IBM ITS中国区总经理鞠立老师讲女性的职业规划与发展

本文分享了一位资深职场女性的经验与见解,重点介绍了职业规划的方法论——GROW模型,并探讨了如何在职场中实现个人价值的最大化。此外,文章还讨论了女性在职场中的独特挑战及其应对策略。

        现在闭上眼睛我已经无法准确地回忆起鞠立老师的面容了,但是她身上散发出来的那 种干练果断的气度仍能让我振奋。是的,我想成为鞠老师这样的人,我要成为这样的女强人。

        鞠老师讲的题目是《女性职业的规划与发展》。她先是通过问我们一系列问题让我们对自己的能力有一个准确的了解,对自身的 life values 作了定位,告诉我们要从此处着手来规划自己的职 业生涯。

        然后她授予了我们一个基本的方法—— GROW Model 来了解制定职业规划的科学方法: G ,代表 goal , 我们要先设定一个目标,这个目标要是我们主动追寻的,要现实可行且有挑战性; R ,代表 reality ,我们要认清现实,要对现实有一个描述性而非判断性的陈述; O ,表示 options ,最大化地列出所有可选择方案,然后看看每种选择的优缺点和代价我们是否能够接受; W ,表示 will ,弄清楚我们的期望,了解在这个过程中谁需要知道我们的规划,谁能够帮助我们,并建立关系网络,在需要的时候寻求帮助。

        接着她陈述了五种获得卓越成就的人的模式,分别是:

  1. 把潜在的价值转化为经验的价值。这是指要多到不同的岗位 工作并做得很出色,获取经验,让别人知道你比别人更适合这个工作。
  2. 助人为乐的领导者。只有专注于帮助他人成功的领导者才能吸引最优秀的人来 为自己工作,才能走得更远。
  3. 善用机会(允许法则)。对于没有人禁止不能去做的事只要你认为是对业务有帮助的就可以去做,做事不能太死板。
  4. 运用 20/80 法则,超越期望。做事目光不能太短浅,当一件事情已经做得相 当完满,想要再提升它相当困难时,就不要再去追求将其做到完美了,可以将资源用到其他地方来追求超越下一目标。
  5. 选择合理的工作。只有选择了能让你获得幸福感的工 作,你才能有持续性的工作热情去把工作做得出色。

        然后她讲到了女性在职场中的一些挑战,她说女性应首先搞清楚她的人生追求是什么,如果是想在职场中获得一席之地则应该将自己摆正,不要认为自己是女性就该 获得什么优待。在职场里,你和男性一样。我想这大概就是鞠老师身上那种强大磁场的来源吧,她没有认为她是柔弱的、是应当被呵护的,她用一颗刚强的心不断地 奋斗,最终攀上了金字塔峰,以一种平和的心态睥睨世界。

        最后她对职场新人给出了一些切实有用的建议,让我们这些不久就要踏入职场的人受益颇丰。

        鞠老师还提到了在职业的发展中,我们有时需要对自己做一些改变,像行为、习惯、甚至个性、价值观。有人问改变自己的个性、价值观不是会让人觉得很难受吗? 鞠老师回答说,确实,改变这些十分困难,她最初也怀疑有些东西改过她还是不是她自己,但是后来她不再迷惘了,她为自己设了一个底线,只要不超过那个底线她 都能够接受。

        关于个性的问题,鞠老师有着成熟的看法。她说一个人在职场中要有自己的个性,不要总跟着别人走。但是个性要是能突出体现你好的方面的才行,不该是突出了你 不好的方面。

        这堂课,我相信不管是男同学还是女同学都受益颇丰了吧。

基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理实现方法;②理解龙贝格观测器PLL在状态估计中的作用仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析模型改进。
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