AI赋能PMO:解锁项目管理新价值与卓越效能︱百度模型平台部PMO梁昊

全国PMO专业人士年度盛会

百度在线网络科技有限公司模型平台部PMO 梁昊先生 受邀为“PMO评论”主办的2025第十四届中国PMO大会演讲嘉宾,演讲议题为:AI赋能PMO:解锁项目管理新价值与卓越效能,敬请关注!

议题简要:

在当今数字化浪潮席卷的时代,人工智能技术正以前所未有的态势迅猛发展,其影响力已渗透到各个行业领域,项目管理领域也不例外。随着技术的不断革新,人工智能在项目管理中的应用范围日益拓展,尤其在 PMO 的日常运作里发挥着愈发关键的作用,在工作中二者相互结合应用场景广泛,比如可以对海量的项目数据进行深度剖析,精准预测项目进度,让管理者提前洞察潜在延误风险,及时调整计划;凭借强大的算法模型,全面评估项目风险,为制定风险应对策略提供科学依据;依据项目需求和资源状况,合理分配人力、物力资源,实现资源的最优配置;还能深度挖掘项目数据背后的价值,为决策提供有力支持。AI 的融入为 PMO 带来了前所未有的机遇。它能够显著提高管理效率,减少人工操作的繁琐与失误,同时优化决策质量,使决策更加科学、精准。AI 的融入为 PMO 带来了前所未有的机遇。它能够显著提高管理效率,减少人工操作的繁琐与失误,同时优化决策质量,使决策更加科学、精准。

嘉宾介绍:

梁昊先生,目前任百度模型平台部PMO,拥有八年项目管理经验,负责过集团战略规划拆解,研发过程组管理,产研效能管理,项目交付管理,项目集管理等不同方向的项目管理工作,业务领域涉及面广,拥有AI大模型、互联网、物联网、财税、ICT、商旅费控等多业务领域的专业知识,擅长效能提升和研发过程组管理,以及流程优化与标准化工作,熟悉多种项目管理方法论和工具,能够高效推动跨部门项目协作,确保项目按时、按质、按预算交付,常年来为企业战略目标的实现提供有力支持。在AI平台项目管理领域中有自己专用的方法论,能够结合实际的项目背景和可用工具快速梳理项目脉络,推进达成项目目标。

本届大会亮点:

“首届中国AI项目管理大会”作为2025第十四届中国PMO大会的“会中会”,与PMO大会在同一地点同期举行。

届时,欢迎拨冗莅临!

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更了iOS11版本,我也会进行更。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力改进的多群粒子群算法的局优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GAPSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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