scratch编程入门与算法进阶，入门儿童编程实例图解

今天小编为大家分享Windows系统下载、Windows系统教程、windows相关应用程序的文章，希望能够帮助到大家！

人工智能平台架构图（多图）#人工智能#，包含酒店AI产品解决方案、大数据人工智能平台系统架构、人工智能识别引擎架构、人工智能产品标准体系、智能导钻算法设计流程图、众筹推荐算法详解、人工智能平台数据交换架构、人脸识别服务平台技术栈等。#人脸识别##算法##架构#

这个周末，我远赴四川，到客户的工厂与工程师一起调试自动控制系统。

经过一天的奋战，与客户深入讨论自动控制的逻辑，一起按FMEA的思路全面分析各种异常，对等级高的异常设计处理方案，得到了自动控制软件包括算法、状态机、流程图自己接口的设计方案。

我据此编写了包括RS485以及4-20mA输入、输出接口的变送器和执行接入代码，划分不同层次和功能模块，编写自动控制代码。

最后，我指导客户设计了测试表，对着表格测试了控制系统的所有功能。

结果显示，所有功能和性能都符合甲方合同约定的要求。

其实这个项目交付时间已经超过了合同的约定，甲方不断催促。

怎奈与工程师的对接效率非常低下，前一段时间，工程师还在执行器和变送器的接线以及485设备的参数配置上折腾了非常长的时间，连我自己都被折磨得失去了耐心。

这次我冒着被隔离的风险亲赴现场调试也是无奈之举。

事实证明，此行非常划算。

明天就可以向甲方交差了，客户也非常高兴。

面向电介质陷阱态成像的摩擦纳米发电机驱动式脱陷电流测量系统

背景介绍

介观尺度分析是介于宏观和微观尺度之间的一种至关重要的维度分析，在压电、光伏、半导体、绝缘材料以及其它纳米技术领域有独特的应用。由于介观尺度的观测受限于波函数的相位相干性，因此相较于宏观和微观更难表征。陷阱态作为介观尺度的状态特征之一，是表征毫瓦至兆瓦能源规模下涉及能量产生、存储、输送与变换的器件与材料的重要介观参数。表面陷阱态对于高聚物材料制备的器件性能具有广泛而显著的影响，比如用于储能和绝缘的聚合物电介质，以及太阳能薄膜电池、摩擦纳米发电机等。在上述器件的制造过程中，其内部多形成能量水平处于禁带的局域态；电子陷阱态的存在，使得材料内出现允许载流子停留和聚积的缺陷点，最终造成器件性能劣化。因此，研究陷阱态密度的先进表征技术，对于构建安全可靠的能源互联网具有重要意义。然而，已有方法的测试结果仅能用于宏观定性比较与唯象学解释。此外，表面陷阱态的分布成像技术仍面临巨大挑战，该方法的实现有利于提高先进能源材料加工的精密水平。

文章概述

重庆大学王季宇研究团队联合中国科学院北京纳米能源与系统研究所首次提出了一种新型的基于摩擦纳米发电机(TENG)的自驱式高电压恒电荷源，通过对电介质表面脱陷电流信号的分布式测量，实现快速、无损、无源的电介质陷阱态参数成像表征，该陷阱态表征结果可以为绝缘电介质、储能薄膜等功能型材料的纳米尺度修饰提供准确定量的评判依据。在摩擦纳米发电机驱动的脱陷电流(TENGd-DTC)测量系统中，独立层旋转式摩擦纳米发电机被设计为具有恒电荷特性的高电压发生器，输出电压≈3 kV，并驱动介质阻挡放电（DBD）提供载流子迁移通道。同时，还提出了具有动态载流子演化的放电模型，从而实现脱陷电流信号的提取。相较于传统的热刺激电流法（TSC）、电声脉冲法（PEA）、驱动电平电容谱法（DLCP）等传统陷阱态测量方法，该方法更具备支持先进材料制备过程在线监测需求的潜力，且结果误差低于12%。

图文导读

图1 文章内容概述。

在摩擦纳米发电机(TENG)的驱动下，在介质阻挡放电腔(DBD Chamber)内检测到由于陷阱态内束缚电荷的迁移所形成的脱陷电流。基于脱陷电流信号，实现了陷阱态分布的自驱动式无损表征和快速成像。该方法能表征的能级范围为0.6～0.8ev，与已有方法的结果差异在12%以内。

图2 DBD腔体作为外部负载与TENG连接后的放电特性，以及氮气发射光谱作为DBD的存在判据。

（a）DBD信号测量电路原理图。电压和电流信号分别由高压探头和精密电流表测试得到。（b）单点测试的针-板电极结构示意图。（c）放电期间的氮气发射光谱。（d）—（k）放电电压与电流信号，对应于四种不同样品，分别为：（d）（e）ETFE薄膜；（f）（g）电晕处理后的ETFE薄膜；（h）（i）FEP薄膜；（j）（k）电晕处理后的FEP薄膜。

图3 脱陷电流形成机理示意图，以及TENGd-DTC脱陷电流提取算法流程框图。

（a）在TENG驱动下，针电极发射电子崩并向介质表面补充种子电荷。（b）介质表面陷阱态内的入陷电荷。（c）正极性电压时，介质表面的脱陷电荷进入放电通道。（d）放电气隙内电势分布。（e）陷阱态能带分布示意图。（f）TENGd-DTC提取算法流程图。

图4 TENGd-DTC方法应用于陷阱态分布成像的展示。

（a）和（b）分别为用于多点扫描成像的针电极阵列照片与结构示意图。（c）使用高功率脉冲等离子体电源对待测样品进行预处理，以形成不均匀的陷阱态分布。（d）—（k）TENGd-DTC方法测量的中心能级与陷阱态密度分布成像图，对应于四种不同样品，分别为：（d）（e）预处理60秒的ETFE样品；（f）（g）预处理600秒的ETFE样品；（h）（i）预处理60秒的FEP样品；（j）（k）预处理600秒的FEP样品。

结论

文章首次提出了一种由摩擦纳米发电机驱动的脱陷电流(TENGd-DTC)测量方法，实现了陷阱态参数的定量表征与成像。论证了将TENGd-DTC测量系统应用于聚合物介质陷阱态参数成像的可行性。TENGd-DTC的多点测试模式能够以较高的空间分辨率揭示聚合物介质表面浅陷阱态的丰富细节。结合TENG的自供能特性和TENGd-DTC的微功率特性，面向先进材料生产过程的在线监测需求，TENGd-DTC测量系统及方法是极具应用潜力的。

让光学显微成像更强大：清华大学和范德堡大学团队提出基于超构膜系的非相干边缘提取成像新方法

导读

边缘提取成像在生物显微等领域有着重要而广泛的应用，例如在细胞成像中，基于深度学习的快速图像处理可通过神经网络实现，其第一层神经层所需学习的特征即为各方向、位置处的细胞图像边缘信息。然而传统的光学边缘提取成像通常依靠空间相干光照明实现，这不可避免地会引入散斑和相干条纹等噪声，且成像效果对光学元件表面缺陷非常敏感，这些都大大影响了边缘提取质量。空间非相干光成像可有效解决这些问题，但其成像系统的传递函数比空间相干光成像系统的传递函数更复杂，需要构造双极性传递函数并辅助电子相减的操作，在成像系统中要用到4f 光学系统与可交替的傅里叶平面滤波器或偏振器件与全息器件，使得光机电系统复杂庞大。

近日，清华大学精密仪器系白本锋团队与范德堡大学Jason Valentine团队合作，提出一种基于光学超构膜系（是指不同于传统膜系、经特殊算法设计的非周期膜系）的非相干边缘提取成像新方法，通过全局优化算法构造空间频率域的特定传递函数，可以将数字图像处理中的边缘提取卷积运算简化为非相干光图像的数字归一和相减，设计出的膜系易于加工，且可以与传统成像光路结合使用，使光学运算光路的集成性大大提高，计算量降低一个数量级，为光学显微边缘提取成像提供了易集成、使用简单、时间和能量消耗显著降低的新方案。

研究背景

面向光学成像中大数据量的张量运算，光学运算处理的并行性、低损耗、高速度等特点使它很适合成为电子运算的一种有效补充，然而传统的光学成像运算系统复杂庞大、难以集成。近年来，人们利用超构表面等新型微纳结构已实现了相干光照明下无需4f系统的某些卷积运算功能，如边缘提取成像等。然而，相干光成像存在散斑和相干条纹等噪声影响，若能实现空间非相干光照明下的图像差分运算，则可以在降低运算时间和能量消耗的基础上提高边缘提取成像质量。

研究亮点

空间非相干光照明下，成像系统的光学传递函数（optical transfer function）是其复振幅传递函数（amplitude transfer function）的自相关函数，该性质使得成像系统的光学传递函数必然是低通的，从而无法直接实现图像差分运算（即图像边缘提取）功能。为解决这一问题，清华大学和范德堡大学的研究人员合作提出了一种基于超构膜系的非相干边缘提取成像方法，如图1所示。通过对超构膜系在两个常用波长（如532 nm和633 nm）、TE和TM两种偏振态下的光学传递函数进行优化设计，可使这两个波长下归一化的光学传递函数相减得到的系统等效传递函数与入射光的横向波矢成二次函数关系，从而保证两个波长下的归一化非相干图像进行电子相减即可得到原图像的二次空间差分效果，即实现光学非相干边缘提取成像功能，而两个波长下的非相干图像的分离可以由常用的可见光相机实现。

图1 基于超构膜系实现光学显微边缘提取成像的示意图和成像效果

为了实现超构膜系空间频率域内特殊传递函数的设计，研究团队基于生成神经网络、B样条水平集函数与拉格朗日乘数法，提出了一种新的多层膜全局优化算法，如图2所示。应用该方法，可以使膜层材料选择、膜层顺序、膜层厚度、层数等均在严格满足实际加工条件的限制下迭代变化，并在全局优化过程中同时考虑局部梯度信息来降低优化所需计算量，因此设计出的膜系具有很好的可加工性。经优化的超构膜系可将电子图像处理中边缘提取所需的卷积操作简化为两幅图像的电子归一和相减运算，从而使运算量有5倍的提升，使实时、大数据量的图像边缘提取所需计算量大幅下降。同时，这种超构膜系相较于超构表面等二维微纳结构阵列来说更易于大面积加工，且可实现方位角响应均匀的传递函数，因此尤其适用于光学成像运算等应用。

图2 超构膜系的全局优化方法流程图

总结与展望

本研究工作提出了一种全新的基于超构膜系的非相干光照明边缘提取成像方法，这种超构膜系易集成、易加工，可大面积制备，可直接插入到传统的非相干成像光路中即可实现偏振不敏感的非相干边缘提取成像。而且，通过对超构膜系的空间频率域传递函数进行优化设计，可以显著提高光学运算系统的集成度，减小电子运算所带来的时间和能量消耗，在显微成像等领域有广泛的应用潜力。

文章链接：

Zhang, X., Bai, B., Sun, H. B., Jin, G., & Valentine, J. Incoherent Optoelectronic Differentiation Based on Optimized Multilayer Films. Laser & Photonics Reviews, 2200038.

网页链接

空调负荷计算软件简介

随着计算机技术的快速发展，20世纪60年代中期开始，在全世界先后出现了许多建筑能耗模拟软件，如：美国的BLAST、DOE-2，欧洲的ESP-r，日本的HASP和中国的DeST等。90年代以后，建筑能耗模拟软件又不断完善，并出现一些功能更为强大的软件。目前常见的建筑能耗分析软件主要有：Energy-10、HAP、TRACE、DOE-2、BLAST、Energy Plus、TRNSYS、ESP-r、DeST等。建筑能耗模拟软件已广泛用于实际空调工程的负荷计算、空调设备的选型和建筑能耗与经济性的分析等。

1. 建筑能耗模拟经典方法简介

图2-4给出建筑能耗模拟建模的经典方法示意图DD。由图可知，这种经典建模方法由负荷模块、系统模块、设备模块、经济模块构成，这四个模块相互联系形成一个建筑系统能耗模型。其中负荷模块是模拟建筑外围护结构及其与室外环境和室内负荷之间相互影响的。系统模块是模拟空调系统的空气输送设备（风机）、空气热湿交换设备（风机盘管、空气处理机组、新风机组）以及相关的控制装置的。设备模块是模拟冷水机组、冷却塔、锅炉、蓄能设备、泵等冷热源设备的。经济模块是计算为满足建筑负荷所需要的能源费用的。图2-5为计算流程图10。通常采用顺序模拟法，其计算步骤是：首先计算每个建筑区域的负荷，然后进行空调系统的模拟计算，即计算空气处理机组、风机盘管、新风机组等的能耗量，接着计算冷热源的能耗量，最后根据能源价格计算能耗费用。

2. DeST软件简介

DeST是清华大学建筑技术科学系开发的建筑能耗模拟软件，于2000年完成DeST1.0版本并通过鉴定。目前DeST有两个版本：应用于住宅建筑的住宅版本（DeST-h）和应用于商业建筑的商建版本（DeST-c）。

其中Medpha为全年逐时气象数据的气象模型。Medpha的基础数据来源于我国194个气象台站自建站以来约50年的实测逐日数据（包括气温、湿度、太阳辐射、风速风向、日照小时数和大气压力）。根据空调负荷计算中的典型年选取方法，Medpha首先选出具有代表性的年份（如典型气象年、极高温度年、极低温度年、极大太阳辐射年、极小太阳辐射年等），之后利用各气象参数的日变化规律，模拟生成逐时的气象数据（包括空气温度、湿度、太阳直射辐射、太阳散射辐射、风速风向以及天空背景辐射温度），并以典型气象年作为DeST的全年模拟基础数据。

Ventplus为自然通风模拟模块，采用多区域网络模型定量计算自然通风，同时考虑热压与风压的作用，实现热环境参数和流体特性参数相互作用的计算。

CABD是DeST的图形化用户界面。基于AutoCAD开发的用户界面，大大简化描述定义工作和方便设计者的建模，可在Windows操作系统下运行。与建筑物相关的各种数据（材料、几何尺寸、内扰等）通过数据库接口与用户界面相连，因此用户可直接通过界面进行建筑物的描述、修改和统计，也可方便地调用相关模拟模块进行计算。DeST的模拟计算结果都将以Excel报表的形式输出，方便用户查询和整理。

BShadow为建筑阴影计算模块。考虑建筑之间的相互遮挡、建筑的自遮挡以及各种遮阳构件的遮挡对建筑物接收的辐射量产生的影响。

Lighting是室内采光计算的模块。根据BShadow模块输出的窗户阴影面积，可以得到各个房间在各种太阳位置和天气情况下的采光系数，根据DaST中Medpha提供的气象数据，即可确定各个房间逐时的自然采光情况下的室内照度，结合房间照度设计要求，确定逐时的照明灯具开启情况，作为建筑环境模拟模块BAS的输入。

BAS是建筑物热特性计算的核心模块，可以对建筑物的温度和负荷进行详细的逐时模拟。BAS的核心算法采用基于建筑热平衡的状态空间法。状态空间法是一种在时间上连续、空间上离散的动态模拟计算方法，通过求解房间内离散点的能量平衡方程组，可得到房间对各热扰的响应系数，即房间本身的热特性，进而对房间的热过程进行动态模拟，可以有效地应用到复杂的大型建筑中，可同时处理上千个房间，计算准确迅速。

Scheme为空调系统方案模拟模块，可以进行方案的设计和设备的选择。DNA是DeST中机械通风系统分析模块，机械通风系统模拟可完成风系统设计计算和校核计算。AHU是设备校核模拟模块，其目的就是通过模拟手段对设计者提出的空气处理方案进行全年校核，为设计人员的方案提供量化的比较依据。CPS是冷热源系统与水系统的方案设计模块，通过模拟手段对方案进行量化的模拟分析，为设计人员提供比较不同方案的依据。EAM为经济性评价模块，包括方案设计阶段、初步设计阶段、施工图设计阶段、设计后的经济评价四个阶段。

#空调#

暖通空调（第三版）

利用机器学习来识别决定铁电材料结构性质关系的描述符

研究背景

铁电材料作为一种重要的智能材料，具有优良的铁电、压电及介电等性能，在传感器、驱动器、换能器等领域得到了广泛的应用。然而，这些性能通常受到化学成分、晶体结构和微观组织等多方面因素影响，这使得新材料的开发面临一个高维、复杂的搜索空间。许多年来，人们一直致力于寻找良好的铁电材料描述符，以建立更好的结构-性能关系，加速发现性能优异的新的铁电材料。容许因子作为钙钛矿结构的几何描述，被广泛用于评价钙钛矿结构的相稳定性。除容许因子外，钙钛矿结构A位/B位阳离子的极化率也是提高反铁电性的关键因素。然而，目前这些描述符的识别主要依赖于物理直觉和理论，而不是通过筛选大量的潜在描述符来获得的，且往往只针对特定的铁电材料体系，大量未知的可能更有效的描述符有待探索。人工智能、机器学习的发展为铁电材料描述符的识别提供了新的手段。

成果介绍

近日，北京科技大学新材料技术研究院白洋教授团队和西安交通大学薛德祯教授团队合作在《Acta Materialia》上发表题为“Machine learning identified materials descriptors for ferroelectricity”的研究工作。该工作利用机器学习来识别决定铁电材料结构性质关系的描述符。首先，该团队选择了BaTiO3、K1/2Na1/2NbO3及PbMg1/3Nb2/3TiO3-PbTiO3三个典型的铁电材料体系，以剩余极化强度为目标量搜集数据并建立机器学习回归模型，通过结合相关性分析及子集筛选法筛选特征，从46个特征中筛选出3个决定铁电性的最重要的描述符为Matyonov-Batsanov电负性、价电子数与核电荷数之比及核电子距离（Schubert），并且这三个描述符同样适用于划分反铁电化合物及非反铁电化合物的分类问题。基于这三个描述符的分类准确率为96%，远高于使用容许因子和Pauling电负性作为传统判据的分类准确率（89%）。此外，我们还提出了预测相共存的机器学习策略。根据我们选择的三个描述符建立分类模型，并结合自助法得到各相的预测概率，可以为区分反铁电相和铁电相的相界以及预测共存相的相比例提供一种有效的途径。

该研究通过对不同材料体系及机器学习问题的独立结果的相互验证，确定了铁电材料的材料描述符。这有助于揭示铁电材料的构效关系，指导更好的铁电和压电设计。此外，本文提出了一种解决稀疏小样本问题的通用有效方法，并可应用于更广泛的功能材料领域。

图文导读

图1.机器学习识别铁电材料描述符的流程图。（a）回归问题（典型铁电体系包括K1/2Na1/2NbO3、BaTiO3、PbMg1/3Nb2/3TiO3-PbTiO3，以剩余极化强度为目标量）和分类问题（划分反铁电化合物及非反铁电化合物）。（b）数据集搜集。（c）机器学习模型建立。（d）包含大量潜在描述符的特征集。（e）通过特征选择算法选择最重要的铁电性描述符。这些选择的描述符是通用的，因为它们同时适用于回归和分类问题。

图2.反铁电和非反铁电的分类问题中涉及到的钙钛矿的A位及B位元素。红色表示A位元素，蓝色表示B位元素。

图3.回归问题中K1/2Na1/2NbO3基陶瓷的描述符选择。（a）初始46个描述符组合成24个描述符后的皮尔逊相关矩阵的图形表示。蓝色和红色分别表示正相关和负相关。颜色较深的正方形表示相关性更高。（b）交叉验证误差。包括不同机器学习模型的训练集误差和测试集误差。（c）子集筛选法（d）SVR.rbf模型使用子集筛选法得到的最佳3组元描述符的模型表现。

图3.分类问题的描述符选择。（a）22个初始描述符的皮尔逊相关矩阵。（b）模型选择。（c）子集筛选法（d）ROC曲线。

图5.Pb0.99(Zr,Sn,Ti)0.98Nb0.02O3相图的相界附近和远离相界的化合物预测为反铁电相的概率。

文献信息

论文链接：

网页链接

在央厨生产加工环节，很多餐饮企业都存在以下问题：

•生产场景复杂，净菜、热厨、烘焙、屠宰等，BOM维护困难

•订单需求量大，库存不清晰，加工计划覆盖不全，排产效率低

•生产过程不透明，工序实际出成与标准出成差异大，甚至无法衡量出成率

•高度依赖人工，纸质版记录数据，自动化、信息化程度低

•生产成本不清晰，成本分摊算法不成熟，无法合理把控利润

•生产数据杂乱，整合分析困难，无法暴露生产问题

从而导致央厨生产加工成本管控不清晰、不准确，生产加工效率低。

基于以上背景，哗啦啦供应链推出了生产加工“工序管理”模式，帮助餐饮企业实现对生产加工各工序出成率的严格把控。同时，基于系统的智能化与外部设备对接能力，助力餐饮企业减少人工依赖，提升生产加工整体效率。

  生产加工“工序管理”模式

业务流程图  

  生产加工“工序管理”模式

关键功能点介绍  

 ▊支持用料和工序BOM设置

除了支持加工品生产所需的各项原材料设置，同时支持加工品关联工序设置，例如对于“土豆丝”这一项加工品，除了需要原材料土豆，还需要经过清洗、去皮、切丝、沥水打包等关联工序。

BOM配方设置

同时，值得一提的是，哗啦啦生产加工“工序管理”模式支持净菜、热菜、屠宰等多种标准工序和组合工序BOM设置。

 ▊支持加工计划智能生成以及智能排产

系统可结合门店订货、安全库存、补单、标准产能及配方工序BOM，自动生成生产计划及领料计划。同时，可依据配方工序BOM、工序标准出成率进行各工序智能排产。

门店订货明细表

生产计划智能生成

加工排程

 ▊采购／领料便捷管理

系统可支持依据模板、原料安全库存、加工任务等维度生成采购单。同时，支持按BOM自动计算原材料理论订货/领料数量，无需人工计算；支持不同加工品使用相同原材料可汇总领料，仓库拣货更方便。

生成领料单

 ▊支持工序出成率管理

系统支持各工序出成率管理，如土豆到土豆丝，在去皮和切丝环节，每个环节都需要设置固定的出成率，才能保证最后产成品标准数量及成本把控。同时，系统还支持出品率、耗用产出等分析报表，助力餐企及时发现问题，优化成本精细化管理。

工序出成率管理

出品率、耗用产出等分析报表

 ▊支持称重等设备对接

支持对接电子秤、三防触摸屏等多种设备，数据线上自动传输，实现车间无纸质化管理，同时减少人员工作量，提升效率，降低出错率。

 ▊月末成本计算

支持根据BOM比例以及产成品实际产量分摊原材料成本；根据工时分摊加工间水电燃气等加工费用；根据BOM分摊加工间盘点成本（盘盈、盘亏），实现精细化成本管理。

费用成本明细

哗啦啦生产加工“工序管理”模式的推出，使得餐饮企业在生产管理信息化的基础上，进一步实现生产过程的智能化、生产计划的精准化以及生产成本的可控化，将有助于餐饮提升自身的精细化管理水平，打造自身的核心竞争优势。

主持人问董明珠如何看待华为和任正非，董明珠罕见地低调：“华为我们感到很自豪，因为华为有一天报告出来5000亿的时候，我们全公司都要向华为学习，并奋起直追，华为永远是我们的老大哥，我希望有一天华为在世界第一的时候，我们格力能在第二。”

董明珠人称铁娘子，能让这个铁娘子心服口服的确实只有华为，可能有的人会纳闷为什么？

华为出了名的除了领先世界的5G技术，就是他的人才战略。

一位俄罗斯的数学家因为觉得来中国工作离家太远了，哪怕华为开出了200万美元的年薪很诱人，还是拒绝了这个难得的好机会。

没想到任正非大笔一挥直接决定将华为的研究所建在俄罗斯，数学家不是嫌远吗？就在他的家门口。

任正非为什么要这么做？因为他甚至这位俄罗斯数学家对华为的重要性，费些心思还是有必要的；一波三折以后华为如愿以偿请到了这位俄罗斯数学家。

但是呢这位俄罗斯数学家很长一段时间每天就是打游戏，很少认真工作，华为的高管对他有意见想要开除他，但是任正非并不以为然，坚持留下他。

有一天，这位俄罗斯数学家对任正非说：“2G到3G算法已经突破。”

任正非立刻安排华为上海的人员进行验证。

结果证明，使用新算法的基站一根天线能处理多个信号频段，基站体积已比原来少了一半，成本下降了30%，由此也诞生了华为的新产品SingleRAM。

2008年，凭借SingleRAM，华为打开了欧洲市场，拿下了沃达丰“欧洲2G到3G平滑过渡”的大单，华为在欧洲市场实现了弯道超车。

从交换机代理业务，到转型通讯行业，任正非把挖掘研发人才作为重中之重。

华为之所以有现在如此的成就，一直屹立不倒，我们在《华为工作法》中能看到不一样的华为人，能看到华为的内部管理，更能看到华为之所以成功的秘密 ：就在于华为人懂得“重视重要的工作”，“先做好那些重要的工作”是进行工作管理的重要步骤与环节，更是合理的任务分配与安排，华为为此制定了几个步骤：

一、要衡量工作的价值。

在选择工作事项的时候，员工要明确这是不是自己面对的最重要的事情，对自己产生的影响和期待是不是最大，或者能够创造的价值和带来的影响是不是最大。

华为人在衡量工作价值的时候主要侧重对工作成果数量的预期以及个人成就感的评估来实施。比如销售部会利用计算可能带来的销售额进行预测，生产部则通过预期生产数量来进行评估，预期的成果数量越多就证明这项工作的价值越大，因此越重要。

评估个人成就感，华为人最常用的方法就是与同事进行横向对比，看看谁的任务更重、谁的任务难度更大。同时与以往自己的工作进行对比，看看难度是不是更大。

在按照预期成果与个人成就感的评估确定好工作价值以后，工作人员可以给所有的工作贴好标签，然后先从中找到更重要的事情，其他的可以暂时靠后。

二、要花大量时间专注于重要的事。

对于重要的工作，不仅要率先去做，而且做的时候要集中精力专注于此，要投入更多的精力和时间。依据20/80法则，那些20%最重要的事情，所具备的机制在所有工作价值中往往高达80%，所以工作者需要将字80%的精力和时间来做这些重要的工作。

而对于那些次要、琐碎的事情，即便花费了80%的时间和精力，所产生的价值与成效也不过只有20%。

三、集中处理那些琐碎的事情

华为人非常善于利用好下班前的10分钟，通常会该规定下班前的10分钟来解决所有的琐事，比如收拾桌子、打扫办公室卫生、删除一些不必要的文件等等；

除此之外还要善于整理琐事，比如快到下班的时候发现自己已经忘记要做些什么，虽然有足够的时间可以处理琐事，或者尝尝会在处理的过程中落下一些事情。

在这方面，华为人养成了一个非常重要的习惯，就是及时记笔记。重要的事情记在前面，琐碎的事情排在后边，对于突发的事情也会及时记录在小本上。

四、按流程进行工作很重要。

从华为的经验来看，工作前必须要制定详细的流程，而且每一个人都应该拥有流程图，或者说至少每一个工作小团队都必须拥有工作流程图，这样更加方便员工进行自我定位，也能对工作的整体有更加直观的了解，

流程化的工作必须用制度来保障，而且要积极引入考核机制；一旦制度缺乏考核机制，员工工作会变得散漫无序。

大家都知道华为内部有一套工作和管理的方式方法，在《华为工作法》中完美地体现出来，能够使得华为从弱小者成长为一匹到哪里都可以吃到肉的狼！

《华为经营法》中，这本书从团队建设、人才战略、高效执行以及市场研发等多方面解读华为的经营哲学和商业智慧。

《华为内训》这本书可以让我们看到华为从企业思想到干部培养、从管理理念到创新意识、从企业文化到市场营销等方方面面

《华为管理法》这本书对于想要步入管理层或者已经是管理层的职场人来说，非常实用。

不管是职场人、创业人都会从中获得心得，助力自己的事业。需要的可以点击下方链接。

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