卓越中层的时间管理术

计划天天做,一次几分钟;节奏天天乐,重点要抓住。
LILY ZHANG

  中层管理者经常会感到时间不够用。最突出的问题是,如何在提高工作成绩的前提下,提高时间的利用效率。
  《执行在中层》一书(机械工业出版社2006年1月出版)总结出了优秀的中层管理者五个时间管理技巧,可供读者借鉴。
  定期进行“时间使用审计”。检查时间使用的情况,不是详细分析管理者如何花费每一分钟,而是把重点放在分析活动的类型上。比如确定优先处理权的问题,中层管理者需要问:“根据上级经理对我的期望,我的工作的总体目标是什么?对我来说,最需要优先完成的工作是什么?妨碍我团队工作效率的主要障碍是什么?”。
  又比如,参加会议会占用中层管理者很多时间,要问:"这些会议是否值得参加?"这一系列的提问都是帮助中层管理者来优化自己的时间管理,把浪费时间的类型找出来,从而提高自己的效率。
  设定工作节奏。这里的工作节奏是指工作进展速度。营造活泼而快捷的工作节奏,有六种方法:1、经常"走动式管理";2、每天倡导积极行动;3、提倡全员参与的头脑风暴或群策群力解决问题的讨论会;4、每天都问员工是否有什么新想法;5、庆贺成功;6、多些微笑和开怀大笑,让工作充满乐趣。
  在时间管理中运用80/20规则。将最重要的20%的工作放在优先处理项目,砍去工作表中一些可以授权给他人的工作。
  利用小块时间工作。比如10分钟提出一些新的、开放式的问题,能激发人们的创新思维;又比如在会议空隙当中,处理一些电子邮件。
  计划,计划,再计划。大部分中层管理者没花足够的时间进行计划,他们通常都赶着“救火”,这种状态容易带来恶性循环。中层管理者应每天花几分钟对当天的工作做计划,每月、每周的计划同样重要。 
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技的广泛应用前景。; 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、科研人员及工程技人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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