帮助研究员成长的3项创新小机制

英特尔中国研究院院长方之熙分享了人才培养经验,包括导师制、分享会和草根创新计划,旨在激发中国研究员的技术创新热情,提高沟通能力,并为年轻研究员提供自主创新的机会。

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作者:方之熙  英特尔中国研究院(Intel Labs China, ILC)院长

 

    前不久,英特尔中国研究院自己培养的第一位首席工程师吴甘沙正式与大家见面了。很多同事都祝贺我们在人才培养上举得的成绩,也有朋友向我问起人才培养的心得。我非常感谢大家对中国研究院人才机制的认可,也很乐意与大家探讨如何更好地培养科研人才。

    我是在复旦开始科研工作的,后来在美国的大学教过书,之后又在工业研究院中从研究员做起,如今回到中国管理英特尔中国研究院。在这二十多年中,我发现中国研究员与美国的研究员有很大的不同。比如,中国的研究员功底很扎实,但却不太善于与人交流,也不太主动去实现自己的创新想法。而美国研究员沟通能力比较强,敢于表达自己的想法,并善于寻找各种资源来促进工作的开展。

    英特尔公司非常重视技术研发,也有诸如 “技术战略长期规划”、 “携手探路”等完整的技术保障机制。我在把这些美国的机制带到中国研究院的同时,也与同事们探索了很多更合适中国研究员成长的培养方法。今天我想重点与大家分享3个运行效果较好的小机制:导师制、分享会以及草根创新计划。

    我刚担任中国研究院院长时与员工进行了深入的交谈,发现很多新入职的研究员在职业规划上都希望做高层管理人员,但对研究本身却缺乏足够的热情,这其实非常不利于他们的成长。因为搞科研需要耐得住寂寞,要有强大的自我驱动力。为此,我们实行了”导师制”——根据每位研究员的不同特点,为他们安排合适的导师。导师一般都是资深的研究人员,是研究员眼中的偶像。通过与偶像交流技术、畅谈人生,我们的中国研究员也逐渐把技术创新作为自己的人生追求,并开始体会当自己的技术得到运用时所带来的巨大成就感。甘沙现在的导师是两位非常资深的英特尔院士,一位是美国人,一位是印度人,他们都能给甘沙提供前沿、国际化的建议。

    我还发现一些年轻的研究员不太善于与人沟通。在英特尔,研究院与产品部门同事之间的高效沟通与合作是保证高技术/产品转化率的重要因素之一。为了培养研究员的沟通技巧,每周一早上我们都会举行”分享会”,由研究员自己与大家分享最新的技术资讯,讨论竞争对手或者整个产业界在关注什么、合作伙伴们都在做什么等话题。这样,当研究员在同事或领导面前提出想法后,当场就能得到大家的反馈与鼓励,有时也得为自己的想法进行辩护,从而学会高效地表达与沟通。

    另外,为了激励年轻的研究员更加自主、积极地进行创新,去实现自己的想法,我们还开展了 “草根创新计划”——研究院专门给研究员10%到20%的时间做自己感兴趣的项目,并为此成立了技术领导力委员会。在这个民间组织里,我们有专门的资金支持研究员自己的创新,还会请像甘沙这样的资深研究员进行指导,从而帮助研究员把创新想法变成真正对产品有影响力的技术。

    在过去的10多年中,甘沙从一名普通的研究员成长为业务、技术、战略、团队管理都非常出色的首席工程师。我相信未来英特尔中国研究院也能培养出本土的院士、资深院士等高端技术人才,为中国式创新带来更多活力。

 

 

转自:http://blog.sina.com.cn/intel

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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