CEO

CEO(Chief Executive Officer),即首席执行官,是美国人在20世纪60年代进行公司治理结构改革创新时的产物。

  由于市场风云变幻,决策的速度和执行的力度比以往任何时候都更加重要。传统的“董事会决策、经理层执行”的公司体制已经难以满足决策的需要。而且,决策层和执行层之间存在的信息传递时滞和沟通障碍、决策成本的增加,已经严重影响经理层对企业重大决策的快速反应和执行能力。而解决这一问题的首要一点,就是让经理人拥有更多自主决策的权力,让经理人更多为自己的决策奋斗、对自己的行为负责。CEO就是这种变革的产物。CEO在某种意义上代表着将原来董事会手中的一些决策权过渡到经营层手中。

  CEO与总经理,形式上都是企业的“一把手”,CEO既是行政一把手,又是股东权益代言人————大多数情况下,CEO是作为董事会成员出现的,总经理则不一定是董事会成员。从这个意义上讲,CEO代表着企业,并对企业经营负责。

  由于国外没有类似的上级主管和来自四面八方的牵制,CEO的权威比国内的总经理们更绝对,但他们绝不会像总经理那样过多介入公司的具体事务。CEO作出总体决策后,具体执行权力就会下放。所以有人说,CEO就像我国50%的董事长加上50%的总经理。

  一般来讲,CEO的主要职责有三方面:①对公司所有重大事务和人事任免进行决策,决策后,权力就下放给具体主管,CEO具体干预的较少;②营造一种促使员工愿意为公司服务的企业文化;③把公司的整体形象推销出去。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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