研发大局观(15.8.25 )

本文探讨了系统设计在仪器研发中的重要性,并分析了系统工程师的角色。对比面向实现与面向体系的研发战略,强调了建立成熟研发体系对于产品质量及团队发展的重要性。

这里的系统设计大局观是指软系统,包括拓扑结构、通讯协议、功能模块(偏上位机)。围绕系统设计谈谈个人薄见。

系统工程师
对应的岗位应当是系统工程师,该词是从小阳口里得知,老东家招聘了一名迈瑞的系统工程师,推翻了庄工原先的设计体系,听闻后非常崇拜,因为我甚至系统的重要性如同软件中架构的重要性。不过似乎作为整体仪器研发专业似乎并没有这样的专业课程,甚至并没有多少人关注这个方面。
研发主管我认为可以包含两种,一种是外交型,另一种是技术型。
外交型,作为大企业的研发主管,如果没有对外公关协调能力,可以说很难把部门做大做强。一则需要公司层面重视研发,二则招兵买马,能够很好的扩充人员配置,三则协调公司内部跨部门的问题交涉。似乎这三点与研发关系并不大,但实际上这确实大企业研发部门的隐形部门竞争力。同时,将系统工程设计师独立也是技术领域分离的需要。
技术性,顾名思义就是技术实例很强,一些小企业基本上没有专职系统工程师,那么系统设计的重担就压在了研发负责人身上。
面向实现的研发战略方针
在当今紧张的市场竞争压力下,大部分公司都是快速实现产品,后期优化。而并没有太多精力放在一个产品上做细做精。这不是技术问题,而是理念、文化。迫于销售、市场压力,很多公司的研发都有着几个月、甚至几个星期出产品的情况,而出的产品又因为各种各样的问题修修改改,一拖再拖。本质问题是什么?研发成了企业被动实现产品的工具。未成体系的研发,和毕业研究生差不多,没有多少团队概念,对产品项目没有基类。
面向体系的研发战略方针
在接触质量体系之前,我对公司管理知之甚少,经历了老东家ISO9001认证的体系起步阶段,到13485认证时完成体系基本框架,这一路让我理解了体系是团队管理的方向。
系统的管理才能够发挥每个人的能力,为公司创造更大的价值,研发部门和其他部门一样,需要考虑大的方向目标、每个岗位设定、职责划分、研发流程,研发记录,定期审查过程。这是质量体系的套路,此外,对于软件行业来说也有CMM成熟度模型,软件和设备研发都属于研发设计的类型,因此其中也有可以借鉴支持,CMM追求成熟的过程,创造稳定的、可持续使用的模块以及过程记录,个人的理解这个方式更偏向沿用。在成熟的体系下,研发主管确实更需要外交型的角色.当然内外权衡也是另外一种技术活.
前面说的主要是对内,对外研发的视角也类似于市场的视角,需要了解有哪些新技术能够提高产品质量,性能,人机体验等.仅在外部寻找何时的产品类型,研发实现,而不关注内在的性能,品质,延续性提升,可以说这样的团队只是在打游击战.在短期可以最大收益,但长久来说,还是需要寻找持久的产品线.

转载于:https://www.cnblogs.com/sunlyk/p/7427580.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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