32、敏捷开发:冲刺计划与执行全解析

敏捷开发:冲刺计划与执行全解析

1. 冲刺计划概述

冲刺计划是确定团队在冲刺期间可完成工作的重要环节。其核心在于判断所选产品待办事项是否能合理纳入冲刺,同时考虑团队已有的承诺。这一过程会不断循环,直至团队达到工作能力上限,此时承诺确定,冲刺计划结束。

2. 确定团队能力

在冲刺计划中,首要任务是确定团队在冲刺期间的可用工作能力。了解团队能力有助于Scrum团队明确可交付的成果。

2.1 能力的构成因素

团队的工作能力受多种因素影响,如其他Scrum活动所需时间、非冲刺相关的工作承诺、团队成员的个人休假,以及应对意外情况的缓冲时间。

例如,一个为期两周(十天)的冲刺,团队实际用于冲刺执行的时间并非十天。其中,大约一天时间需用于冲刺计划、冲刺评审和冲刺回顾等活动。此外,团队还应预留最多10%的时间协助产品负责人进行产品待办事项的梳理工作,确保这些事项准备就绪。

团队还需考虑非冲刺相关的工作,如支持现有产品、维护其他产品等。同时,在八小时的工作日中,团队成员实际用于处理产品待办事项的时间也不足八小时,因为还需处理会议、邮件等事务。另外,团队成员的个人休假也会降低团队的整体工作能力。

扣除上述各项时间后,剩余的时间即为团队在本次冲刺中可用于处理产品待办事项的能力。但为应对可能出现的意外情况,还应预留一定的缓冲时间。

2.2 确定缓冲时间

团队可采用多种方法确定合适的缓冲时间。在实际操作中,经过多次冲刺后,团队能更好地了解需预留多少缓冲时间来应对开发中的不确定性。

2.3 以故事点衡量能力

团队能

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 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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