OPPO高级项目经理曹帆受邀为第十三届中国PMO大会演讲嘉宾

全国PMO专业人士年度盛会

OPPO互联网服务系统内容生态中心高级互联网项目经理曹帆先生受邀为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“加、减、乘、除——激活项目团队效能”。大会将于6月29-30日在北京举办,敬请关注!

议题简要:

随着互联网行业与现代企业高速发展,企业团队规模也越来越大,在项目工作中所面对的分工、沟通、协调、协作等场景的复杂度也越来越高,这些因素对于团队工作都产生了更多的影响,对企业快速实现目标的达成提出了更多的挑战。

为了能够匹配企业与项目的发展节奏,越来越多的企业和团队将目光聚焦在了如何提升团队工作效能之上。项目团队效能是一个综合复杂的课题,本此议题通过结构化梳理,提炼出了一套以“加、减、乘、除”作为核心思想的项目团队效能提升的体系化方法。通过本次议题的交流与分享,将会从“效能洞察”“提效技法”“效果验证”三方面来详细阐述,如何以“加、减、乘、除”四个维度来洞察与识别团队效能的优化点;在实际工作中,如何通过“加、减、乘、除”的方法与技巧来实现团队效能提升;以及在方案执行时,如何使用“加、减、乘、除”的方法,来审视和验证团队效能方案的完整性、合理性与有效性,从而使项目团队效能实现螺旋式提升。

嘉宾介绍:

曹帆,OPPO互联网服务系统内容生态中心高级互联网项目经理,中国农业大学MBA硕士,主攻方向为企业综合管理,本科专业信息与计算科学。有3年技术研发经验背景,后成功转型项目管理赛道,积累了10年以上项目管理与行业咨询经验。

早期任职于海航集团旗下科技公司-海南易建科技股份有限公司大客户事业群项目总监,主要负责企业大客户信息化咨询与软件项目交付,行业涉及民航航空、邮轮旅游、碳资产、企业数据资产治理与综合管控等多行业领域。曾服务合作的客户企业包括中国民航总局、中国航油、平安银行、海航集团、海航资本集团等大型企业。

2019年加入OPPO,主要投身于互联网内容型业务,主要负责过搜索中台、内容平台、浏览器、信息流业务线的项目管理工作。参与引入Scrum敏捷体系在团队落地,OKR工作法体系推广于应用,以及持续构建质量与效能管理体系。同时作为企业内部讲师,在公司“项目管理管理青训营”开设相关项目管理培训课程。

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6月29-30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!

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。
水下管道分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:水下管道分割数据集 • 图片数量: 训练集:4863张图片 验证集:421张图片 测试集:18张图片 总计:5302张水下环境图片 • 训练集:4863张图片 • 验证集:421张图片 • 测试集:18张图片 • 总计:5302张水下环境图片 • 分类类别: 管道(pipelines):水下管道结构,用于实例分割任务。 • 管道(pipelines):水下管道结构,用于实例分割任务。 • 标注格式: YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于分割任务。 • YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于分割任务。 • 数据格式:水下环境拍摄的图片,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 • 水下管道检测与维护系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割水下管道结构的AI模型,辅助管道维护和检查。 • 能源与公用事业应用: 集成至管道监控系统,提供实时管道状态分析和异常检测功能。 • 学术研究与工业创新: 支持水下计算机视觉和分割算法研究,助力相关领域的技术发展。 • 环境与基础设施监控: 用于水下基础设施的健康监测和风险评估,提升管理效率。 三、数据集优势 • 精准标注与专业性: 每张图片都经过精确标注,确保管道分割的准确性,标注由专业团队完成。 • 环境多样性: 涵盖不同水下条件,提升模型在各种环境下的泛化能力。 • 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。 • 实用价值高: 专注于水下管道分割,为能源、环境和基础设施领域提供重要的数据支撑。
电缆塔实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:电缆塔实例分割数据集 图片数量: - 训练集:1,524张图片 - 验证集:217张图片 - 测试集:431张图片 总计:2,172张图片 分类类别: - Cable(电缆):指电力或通信电缆结构。 - cable(电缆):可能指特定类型的电缆。 - tower(塔):泛指支撑结构。 - towerlattice(格子塔):金属格子结构的塔。 - towertucohy(塔结构类型):特定塔类型。 - tower_wooden(木塔):木质结构的塔。 - void(无效区域):用于分割任务中的背景或无效区域标注。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式为常见格式如JPEG/PNG,来源于实际场景拍摄。 二、适用场景 电力基础设施自动检测与维护: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割电缆、塔及其子类型的AI模型,用于电力线巡检、结构健康监测和预防性维护。 无人机与航空影像分析: 适用于无人机或航空拍摄的影像,用于自动检测电缆塔结构,提升巡检效率和安全性,支持环境监测。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,用于监控电力基础设施状态,支持故障检测和风险评估。 计算机视觉研究与开发: 支持实例分割算法的研究与优化,适用于学术实验和工业应用,助力AI模型在复杂场景下的性能提升。 三、数据集优势 精准标注与类别多样性: 每张图片均经过精细标注,包含多个电缆和塔类别,确保模型能准确区分不同结构类型。 覆盖多种塔类型(如格子塔、木塔等)和电缆,提供丰富的场景变化,增强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),可直接用于实例分割模型训练,并支持扩展到目标检测、分类等任务。 实际应用价值突出: 专注于电力基础设施的关键组件,为自动巡检、风险评估和维护决策提供可靠数据支撑,提升行业效率和安全性。
工业液体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:工业液体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1381张图片 验证集:78张图片 总计:1459张图片 • 训练集:1381张图片 • 验证集:78张图片 • 总计:1459张图片 • 分类类别: 电池酸(Battery Acid) 漂白剂(Bleach) 冷却剂(Coolant) 燃料(Fuel) 液压燃料(Hydraulic Fuel) 异丙醇(Isopropyl Alcohol) 矿物油(Mineral Oil) 马达油(Motor Oil) • 电池酸(Battery Acid) • 漂白剂(Bleach) • 冷却剂(Coolant) • 燃料(Fuel) • 液压燃料(Hydraulic Fuel) • 异丙醇(Isopropyl Alcohol) • 矿物油(Mineral Oil) • 马达油(Motor Oil) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:PNG图片格式。 二、适用场景 • 工业安全与风险检测:用于检测工作场所中的液体泄漏或不当存储,帮助预防事故和评估风险。 • 环境监测与保护:识别野外或工业区的液体污染源,支持环境保护和治理工作。 • 制造业自动化:在生产线上自动分类和检测液体类型,提升流程效率和质量管理。 • 学术与研究创新:支持计算机视觉在液体识别和实例分割领域的算法开发与论文研究。 三、数据集优势 • 精准实例分割标注:每个液体实例均采用多边形标注,精确勾勒物体轮廓,确保模型学习细节特征。 • 类别多样性丰富:涵盖8种常见工业液体,包括腐蚀性、易燃性等类型,提升模型泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:基于YOLO标注格式,轻松适配主流深度学习框架,简化模型训练和部署流程。 • 高实用价值:直接针对工业自动化和安全监测需求,为风险控制和效率提升提供可靠数据基础。
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