49、重新思考和设计与工业4.0相关的战略,弥合信息通信技术行业和智能制造领域的人力资源发展差距

重新思考和设计与工业4.0相关的战略,弥合信息通信技术行业和智能制造领域的人力资源发展差距

1. 工业4.0时代人力资源开发的终身学习

在这个不确定的时代,快速的技术变革和多变的未来要求人们具备更多与市场相关的技能和知识,以保持持续的竞争力和可持续性。制造业正通过集成工业4.0技术进行数字化转型,数字化与现实世界需求的无缝连接使制造过程更加灵活、高效、节省资源和能源。物联网解决方案和云计算使机器能够与生产、工件和其他必要设备进行实时通信,异常制造情况也能立即提醒系统采取有效行动。

随着智能制造的兴起,终身学习对于培养和装备现有人力资源以适应变革浪潮至关重要。终身学习的概念最初于20世纪70年代出现,旨在为成年人提供接受正规教育课程的机会。1996年,经合组织教育部长将“全民终身学习”作为政策框架。如今,包括联合国教科文组织和欧盟委员会在内的国际组织都采用了更全面的终身学习观点,即涵盖所有个人为提高知识和能力而进行的有目的学习活动。

世界经济论坛创始人克劳斯·施瓦布指出,工业4.0可能会扰乱劳动力市场,导致人力劳动被自动化取代、经济不平等加剧以及“低技能/低工资”和“高技能/高工资”之间的差距扩大。因此,采用终身学习有助于个人实现可持续增长。

根据《2019年网络就绪指数》,马来西亚在121个国家中排名第32位,在技术、人员、治理和影响四个支柱方面表现出色,整体得分63.76,在中高收入国家中处于领先地位。

马来西亚政府大力倡导终身学习,制定了各种计划和政策,并发布了相关官方文件。人力资源部致力于通过对劳动力进行再技能培训、提升技能和跨技能培训来促进终身学习。例如,在2019年人力资源会议上提出了以人为中心的议程,以协同各部委和机构之间的战略

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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