职场大咖讲【项目管理PMP】

你是否有这样的愿望?
在项目管理时更清晰地看清项目目标!
在项目管理时更高效地解决项目需求不断变更的难题!
在项目管理时更好地进行跨部门跨专业的沟通!
在项目的执行过程中能激发出团队的执行力!
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让你的愿望变为现实!
清晖资深讲师——500强企业项目总监分享:项目管理PMP+实战经验,
通过系统的项目管理PMP知识学习,掌握项目管理思维,
让您轻松HOLD住项目!

学习项目管理PMP的意义及收获
当代工作中,项目无处不在。企业深刻意识到项目管理是构建企业竞争力的核心环节和实现手段,对项目管理人才的需求数量正在急剧膨胀。商业竞争环境将日益复杂,愈来愈激烈,企业已深刻意识到项目管理是构建企业竞争力的核心环节和实现手段。对于企业来说,项目经理不仅需要量的加速,更需要有质的飞跃。对于项目经理来说,自己需要不断提升项目管理能力以使项目达到**状态。
1、项目管理PMP用国外先进的项目管理标准体系知识教你高效做项目,跳出野路子
2、项目管理PMP让你快速拥有项目管理思维,让技术转管理的你有的放矢
3、项目管理PMP是每个项目经理必备的职场装备,助你轻松升职、跳槽、加薪
4、项目管理PMP让你拥有更多大型项目实战机会

课程内容
·项目管理环境、项目管理过程组与知识领域、组织影响和项目生命周期、项目经理角色与能力要求、项目整合管理
·项目范围管理、项目进度管理
·项目成本管理、项目质量管理
·项目资源管理、项目沟通管理、项目相关方管理
·项目风险管理、项目采购管理、项目管理PMP总复习串讲(基于五大过程组)

项目管理PMP简介
美国项目管理协会(PMI®)推出的基于PMBOK®(项目管理知识体系)的 PMP®(Project Management Professional,项目管理专业人士)考试认证是全球公认的权威项目管理专业资格认证,PMP认证在全球182个国家和地区获得广泛的专业认可,被誉为与MBA、MPA齐名的全球三大管理证书,是每一位项目经理职业发展生涯中不可或缺的证书。该证书在中国众多企业中被认为是项目经理岗位的必备条件。

教学特色
项目管理思维体系与实践应用结合
模块化与结构化教学
情景分析加PMP习题演练
PMBOK知识点与拓展知识结合
小组学习加分享交流

清晖资质
项目管理协会(PMI)注册全球教育培训(Global R.E.P. No.2460)服务商
项目管理协会(PMI)注册全球咨询(Global R.C.P. No.15-0232)服务商
PMI中国核心R.E.P.成员,2013年优秀注册教育机构,2014、2015年杰出注册教育机构、2016年度注册教育机构奖
国家外国专家局授权PMP培训中心,2013年优秀培训机构,2016年优秀合作机构
国家外国专家局授权苏州、无锡、常州PMP考试中心,2012年优秀考试机构
APMG授权ITIL、PRINCE2培训考试中心
上海软件产业人才培训联盟副理事长单位
上海市软件行业协会理事单位
北京市软件行业协会理事单位
上海科技企业孵化协会会员
了解更多项目管理及PMP培训信息,欢迎关注微信公众号:南京清晖项目管理。

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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