73、强化组织ICT治理良好实践调查

强化组织ICT治理良好实践调查

1. 引言

信息和通信技术(ICT)在公共和私人组织中扮演着关键角色,大多数组织交易正逐渐计算机化。ICT能够支持组织的最终活动,提供敏捷性、移动性和决策支持。随着ICT重要性的日益增加,人们对ICT投资增长相关问题的关注度也在提高。

在巴西联邦公共行政(FPA)中,ICT治理面临不利局面。治理政策投资不足导致项目失败增加、资源浪费、服务质量低下等问题。采用良好实践(如COBIT、ITIL、CMMI、MPS.Br、PMBOK)可以消除或缓解这些问题。

联盟审计法院(ACU)每两年进行一次组织能力评估,通过信息技术治理指数(iGovTI)衡量组织能力。iGovTI通过六个维度(领导力、信息、人员、流程、成果、战略和计划)进行评估,组织能力阶段分为初始、基本、中间和强化四个等级。计算公式为:iGovTI = d1p1 + d2p2 + … + dnpn,其中“d”表示维度程度(范围0 - 1),“p”表示该维度在iGovTI计算中的权重。根据计算结果,组织分类如下:
| iGovTI范围 | 组织分类 |
| — | — |
| 小于0.30 | 初始 |
| 0.30 - 0.50 | 基本 |
| 0.50 - 0.70 | 中间 |
| 大于0.70 | 强化 |

根据2016年ACU的调查,只有11%的FPA相关组织达到强化治理水平,51%处于较低水平(初始14%,基本37%),这表明FPA组织的治理水平较低,ICT难以有效为业务创造价值。

为收集强化能力阶段公共组织常用的良好实践,进行了一项调查。问卷包含20个问题,分为三个板块:组织概况、受访

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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