19、科技驱动下企业的变革与发展

科技驱动下企业的变革与发展

在当今科技飞速发展的时代,企业面临着诸多挑战与机遇。许多企业开始意识到,要在激烈的市场竞争中保持领先地位,就必须积极应对科技带来的变化,实现组织的动态响应。本文将通过两个典型案例,深入探讨企业在科技浪潮中的变革之路。

西门子的挑战与应对

西门子作为一家大型跨国公司,在科技应用方面面临着一系列问题。例如,CEO 是否对技术的应用认识不足,是否需要更好的教育和技能来理解技术的作用;组织内的实践社区是否足够整合,以便 IT 能够有效沟通并形成适应新兴技术变化的新文化;企业对技术发展是否过于急躁,像西门子这样规模的组织是否需要更长时间来实现技术投资的回报。

西门子已经意识到了这些问题,并采取了一系列措施。公司发起了一系列教育研讨会,为 CIO 提供更多的商业培训,强调关注商业战略而非仅仅是技术的重要性。这可能意味着将出现一批更懂商业战略的新型 CIO。然而,非 IT 经理不能期望 CIO 独自处理战略问题,他们必须摒弃将电子商务仅仅视为技术问题的观念。

此外,西门子的高管团队也意识到,CIO 无法独自提供商业战略或快速响应市场需求,战略制定需要组织各方面的整合。因此,高管们需要更好地了解技术,以便参与战略对话。实现这一目标的最佳方式是通过短期研讨会,让高管们熟悉相关术语和决策所影响的流程。

ICAP 的科技转型之旅

ICAP 是一家领先的金融组织,作为货币和证券经纪商,当软件开发超过 IT 活动的 40% 时,ICAP 意识到 IT 不仅仅是技术支持。Stephen McDermott 离开美洲区 CEO 的职位,成为专注于软件开发的电子交易社区(ETC)的 CEO,带领公司进行科技转型。

【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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