pdf 6. 从辅助到驱动:构建研发智能体的实践与思考.pdf 7. 从需求到投标:数据驱动的智能技术方案生成 Agent 实战.pdf 8. 以KVCache 为中心的云上LLM 推理软件栈.pdf 9. 企业级 Agent :构建教育服务的自主进化网络.pdf 10. 全球化场景下,基于大规模“跨云异构”算力的 MaaS 平台构建实践.pdf 11. 单日十亿 Token 的企业AI 十倍速落地与十倍降本之道.pdf 12. 可信Agent 的规模化之路:从企业智能体到个人代理的时代.pdf 13. 基于容器构建的 AI 智能体基础设施落地实践.pdf 14. 多智能协同嵌入核心业务流程工程化设计与实践.pdf 15. 大模型在荣耀推荐和广告场景的应用实践.pdf 16. 大模型推理系统与压缩优化:从算法到工具的工程实践.pdf 17. 快手直播的AI进化论:技术落地与用户体验升级.pdf 18. 打造人人都喜爱的支付宝:AI驱动支付宝细分人群增长.pdf 19. 数据驱动的智能诊断系统:多智能体系统在生产环境中的技术落地与实践 .pdf 20. 新一代工程师的破局与发展:从岗位到能力的转型实践.pdf 21. 构建AI驱动的可执行决策系统:企业级数字孪生建模与AI架构实践.pdf 22. 混元大模型在游戏创作领域的应用与实践.pdf 23. 用AI操作GUI,飞猪以GUIAgent重塑流程自动化与交付效率.pdf 24. 突破多模态大模型的效率瓶颈:结构、数据与训练优化.pdf 25. 美团非技术用户的 AI Coding实践.pdf 26. 超级智能体时代:AI 大变局中的行业落地.pdf 27. 迈向电商大模型时代从虚拟试穿到电商AIGC.pdf 28. 面向Skills的上下文工程:CodeBuddy Spec -Coding 的结合实战.pdf 29. 面向多种算力平台的大模型量化推理优化技术.pdf 30. 面向智能研发的知识引擎构建及业务应用.pdf 31. AI Coding内部探索开发流程和团队模式的重塑.pdf 32. AI Scientist 中的上下文动态优化与自我演进.pdf 33. AI 时代的务实主义:从趋势洞察到AI Ready.pdf 34. AI 重塑质量:质量原生与智能共生.pdf 35. Citywalk场景中的VideoAgent 设计与实践.pdf 36. Coding Agent在企业大规模落地的实践与挑战.pdf 37. OPPO 多模态大模型端侧化应用实践.pdf 38. RAG 不止是检索:Milvus 在 Context Engineering 中的湖仓一体实践.pdf 39. The Responsive Coding Agent:从 AI 辅助编码到真实的 AI 与人协同.pdf 40. tRPC-Agent:腾讯多智能体框架的架构设计与业务实践.pdf
一、基础信息 数据集名称:障碍物与可行区域实例分割数据集 图片数量: 训练集:2166张图片 验证集:207张图片 测试集:104张图片 分类类别: - obstacle(障碍物):在导航环境中需要检测和避开的物体或区域,确保安全行。 - traversable(可行区域):机器人或自动驾驶车辆可以安全行驶的区域,支持路径规划。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:图片来源于机器人导航相关场景,标注精准,适用于模型训练。 二、适用场景 机器人导航系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别障碍物和可行区域的AI模型,提升自主导航和避障能力。 自动驾驶技术研究:适用于环境感知模块开发,增强车辆对复杂道路条件的理解,提高行驶安全性。 学术与工业应用:支持计算机视觉与机器人学交叉领域的研究,如实例分割算法优化和实时决策系统开发。 教育与培训:可用于高校或培训机构,作为机器人导航和自动驾驶课程实践数据,辅助学生掌握环境感知技术。 三、数据集优势 精准标注与实用性:每个实例由多边形坐标精确标注,确保分割边界准确反映真实环境;类别设计贴合实际导航需求,提升模型实用性。 数据多样性与泛化能力:包含多种场景下的障碍物和可行区域样本,覆盖不同环境条件,有助于模型泛化到实际应用。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于实例分割任务,并支持扩展到语义分割或其他视觉任务。 应用价值突出:专注于机器人导航和自动驾驶中的关键问题,为安全、高效的自主系统开发提供重要数据支撑。
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