同行评审培训练习点评结果

200833日做同行评审的培训,讲解同行评审方法花费了3小时,练习时间为1小时,点评时间为45分钟。参加培训的人员为20人,19人参与了练习,划分成了3个小组练习。3个小组对同一个需求进行了同行评审,该需求为一个实际项目需求的一部分,仅有1页纸,但是质量比较差。

3个小组的练习结果如下表所示:

 
第1组
第2组
第3组
被评审文档的规模(页)
1
1
1
累计确认的bug数
13
17
4
工作量(分钟)
225
480
95
效率(bug数/小时)
3.47
2.13
2.53
个人评审的平均速率(页/小时)
4
2
6
缺陷密度(bug数/页)
13
17
4
个人评审阶段发现的bug数
10
12
2
会议中发现的bug数
3
5
2
个人评审阶段发现的bug数/会议中发现的bug数
3.33
2.40
1.00
参与评审的人数(包括作者、记录员与主持人)
6
8
5
需求评审检查中的检查项个数
12
8
10

对上述的度量数据分析、点评如下:

(1) 第3组发现的BUG数及投入的工作量明显少于其他2个组,个人评审的速率最快,准备阶段发现的缺陷数与会议中发现的缺陷数比例比较小,说明该组对评审的投入不够、评审的质量不高。

(2) 第2组投入的工作量最大,参与的人数最多,评审的效率最低,没有很好的控制人员的个数,一般而言,应该控制在3-7人为宜。

(3) 第1组的效率最高,准备阶段发现的缺陷数与会议中发现的缺陷数比较比较大,说明该组的个人评审做的比较充分,效果比较好。

(4) 尽管第2组发现的缺陷最多,但是第2组比第组多发现4个缺陷,工作量却多花费了255分钟,相比而言,投入产品很不合适。

(5) 第1组和第2组的工作量的度量数据可能存在统计口径不一致的现场,否则在同样是花费了1小时的时间做练习,投入的工作量不会差别那么大,应为对度量元的准确定义进行约束。

(6) 个人评审的平均速率越快,发现的缺陷越少,个人评审的速率越慢,发现的缺陷越多。

(7) 同会议中发现的BUG数相比,个人评审阶段发现的BUG越多评审效率越高。



针对上述练习,各小组总结的经验教训归纳如下:


(1) 主持人与作者要首先对检查中的检查项达成一致的理解

(2) 在评审完毕后,要分析检查单中每个检查项的命中率,针对没有发现问题的检查项要进行分析,看是真没有问题还是在评审时漏考虑了。

(3) 在评审中专家对某个问题是否是一个问题存在争议,进行了激烈讨论,主持人应控制会议节奏,避免在一个问题上花费时间太多,降低效率。

(4) 记录员对问题的记录与评审员的想法不一致,花费了较长的时间进行了沟通。

(5) 有的小组没有对评审员细分角色,导致评审的效率偏低。

(6) 有的小组在评审时,采用了模拟用户使用场景的方法,效果很好。

(7) 需要实时采集度量数据,保证度量数据的准确性。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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