開會

書摘

(1)每日報備會議:每天早上花五分鐘開各類似頭條新聞的會議,每個人報到當天的工作與計畫。

(2)每周戰略會:每周固定時間,長度少於一小時的會議。不需規劃議程,開始時每人只能花一分鐘講當週主要進行的三件事。

(3)每月策略會:每月固定時間舉行,長度至少要有兩小時,討論有趣、重要但對完成近期目標無幫助的策略性議題。議題只要討論一至三項就可以了。(如果該議題沒辦法等到下次策略會再討論,就在當晚討論。)

(4)每季外地檢討會:討論周會、月會無法涵蓋,但長期而言會影響公司成敗的議題。例如:如何拉抬工作表現較差的同事、競爭對手在忙什麼、給彼此建議等等。

 

書中提及的一些開會技巧:

1.會議的時間控制很重要。

2. 講重點。

3. 無充分資料可供決策時,不要浪費時間,待下次會議準備好資料再討論。

4. 不得遲到,或藉故不參加會議。

5. 重要的問題先討論。

6. 例行性的議題,或是無趣的問題,最後再談。

7. 不要打岔。

8. 不要花時間討論無關緊要的問題。

9. 會議裏面要有「衝突」,這邊的衝突是指需要解決的不安情境。

10. 遇到重要而可能引起衝突的議題時,不要逃避。

11. 衝突不在「怎麼做」,而是「何時做」。

12. 會議的開場很重要,必須能吸引大家的注意力。

13. 「探勘」:發現大家意見相左、但又不見得提出來討論的問題,就要逼大家提出來溝通,直到充分表達為止。

14. 共識其實沒那麼容易達到,不同的意見充分表達後,應由老闆下最後決定,大家則全力配合。

 

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证型泛化能力。
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