转:湘鄂情模式二

转:湘鄂情模式二
2011年08月10日
  [b]以人为本,建立人才基地[/b]
  [b] [/b]
  今日中国,不少企业都提出“以人为本”的企业理念。对于任何一个企业来说,人才,“韩信将兵”多多益善;人才,是一切资源中最可宝贵的资源。
  湘鄂情在进入北京地区的10个年头里,从只有1家门店发展到今天拥有11家连锁店,无不得益于自从成立公司的那一天起,就注重组建善于餐饮管理的人才团队。而未来公司将遵循 “以华中为基地、以北京为战略中心,向周边重点城市逐步拓展”的发展策略,以直营店为主、加盟店为辅,实现全国连锁发展。为此,更需要培养大批量的人才。
  [b]1[/b][b]、培养企业内部管理人才,提供人力资源保障[/b]
  为了保证菜品的正宗口味,湘鄂情坚决实行的是“本地菜一定是本地师傅做,原材料也一定是本地的原材料。”体现了因才施用,用人所长。
  在原产地建立原材料生产、加工和配送基地,在业务重心北京地区设立“中央厨房”,实现对北京和周边地区的统一配送,为公司下一步的标准化、连锁化发展提供保障。
  为此,湘鄂情建立了人力资源培训基地,为实现连锁化的目标做好人力资源方面的持续、统一培育和储备,实现服务品质的统一。
  湘鄂情公司相关负责人介绍,人力资源开发方面,与高校进行合作,将新员工的岗前培训、老员工的定期轮训、中高级管理人员的提高培训结合起来,为公司发展提供人力资源保障。
  在金融危机全球经济不景气的时候,这一举措积极响应了国家倡导的保就业的政策和口号,湘鄂情与团中央开展密切地合作,将招工的重点面向广大的大中专毕业生,为他们提供就业的机会,同时更是突破了餐饮业门槛低的限制,成功扭转了餐饮人员即“端盘子”的大众观念。
  孟凯说,他自己的管理能力不是来自书本,而是谦虚的学习,在与时俱进的同时,更要与“食”俱进,招聘专业人才,打造专业的管理团队。其实,孟凯也曾请过香港的职业经理人,但花了一大笔钱出去后,他发现香港的职业经理人很难站在创业者立场来考虑企业发展及回报,于是他就自己培养人。“做老板的就是把人用得转起来,发现他、培养他并放在最合适的位置上,我们有好多经理老总就是从端盘子做起的。”
  “我经常对员工说,明年我们要开10家分店,需要10个老总,20个副总。但我们现在总共只有8个,这就是你们的机会,你为什么不争取呢?”给每个员工设计出他所能达到的位置高度――员工的职业生涯设计,让企业每个员工都意识到自己的责任,发挥出最大潜能。情商颇高的孟凯总能用最打动人心的语言激励他的员工跟随他的思路做大湘鄂情。
  下面是上市前的路演,孟凯回答网友的提问:
  网友风向标问:“请问公司在吸引人才或人才培养上有哪些举措?”
  董事长答:“公司终坚持‘以人为本’。在对外招聘人才的同时,注重对公司内有潜能的职工进行挖掘和培训,建立具有吸引力和竞争力的薪酬制度,完善竞争上岗、按劳取酬的激励机制和惟才是举、任人惟贤的竞争机制。为员工营造了和谐、平等、宽松、竞争的工作氛围,提供了发挥才智、实现自身价值的平台和良好的学习、培训机会。”
  未来几年,湘鄂情计划将引进专业技术人员(包括法律、金融、财务、营养、食品工程、机械、计算机等领域)100人;培养企业内部管理人才、门店经理约300人;招聘及培训其他各级人员约5000余人。
  [b]2[/b][b]、选拔过程简直可以与美国竞选总统相媲美[/b]
  有了深厚的人才储备,还需要良好的管理机制。制订运营手册是提高和统一管理水平的有效手段,有利于连锁企业的科学管理,保证企业经营管理的连续性和一致性。
  由于市场不断开拓的需要,湘鄂情很重视人才的储备,但其内部的高级管理者基本是从企业内部提拔的,“目前在我这个总店有多位副总,并不是说这个店需要这么多人管理,而是为开新店储备人才。” 总经理
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值