清晖项目管理资深企业咨询顾问闫清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

清晖项目管理资深企业咨询顾问闫清女士受邀为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“PMO的多重人工智能价值”。大会将于6月29-30日在北京举办,敬请关注!

议题简要:

在近几年的AI概念冲击下,人工智能技术取得了飞跃式的发展,它实质性地在项目执行方式上产生了前所未有的影响,并且重新定义着项目经理的角色。同时,作为PMO的职能和价值,也随着企业组织内项目管理模式的逐步更新,PMO即将面临无硝烟的挑战与升级。面对这一革命性转型期,我们始终坚信,主导未来发展的始终是“人与组织”本身。PMO需要了解数据和AI之间的基本关系,并熟悉其组织的数据策略和实践。作为人工智能升级过程中的助推与领导者之一,PMO需要始终秉承并坚持有利于组织战略和项目价值成功为目标,不断提出创新方式并成为企业内外部价值联通的智慧桥梁。

嘉宾介绍:

闫清

·清晖项目管理资深企业咨询顾问、项目管理资深专家讲师

·清晖PMP国际班开班讲师

·国家外专局认证讲师

·企业TTT培训师、高级管理审计师、一级教育指导师

·PMP、ACP、PRINCE2、ITIL Practioner

·PMI全球大学生项目管理创新竞赛专业评委

·东南大学、上海交通大学、复旦大学清晖项目管理奖学金专业评委

·复旦大学BI商学院IMBA

·曾任500强企业与新科技创业公司产品开发、售前、售后、运营等管理岗位;曾任行业咨询顾问进行商业流程改善、集团管控升级以及人才技能发展管理。

·参与多部项目管理领域译著翻译工作,如《让战略项目管理变得简单》,《项目估算实践标准第二版》等。

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!

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。
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