培训直播——金融机构人才培养的标配

随着金融行业加速数字化转型,直播培训已成为重要的培训手段。本文强调了直播培训中的两个核心要素:“人”即讲师与参与者之间的互动及“场”的布局设计。此外还探讨了确保良好培训体验所需的直播设备和技术支持。

随着科技对全球行业结构的影响日益加深,同时新冠疫情对各行业造成的巨大影响,金融行业的数字化转型被迫加快。对此,直播培训正成为在视频时代下金融机构人才培养与培训的标配。

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1、直播培训重中之重:“人”和“场”

众所周知,“人货场”是电商直播场景的基本要素,但在金融培训场景下,“人”和“场”才是金融企业的重点。

“人”指的是讲师和企业员工/企业客户。

在一个培训直播课堂中,讲师要的不仅仅是授课,还包括了讲课风格、内容表达、互动管理以及流程管控。然而并非所有讲师都对直播培训得心应手,那么就需要讲师熟悉平台功能的操作,通过互动功能来把控直播培训的节奏,并改变以往线下培训的习惯,再管控整个培训直播的流程。

企业员工/企业客户在直播培训课堂中,作为接受知识的一方,他们要做的就是通过互动功能来向讲师提问或表示认可,享受直播培训带来的便捷。

“场”指的是直播间的布置、设计以及硬件配置等方面的内容。

直播间的设计和布置有线上和线下之分,线下布置包括直播设备的摆放位置、直播物料的摆放以及互动环节时奖品的展示,还要加上直播人员的站位等等;而线上设计就需要包括品牌展示(LOGO、引导图、暖场视频等)和防盗设置等。

2、直播培训设备不可忽略

为了能够更好地给予培训用户更好的直播体验,金融企业一定要选择专业的直播设备,毕竟培训用户是“听”课,这就需要优质的收音设备、良好的网络。除此之外,高清的摄像设备也同样需要准备好。

3、一个稳定安全的直播系统是良好体验的前提

直播系统的安全性和稳定性是一场培训直播顺利进行的前提。没有稳定安全的直播系统,金融企业在培训时就有可能泄露商业机密,讲师的知识产权也不能得到保证。

作为网点遍布全国的金融服务行业,金融企业需要这种对员工进行及时、迅速、高质量的直播培训模式,同时也是他们的首选方式。

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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