10、敏捷转型:评估高管支持与团队意愿

敏捷转型:评估高管支持与团队意愿

在敏捷转型的过程中,了解不同人员的个性类型、评估高管支持和团队意愿至关重要,这直接关系到敏捷转型的成败。

1. 敏捷个性类型

根据对敏捷的经验和态度,可以将人员分为七种个性类型:

个性类型 经验水平 对敏捷的态度 常见角色 动机
创新者(Innovator) 经验丰富 非常积极 敏捷宣言签署者、资深敏捷教练、作家、演讲者等 帮助组织采用敏捷并拓展其在软件开发各领域的能力
倡导者(Champion) 了解较多 积极倡导 高管、高级管理人员、敏捷教练、Scrum Master、产品负责人、工程领导等 追求敏捷带来的业务和组织效益
实干者(Workhorse) 有团队实践经验 大多积极 敏捷团队成员 改善敏捷部署以提升自身工作生活
跟风者(Bandwagon Jumper)
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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