6、分布式团队、开放文化与坚实基础的构建

分布式团队、开放文化与坚实基础的构建

1. 分布式团队的挑战与应对

在当今的工作场景中,分布式团队的工作模式越来越常见。过去几十年,离岸和近岸开发模式不断增加,一些组织因结构调整,不同部门分布在世界各地。地理、时区差异以及缺乏面对面协作,导致组织各部分之间形成了更大的隔阂。

很多领导者、高管和客户会问,当团队成员不在同一地点时,像事件风暴或社会契约等实践是否容易应用。答案是肯定的,但分布式团队在发现、交付和学习的速度上,很难达到同地办公团队的水平。学习和快速学习的能力是整个工作方式的基础,而分布式工作在多数情况下会成为团队学习的瓶颈。

直到2020年,新冠疫情的全球大流行给分布式团队带来了新的强大动力。从2020年3月起,大多数人的工作和生活发生了巨大变化,绝大多数IT开发和运营工作突然从员工家中进行,面对面协作的机会受到公司、政府的严格限制,出于健康风险考虑,个人也对此有所顾虑。

在疫情期间,我们不得不调整工作方式,探索和投入分布式工作实践。例如推出了开放创新实验室虚拟驻场服务等远程分布式服务。当我们发布本书的第一部分进行早期预览以获取反馈时,读者强烈鼓励我们更多地探索实践的分布式应用。所以,在本书的每个部分,我们都会分享应用实践于分布式团队的经验,包括2020年的实地故事和经验教训,以及相关数字模板的细节和链接。

需要注意的是,仅仅投资像Mural或Miro这样的工具并获取一堆模板,并不足以让你像在同一房间工作那样正常开展所有实践和技术。从同地办公转向分布式工作模式时,团队需要额外且持续地关注人员、流程和技术。

分布式团队工作的影响因素

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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