做企业培训直播有什么要注意的呢?

针对异地企业面临的线下培训难题,线上直播成为有效解决方案。然而,仅依赖传统培训思维无法取得理想效果。企业应注重直播宣传,通过突出员工痛点和提供诱人利益吸引参与。例如,以平衡工作与生活为主题的直播可邀请经验丰富的职场妈妈分享时间管理经验,而以提高工作效率为主题的直播可由优秀员工分享实战技巧,增强员工互动和参与度。

对于企业来说,培训是培养优秀人才的一种方式,但对于网点在异地的企业来说,线下培训不仅会耗时耗力,培训效率还不高,那么不妨通过线上直播来培训。然而很多企业在培训直播中仍采用以前的培训思维,结果培训效果不理想,那么要怎么做呢?

企业在准备好直播的大致方案之后就需要做宣传,毕竟有了宣传才能让更多人知道,当然这只是针对公开培训来说的,而对于内训也有好处,也能把培训通知触达到更多员工,那么如何打造宣传内容呢?

第一,在宣传海报和短视频封面中,标题要突出员工或者广大用户的的痛点,比如业务技能、工作效率、平衡生活和工作等,让这些人一眼就看到痛点,吸引有培训需求的人。除了突出痛点之外,在封面中,还要有视觉冲击感,以快速让用户关注。

第二,通过利益来吸引用户或员工,比如通过培训之后,用户或员工可以获得什么效果,有需求的人自然就会参与直播。

除了宣传内容之外,直播内容也同样重要,那么直播内容就根据主题来进行拓展。

比如以平衡生活和工作为主题的培训直播,这类用户多是职场妈妈,企业可以邀请相关经验的职场妈妈来分享输出类似于时间管理的经验。

比如以工作效率为主题的直播,这类用户是多数员工的痛点,那么企业就可以邀请优秀员工来分享自己的经验,拉近员工之间的距离。

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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