心正、身正,则客户正

最近连续和2位老板聊天,感触颇多。
第1位朋友曾经实施过CMMI,当时随着客户的投诉的增多,他期望借助于CMMI模型解决管理问题,便于兑现给客户的承诺,获得比较高的客户满意度,公司在过程改进上投入很大,但是实施下来远远没有达到他们的期望,咨询公司没有提供有效的帮助,于是就夭折了。
第2位朋友的公司正在实施CMMI,公司希望想要成效和证书,公司投入了很大的精力,但是从咨询公司的最初介入就给误导上了一条不归路,咨询公司为了拿下此单,做出了不可能兑现既要承诺也要证书的时间承诺,在实施过程中他才发现,这样下去不可能有实效,只能是去拿证书。他对过程改进的错误认识来源于接触到的咨询公司在开始就没有给他一个正确的理念。
我没有做过只想要证书的客户,所以当有人告诉我某某客户只想要证书时,我就很纳闷投入那么多钱、那么多时间、那么多感情,为什么只想要一张证书呢。通过这2次接触,我终于明白了:如果咨询公司、咨询顾问没有建立正确的咨询理念,就是想帮客户拿证书,于是在他们眼里就没有真正想要实效的客户了。
不是客户不正,是你的心不正。你的心不正,则你的行为就会偏离正道,你就带领客户走上了歧途。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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