人本导向

敏捷方法强调人本导向,认为个体及其交互比过程和工具更重要。正确的评估方式是看团队能否找到有益于成功的流程,而不仅仅是项目的成败。从敏捷视角看,成功与失败属于团队本身。
原文: PeopleOriented        敏捷    2004年1月12日            Bliki 索引

敏捷方法令许多人难以理解的精华思想之一即其 人本导向(people orientation)。敏捷过程爱好者们有一个共识: 过程对于项目能否取得成功只是次级重要的。“ 敏捷宣言”的头条即“个体及个体间的交互重于过程和工具”。

Bill Caputo写了一篇 好文 译注1)来说明这一观念上的差异是如何使坚持 过程导向(process-oriented)的人在评价敏捷过程时发生问题的。

这种差异还能转变你看待敏捷过程功效的角度。正如Bill所说:敏捷过程不是关于怎样让一个团队成功的 (译者理解:团队处被动位置)。以项目成败次数为标尺来评价一种敏捷过程是错误的,正确的评估方式是看这个团队能不能找到一种有益于获取成功的过程 (译者理解:团队处主动位置)。以敏捷的视角看,成败属于团队,而非过程。


译注1:可惜现在这个链接页面只有串奇怪的数字
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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