14、工作变革:应对科技与外包带来的挑战

工作变革:应对科技与外包带来的挑战

在当今快速发展的时代,工作领域正经历着前所未有的变革。科技的进步、外包的兴起以及技能需求的变化,都对我们的职业产生了深远的影响。了解这些变化的本质和来源,对于我们规划职业生涯、确保职业安全至关重要。

1. 技能降级与升级的双重威胁

工作变革主要来自两个方面的威胁:技能降级和技能升级。

1.1 技能降级:来自底层的威胁

中层任务通常需要一定的智力和相对稀缺的技能,因此招聘者往往寻求具有大学学位和多年经验的候选人。然而,随着自动化和人工智能的发展,这些技能逐渐变得普通。例如,增强现实(AR)技术通过在工人视野中叠加操作说明,消除了学习布线图或制作安装表的需求,使得经过最少培训的工人也能完成一些原本需要专业经验的工作。同样,通用翻译器削弱了多语言者的附加价值,而打车软件让出租车司机对城市小巷和捷径的了解变得不再重要。

当一项工作不再需要稀缺技能时,它就会变成一种商品,价值也会随之下降,最终可能会落到出价最低的人手中。这种情况就像两个世纪前的卢德运动一样,熟练的手工艺变成了一套常规指令,真正的专家也可能因此陷入困境。

1.2 技能升级:来自高层的威胁

替代也可能以技术增强的高素质个人的形式出现。一个超级员工借助技术可以完成几个传统专业人员的工作,虽然个人工资较高,但能为公司节省成本。例如,量化分析师取代了传统交易员,精通Excel和商业智能工具的金融分析师比老一辈员工更高效。

与出价最低的人不同,增强型员工更有可能留在公司的工资单上,因为组织倾向于保留核心价值元素,将其他工作外包。从理论上讲,面对这两种威胁,工人可以与工作的变化同步发展,但向下发展通常不是理想的

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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