职场领导力修炼手册:目标、视野与情绪的进阶指南

        在职场里,管理方式就像一门可以学会的手艺,不仅包含做好事情的窍门和办法,还得知道怎么把这些东西用在工作中。那怎么知道一个人有没有领导力?就看他在目标、视野和情绪这三方面表现得咋样。只要在这三个方面里,有一个方面表现出色,那就可以说这个人具备领导力。

一、目标:成功行动的第一步

        平常我们做事,很多时候是冲着目标去的,但目标可不是唯一的动力,而且你的目标,不一定就是团队其他人的目标。

        比如说,不少项目经理会碰到这样的情况:他们定好了目标,可自己去推进项目,或者让别人去做,时不时就出问题,最后目标老是实现不了。为啥呢?就是因为没有把目标和实际行动联系起来。

        所以,领导力的第一个要点,就是得把目标和行动挂上钩。只有这样,我们自己才清楚下一步该干啥,也能告诉团队成员接下来要做什么,一步一步往前走,把每个阶段的目标,变成自己和团队前进的动力。

        要把目标和行动联系起来,有两个办法。第一个是做好计划,可以用 WBS 或者一页纸项目管理这些工具。比如说,你要组织一场公司的年会,用 WBS 工具,就可以把年会这个大目标,拆分成场地预订、节目安排、嘉宾邀请等一个个小任务,这样就清楚多啦。第二个是怎么推进计划。很多人推进的时候没什么方法,直接就去和相关的人沟通。但不同的人关心的点不一样,直接沟通可能会遇到不少隐藏的阻碍。

        打个比方,还是年会这个事,负责场地的同事可能更关心时间安排,而负责节目表演的同事,可能更在意排练场地和时间。要是不提前了解清楚,直接沟通,很可能就会出现误解,耽误事儿。

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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Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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