灭霸第一阶段绩效评估

团队成员:周博

评价尺度及分数

优秀(10分)  良好(8分)

一般(6分)  较差(4分)  极差(2分)

评分

本栏平均

权重系数

工作业绩

1.工作素质

仅考虑工作的品质,与期望值比较,工作过程、结果的符合程度(准确性、反复率等)。

8

 

 

 

 

4

2.工作量

仅考虑完成工作数量。职责内工作、小队分配工作及自主性工作完成的总量。

8

3.工作速度

仅考虑工作的速度,完成工作的迅速性、时效性,有无浪费时间或拖拉现象。

10

4.任务达成度

与目标或与期望值比较,工作达成与目标或标准之差距,同时应考虑工作客观难度。

8

工作能力

5.计划性

工作事前计划程度,对工作(内容、时间、数量、程序)安排分配的合理性、有效性。

8

 

 

 

8.6

6.应变力

针对客观变化,采取措施(行动)的主动性、有效性及工作中对其他队友的依赖程度。

10

7.改善创新

问题意识强否,为有效工作,在改进工作方面的主动性及效果。

8

工作态度

8.合作性

人际关系,团队精神及与他人工作配合情况。

10

 

 

10

9.工作态度

工作自觉性、积极性;对工作的投入程度,进取精神、勤奋程度、责任心等。

10

评价得分

Ⅰ 1∽4项平均分)×4 +5∽10平均分)×3 +11∽15项平均分)×3 =  89.8    

团队成员:瞿祥佳

评价尺度及分数

优秀(10分)  良好(8分)

一般(6分)  较差(4分)  极差(2分)

评分

本栏平均

权重系数

工作业绩

1.工作素质

仅考虑工作的品质,与期望值比较,工作过程、结果的符合程度(准确性、反复率等)。

8

 

 

 

8

4

2.工作量

仅考虑完成工作数量。职责内工作、小队分配工作及自主性工作完成的总量。

8

3.工作速度

仅考虑工作的速度,完成工作的迅速性、时效性,有无浪费时间或拖拉现象。

8

4.任务达成度

与目标或与期望值比较,工作达成与目标或标准之差距,同时应考虑工作客观难度。

8

工作能力

5.计划性

工作事前计划程度,对工作(内容、时间、数量、程序)安排分配的合理性、有效性。

10

 

 

 

8.6

6.应变力

针对客观变化,采取措施(行动)的主动性、有效性及工作中对其他队友的依赖程度。

8

7.改善创新

问题意识强否,为有效工作,在改进工作方面的主动性及效果。

8

工作态度

8.合作性

人际关系,团队精神及与他人工作配合情况。

10

 

 

9

9.工作态度

工作自觉性、积极性;对工作的投入程度,进取精神、勤奋程度、责任心等。

8

评价得分

Ⅰ 1∽4项平均分)×4 +5∽10平均分)×3 +11∽15项平均分)×3 =  84.8    

团队成员:张秋亮

评价尺度及分数

优秀(10分)  良好(8分)

一般(6分)  较差(4分)  极差(2分)

评分

本栏平均

权重系数

工作业绩

1.工作素质

仅考虑工作的品质,与期望值比较,工作过程、结果的符合程度(准确性、反复率等)。

8

 

 

 

7.5

4

2.工作量

仅考虑完成工作数量。职责内工作、小队分配工作及自主性工作完成的总量。

8

3.工作速度

仅考虑工作的速度,完成工作的迅速性、时效性,有无浪费时间或拖拉现象。

6

4.任务达成度

与目标或与期望值比较,工作达成与目标或标准之差距,同时应考虑工作客观难度。

8

工作能力

5.计划性

工作事前计划程度,对工作(内容、时间、数量、程序)安排分配的合理性、有效性。

8

 

 

 

8

6.应变力

针对客观变化,采取措施(行动)的主动性、有效性及工作中对其他队友的依赖程度。

8

7.改善创新

问题意识强否,为有效工作,在改进工作方面的主动性及效果。

8

工作态度

8.合作性

人际关系,团队精神及与他人工作配合情况。

10

 

 

9

9.工作态度

工作自觉性、积极性;对工作的投入程度,进取精神、勤奋程度、责任心等。

8

评价得分

Ⅰ 1∽4项平均分)×4 +5∽10平均分)×3 +11∽15项平均分)×3 =  81    

转载于:https://www.cnblogs.com/mieba/p/10924686.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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