jinnianhui金年会|如何利用深度学习技术改进电子设备的能效和稳定性
发布时间:2024-08-25 04:39:04

  资历架构大数据如何利用深度学习技术改进电子设备的能效和稳定性的重要性

  你的能力想要成长为一棵树而不是一堆杂草如何利用深度学习技术改进电子设备的能效和稳定性,首先要有个主干——这个主干是能力应用的方向或领域,通常是某个职位或角色——因此后续所有的能力积累和应用都是围绕这个主干延展出来的。而能力草丛不是以应用为导向,没有一个共同的方向或领域,导致能力的积累是盲目且零散的。电子商务交易技术国家工程实验室洛阳研究院的资历架构就是将各个行业从业者的资历分为若干级别的框架,编制每个资历级别需要达到的能力标准,并汇总达到这些能力标准需要掌握的知识和技能,称之为能力单元。

  一、不要放任能力长成草丛

  没有了应用导向,知识学习和技能打造就变得随机,看到别人学什么就跟着学什么。特别是一些盲目努力的人,越努力其能力草丛就越杂乱,成为典型的“万金油”或“书呆子”。不以应用为导向的能力草丛其实对你的整体能力几乎是无益的,它会导致:

  第一、个人整体能力积累低效,甚至无效

  心理学对能力的定义是“完成一项目标或者任务所体现出来的心理特征”。从这个定义可以看出金年会下载,知识或技能若不能用于在实际中完成目标或任务,则意味着其无法被转化为能力。因此,知识或技能的学习方向与实际应用所需方向偏离的话,个人能力积累的速度就会放缓,方向偏离过大的话对个人整体能力的提升甚至会毫无帮助。

  《庄子·列御寇》中有一个典故“朱泙漫学屠龙于支离益,殚千金之家,三年技成而无所用其巧。”,意思是说有个叫朱泙漫的人,耗巨资跟着支离益学习杀龙的技术,整整花了三年学成,但却没有龙可以给如何利用深度学习技术改进电子设备的能效和稳定性他杀。

  不以应用为导向而学习的知识或技能就是现代的“屠龙术”,对能力积累无益,徒费时间精力!能力草丛中的绝大多数能力都是通过应激式学习(考证或应付某个突发工作)积累的,与个人整体能力应用方向偏差很大,因此对个人能力积累的作用就非常有限。

  第二、资历架构改变以往浅层学习的方式,深度积累你的能力

  浅层学习(surface learning)是一种机械式的学习方式,学习者为了完成任务(如考一个认证或通过一门考试)被动地接受学习内容,把信息作为孤立的、不相关的事实来接受和记忆。

  与浅层学习相对应的是深度学习(deep learning)。深度学习的研究最早是由两位美国学者FerenceMarton 和Roger Saljo提出来的,1976 年他们做了一项研究:让学生阅读一份学术方面的文章,并告诉学生读过之后会有一个关于这个内容的测验,结果发现学生在阅读学习过程中使用了两种不同的策略。一种策略是试图去理解整个文章的思想,领会学术内涵,这样的学习被认为是深度学习。另一种策略是记住文章中所提到的一些事实,他们所关注的是接下来的测验会问到文章中的哪些内容,这样的学习被认为是浅层学习。

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  深度学习要求在理解的基础上,学习者能够批判地学习新思想和事实,并将它们融入原有的认知结构中金年会app,能够在众多思想间进行联系,并能够将已有的知识迁移到新的情境中,做出决策和解决问题的学习。深度学习本意是指学习认知触及事物本质的程度或事物向更高阶段发展的程度。

  资历架构所构建的能力树中的能力是以应用为导向有序积累的,不仅被融入到了原有的能力结构中,而且会不断在实践应用中提升。而能力草丛中的能力却是应激式无序积累的,不但无法与原有能力形成一个整体,也没有应用环境去检验和提升,其结果就只能是一直停留在初级层次上。

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  像一些同学虽然好学,但一大堆初级认证距离触及事物的本质相距很远,同时因为不是以应用导向去学习的,也就没有实践环境将这些初级知识往更高阶段发展,这种浅层学习即使重复1万遍,也是很难发展出精深能力的。

(资历架构等级图)

(资格级别基本标准描述)

  第三、资历架构大数据将各种能力以应用为导向整合成一个整体

  人类社会的初期金年会app,社会生产力十分低下,原始人群内部只存在按性别和年龄划分的自然分工,没有社会分工。但随着生产力不断发展,现代分工越来越细,这也意味着现代人的能力也越来越分散,每个现代人至少都掌握几十到几百种能力。如果不能将各种能力以应用导向整合为一个整体的话,这些能力就是一盘散沙,能发挥的价值就很小很小。

  职场中有一种“万金油”式的人士,意思是掌握的能力很多,基本啥都能干一点。但是职场“万金油”的命运有两种:一种是成长为总经理或独挡一面的地方大员;另一种是停留在打杂的小职员上。同为“万金油”,他们的区别就在于:

  1、 总经理型“万金油”的能力是相关联的(一棵树),能综合在一起为某项任务或目标启用

  2、 打杂型“万金油”的能力是分散无序的(一根根草),只能单个点单个点的启用,无法综合在一起应用。

  资历架构大数据以应用为导向,因此能够将各种能力综合成主干、树枝、叶子,形成了一个应用整体;而能力草丛因为缺失同一方向,各种能力之间缺乏关联的纽带,自然也就无法被整合起来统一应用。

  如果一个人是CFO(首席财务官)或以CFO为目标,那么学习的证券、人力资源、心理学、演讲等知识和技能都是有用的,可惜的是这个人以考证为导向,而非CFO的能力应用为导向,导致即使学的是一样的知识,CFO能将这些知识整合为一颗能力树发挥出整体价值,而他的各种初级认证却只能是一根根杂草,无法对他的会计工作产生帮助。

  (资历架构大数据图)

  二、总结语

  经常会收到这样的问题“为什么我明明已经很努力了,但却成长得没有别人快呢”,其中一个根结就在于你是有方向地整体性积累和应用能力从而长成了一颗能力树呢,还是应激式地学习、盲目分散地将能力长成了一片草呢。

  因此资历架构是引导大家在学习各种知识和技能之前,首先需要明确应用目标,进而以此目标为导向学习专业技能,再基于这些能力去任职合适的岗位。资历架构以需求为导向,由企业具体的岗位需求出发,由岗位决定能力、由能力决定知识点、由知识点决定教材、由教材决定教学方式、由教学方式决定教师;以能力培养为重,满足产业发展对人才的需求,培养企业实用、可用人才,为其他行业领域人才培养树立可借鉴模式和思路;具有连贯性和体系性,推动职业教育及普通高等教育教学改革及院校转型。