2011年度优秀员工获奖感想

作者在公司年会上荣获2011年度优秀员工奖项,表达了对领导和同事的感激之情,并分享了工作感悟及团队合作的重要性。
2011年度优秀员工获奖感想
2012年01月10日
   今晚刚开完公司年会,幸运的我获得了“2011年度优秀员工”的称号,也算是对过去一年自己工作的一个肯定和交代吧!本来准备了一份简短又稍带搞笑的演讲稿的,可是主持人今年却只叫一个人代表发言,失去了一次在众人面前锻炼自己演讲能力的机会。不过还是蛮开心的,因为之后的抽奖被我抽到一个蓝牙耳机,虽然不值几个钱,但对于基本没中过抽奖的我,还是相当happy的,偷偷乐一下 哈~^_^
  记得2010年度的公司的年会我是以实习生的身份参加的,当时看见公司会在年会上颁布“优秀员工”奖,我就对自己说“明年的优秀员工里一定有我,我一定会站到那领奖台上的”。这是我对自己的承诺,虽然很快就被我遗忘(刚才翻了下日记本,居然连提都没提,可见只是我当时一时冲动,一闪而过的想法而已,呵呵~),虽然没有刻意去追求,虽然我只是一直在做好自己的本份工作而已,但一年的工作下来,还是得到了领导的肯定,并且在投票时帮我说了很多好话,让我有幸能挤进今年“优秀员工”的得奖行列!在此我很感谢我的直接领导孙云峰,过去的一年里教会了我很多东西,一直在给予我鼓励、帮助和指导。同时还给予我带领小团队,制定、分配、跟进工作任务等初步管理工作的权力,让我这么早就能开始实践管理方法并积累管理经验,对我是非常宝贵的。跟你的相遇,是巧合,是机缘,也是我的幸运。希望我们以后的合作会更顺利、愉快。
  另一个需要感谢人是毛亮。毛工是我见过知识面最广的人,真是名副其实的T型人才。现在流行的技术基本他都能说出个所以然,各种工具也是用得得心应手,而且对各种稀奇古怪的东西也蛮有研究的。他为人又幽默好玩,又知道那么多古怪又好玩的故事,跟他一起工作真是一种享受呀!从他身上我也学到了不少做事的方法与思路,对他,我是非常之佩服呀!能与亮哥一起工作,也是一种很奇妙的缘份呀!
  小妹妹、左姑娘,我也要跟你们说声谢谢呀!虽然小妹妹现在归亮哥带了,但之前还是帮了我不少忙的呀!作为师姐的你虽然没做个好榜样,但动手能力还是可以的,没有玷污咱中大的名声,以后好好努力呀!另外你的身体是不是也要加强锻炼一下了呀!别三天两头的就倒下了,2012年的任务还多着呀!
  至于左姑娘,这声谢你就受下吧!同时也要跟你说声抱歉呀!说句实话,你就是我实践管理知识的白老鼠。管理这方面的东西我基本是没有概念的,以前只是一心想把技术学好,没想到一出校门就马上有了需求。我知道一开始的时候我真的是做的很不好,给你老人家、也给我的工作带来了不少困扰,在你需要指引的时候没有给你指明方向,让你多走了不少弯路,在此我跟你说声对不起,是我的工作没做到位。现在我也在慢慢探索和学习之中,我们希望我们能共同学习、共同努力、共同进步,一起攻克那些扰人的问题。
  艳英、丽霞、赵波、彭涛、炫佐还有老代也都得感谢呀!辛苦你们使用我们开发的那些还未成体系的产品,也为我们提出好多珍藏的改进意见和帮助,才让我们的产品能一步一步向前走。没有你们,我们就真的是闭门造车了。
  还有好多好多要感谢的人呢!殿清、林大人、尹大人、小潭、磊哥、星星、小鑫鑫、猩猩……没有你们的帮助和关怀,我很难能适应工作生活,进行我的工作,更别说拿奖了。
  这个奖虽然表面上普普通通,但对我却有着重要的意义,因为这是我第一次借助群体的力量,达成自己的一个愿望,实现自己的价值。以前的我一直是一个人在孤军奋战,在学校里,我只要一个去图书馆、去自习室,自己把书本上的知识学好,把作业做好,把技术练好,把考试考好就可以了。事实也证明我自己一个人努力也能拿到各种奖学金和各种荣誉,学校里的我没体会到“团队”的真正含义。因此我四年大学生活都过得很孤独,为了学好知识,每天都起早贪晚地学习学习学习。但现在,我深刻地理解到一个人的力量真的是很有限的,如果团队成员都能发挥各自的长处,相互取长补短的时候,团队的力量要比个人的力量强大得多。而且,大家为了一个目标而努力着,会让我感觉不是在孤军奋战,工作也因此变得有趣起来了。
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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