工作日志之项目经理篇

  大多数研发项目经理都遇到过这种困惑:“作为项目经理,安排进我项目的人中总会有不少人同时在其它项目中,我发现他们有时在我的项目中工作,不知何时又跑到其他项目中工作去了。表面上看部门经理分配了不少开发人员给我,其实真正在我这里干活的人没多少。我理解公司研发人力紧张,人员项目共享严重也是迫不得已,但是我想知道,名义上属于我项目的开发人员究竟在我的项目中投入了多少工作量。”

  同样,如果不采取矩阵式管理,或者人力资源极其丰富的情况下,这时投入到项目的每个成员都是100%的投入,项目经理就不会有这个困扰了。然而几乎没有哪个项目会处于这种理想状况,大多数团队还是面临或多或少的人员跨项目共享的情况。

  下面的统计视图可以很好的回答项目经理的人力投入问题:

  如果一个项目成员填写的某次工作日志的活动记录中含有该项目,那么工作日志的项目次数就会被统计。

  项目内所有成员每人每周工时累计情况:

 

topo_worklog_stat_project_workload

 

  项目经理可以看到每周每个成员投入到本项目的工时情况,还可以看到具体这种项目成员人力投入的变化趋势。

  项目(包括项目的子项目)每周工时累计统计:


  由于上图中的“视频项目”不含有子项目,因此这里只统计出了该项目的工时投入情况,如果其含有子项目,这个统计还会自动统计出其子项目的工时投入情况。

  最近一个月项目的每个成员在项目(包括子项目)中的工时分布情况:


  这个统计视图可以帮助项目经理了解最近一个月项目成员在项目及其子项目中的工时投入情况。项目及其子项目的统计一般用在产品组织下面有几个项目组织的情况,这时的统计可以直接按照层级组织进行。

至此,相信对于“研发人力都投入到哪些地方去了”这个问题已经得到了圆满的解答。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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