Jeff Immelt语录

本文摘录了GE前CEO Jeff Immelt在eBay内部会议上分享的观点,涵盖了大公司与小公司的对比、领导力的重要性、避免官僚主义、激发员工潜能及推动创新等关键议题。

今天冲到邹岭的新办公室做客。在出租车上,翻了翻随身带的红皮的笔记本,发现一些2年前的一个eBay内部会议的潦草的记录。eBay开高层会议的时候常请来一些重量级的嘉宾。那一年是GE的Jeff Immelt。记录的东西没有任何条理,也不想加我的评论,仅仅是听到的只言片语。或许对大家也是个启发。

Big vs Small

  • Credibility
  • Big + Fast always beat small + fast
  • Love and inspire people, but GE is not for everyone
  • Mistakes we still make
    • Allow bureaucracy to win - too process based
    • Too intenal/too American - lose love of customers
    • Confuse current success with future position
    • Metrics that reward the wrong behavior
    • Play small
Leadership
  • I have stayed at GE for 25 years so that I could be in the front seat of history
  • Zoom in, zoom out...
  • "I don't believe in professional management".
  • 4-5 things deep dive
  • Good managers show interest...
  • These is no substance of experience
  • Build something that last is beautiful
Innovation
  • 10 years ago, everyone was trained by processes, like six-sigma. Now we are all about innovation
  • People has to be the core DNA of the company
  • You cannot just come to work and chop wood
  • You have to drive change and develop other leaders
Making deicisions and Communication
  • Make decision fast, faster and faster, for small companies, and large companies!
  • Decision cycle time
  • How the organization can be quicker
  • Clarity of community
  • Drive the speed
  • Decisive = clearly Yes or No
  • Clarify is key
  • When we go, we go
  • Make a very clear call
On Exit
  • Someone can run the business better than us, it is time to exit
  • A company that makes money from chaos.
  • In a good company, you always has to prioritize very hard
  • GE is all about system, that is tough to match
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
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