按照客户需求定制开发的团队构成

接手一濒临解散的团队,负责整合并推进大型国企的定制软件项目。该项目旨在从现有多个系统中抽取功能,构建新系统。需要具备项目经理、需求分析师、UI设计师等关键角色的能力。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

        现在负责一个客户订制软件项目的开发,由于保密协议的事,对这个项目不能说太多,只是简单介绍一下,这个项目的客户是一个大的国企,已经上了ERP、OA、供应链、合同管理、预算管理、资产管理、资源管理……等等诸多软件。现在这个项目是从诸多系统中各取一部分功能,形成一个独立的系统。

        接手的时候这个项目已经面临很大的困难,是作为救场来的。原来的项目团队已经濒临解散,团队内部结构及不合理。

        想要做好这类项目,至少应该具有以下的关键技能的人:

        1、项目经理

              可以重新整合现有团队,能稳定团队人员的心,让团队专心的工作。

              和用户沟通无障碍,坚决杜绝以前团队经常出现的错误。

        2、需求分析师

             准确的把握用户需求,逐渐的建立用户的信心。

             减少需求的反复,建立开发人员的信心。

        3、UI设计师

             现在用户使用其他各类软件完成工作,对各个软件已经习惯,新系统要充分考虑用户的使用习惯,做出易用的系统。

        4、架构师

              这个系统更应该是整合出来,而不是创造出来。架构师(包括需求分析师)应该不增加操作人员的重复工作,通过系统完成用户的业务流程。

 

        除了以上的人员,程序员、测试等等也是必不可少的,项目经理应该让每个人都发挥出作用。

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不要显式CSI估计方面的优势。
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