第八日

提问:

1、风险管理流程是?

2、风险管理计划的内容主要有?

3、风险识别的主要工具、方法?

4、风险分析可以分为___________;____________;

5、定性风险分析的主要方法包括?

6、定量风险分析的主要方法包括?

7、如何制定风险应对计划?

8、风险识别的主要工作内容是?

9、风险的分类可以包括:

按风险的险源分:______________;_______________;

按风险的后果分:______________;_______________;

按风险的影响范围分:______________;_______________;

按风险是否可管理分:______________;_______________;

按风险后果的承担者分:______________;_______________;_______________;

按风险的可预测性分:______________;_______________;_______________;

10、持续的风险监控可以确定:

 

回答:

1、风险管理流程是?

风险管理规划

风险识别

风险定性分析

定量风险分析

风险应对规划

风险监控

2、风险管理计划的内容主要有?

方法论

角色和职责

预算

风险管理的次数和频率

风险类别

风险概率和影响的定义

项目干系人的风险承受度

风险跟踪的方式

报告的格式等

3、风险识别的主要工具、方法?

文档评审

信息收集技术

检查表

假设分析

图解技术

4、风险分析可以分为__定性风险分析___;__定量风险分析__;

5、定性风险分析的主要方法包括?

风险概率及影响评估

概率及影响矩阵

风险数据质量评估

风险种类

风险紧急度评估

6、定量风险分析的主要方法包括?

数据收集和表示方法

访谈法

专家判断法

定量风险分析和建模技术

灵敏度分析

期望货币值分析

决策树分析

建模和仿真

7、如何制定风险应对计划?

负面风险(威胁)的应对策略

避免:

消除相应威胁;隔离项目目标免受影响

转移:

把威胁的不利影响以及风险应对的责任转移到第三方的做法

减轻:

通过降低风险的概率和影响程度,使之达到一个可以接受的范围

正面风险(机会)的应对策略

开拓:

创造条件,使机会确实发生,减少不确定性

分享:

将相关重要信息提供给能更加有效利用该机会的第三方,使项目得到更大的好处

提高:

通过增加可能性和积极的影响来改变机会的大小,发现和强化带来机会的关键因素

接受——同时用于威胁和机会的应对策略

通常的应对策略是预留突发事件预备资源,包括进度、成本或资源来处理已知的和潜在的突发未知风险

8、风险识别的主要工作内容是?

识别并确定项目有哪些潜在风险;

识别引起这些风险的主要原因;

识别项目风险的可能后果。

9、风险的分类可以包括:

按风险的险源分:__自然风险_;___人为风险___

按风险的后果分:__纯粹风险____投机风险___;

按风险的影响范围分:____局部风险_____;___总体风险___;

按风险是否可管理分:___可管理风险___;___不可管理风险___;

按风险后果的承担者分:___业主风险____;___政府风险___;___承包商风险_____;

按风险的可预测性分:___已知风险___;____可预测风险___;___不可预测风险___;

10、持续的风险监控可以确定:

项目中的假设条件是否持续有效

风险水平和以前相比,是否有了变化

适当的风险管理策略和程序是否得到了实施

先前未曾出现的风险是否已经出现或发生

 

 

 

 

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具文档进行参数校准与结果分析。
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