外包创新新模式

弗里德曼先生在《世界是平的》中以他独特的视角讲述了世界正在变平的过程。全球化的这一新趋势无疑将对现有的商业模式、组织结构和业务流程产生巨大影响,也将会给企业和个人带来新的机遇和挑战。

 

以全球化视角来看,在IT来看能最快获利的非外包莫属。所以出现了众多的线上外包的平台,意在解决平台化外包中的种种问题。使用的手段不外乎:

 

1、项目费用托管服务。解决交易中的信任的问题

2、项目监控软件。解决项目管理中的难度

3、提供一些特色服务,解决用户在IT需求方面文档化的困难(降低沟通成本)

 

 

如何在现在新的外包模式获得创新,都说创新是第一生产力

 

 

企业发展的趋势是轻量化,我们如何在轻量化的企业中做好外包业务就是要卖出创新的第一步。当前IT外包的行情中,基本还是处于,大型非IT企业项目包给大IT外包公司, 大IT外包转包小公司,小公司转包个小团队,小团队转给个人。通过层层盘剥,在链条上上的每个人或者公司获得及得利益,完好且愉快的生存着。

 

不满足于现状的人们,开始从个人往团队,团队往小公司,小公司往大公司方面发展,把公司做得越来越重,开始于依靠降低运营成本和管理成本来牟取利益。

 

 

能否改变这种现状,通过互联网的方式或者说社会化的方式,进行灵活的组织,达到低成本的组织成本(招聘过程是个高成本的事情)。每一个层次能快速分解WBS,进而匹配到适合的人员进行工作,进而达到长期而稳定的态势。这个过程中需要做一些思考...

 

未完待续...

 

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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