语言教学顶层设计,语言教学顶层设计案例
cysgjj时间2024-06-27 00:40:20分类语言教学浏览67
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于语言教学顶层设计的问题，于是小编就整理了3个相关介绍语言教学顶层设计的解答，让我们一起看看吧。
企业如何做顶层设计？
顶层设计有5个关键要素:
1、前瞻性预判。顶层设计首先要做的就是把未来5年企业面临的外部环境和各种挑战用通俗易懂的语言描述清楚，形成一套标准化的文本，并告诉企业上下每一位员工，让大家明白企业面临什么样的机会与挑战，如何做才能把握住机会，唯有这样才能始终领先对手半步。我认为这是企业高层领导者最最核心的工作，即面对未知的世界，面对不确定的未来，能够高瞻远瞩，从“后知后觉”到“先知先觉”。
2、从后往前看。有了前瞻性的预判，顶层设计接下来要做的就是把终极目标描述清楚，形成一幅令人向往的画面，让大家看清未来。所以一个好的领导者必定是一个好的导演，可以给部下“说戏”，可以把自己心目中的那幅画面传递给员工，让大家明明白白地去做事，通过循循善诱引导大家发挥出自己的水平。
3、系统化思考。有了清晰的终极目标，接下来就是系统地思考要实现终极目标，哪些要素是充分条件，哪些要素是必要条件。可以说，系统性思考就是努力寻找“根本解”，从源头上做文章，绝不能头痛医头，脚痛医脚。大家在日常工作中看到的问题往往是表面的现象，如果根据表面现象去***取对策，往往事倍功半，治标不治本，很容易反复。
4、方法论支撑。唯有把系统性的思考上升到理论的高度，企业才可以重复成功的模式和做法，才能够基业长青。所以优秀的企业一定
要有方法论做支撑，包括企业战略规划、产品创新体系、产品研发体系、商业模式设计等等。注重方***、注重过程控制是西方企业的特点，因为他们相信只要过程正确，结果就一定正确；如果结果不正确，一定是过程中某个环节出了问题。有了方***就可以提高组织智商，减少重复劳动。
5、数据化分析。仅有方***是不够的，企业要想成为行业中的佼佼者，就必须形成一套科学的决策机制和运营管控体系，学会用量化
的语言去沟通、分析和决策。要知道精细化管理是建立在信息化基础之上的，而信息化系统包括很多分支，比如决策支持系统、运营管控系统、人力***系统、知识管理系统等等。
企业如何做顶层设计？
顶层设计有5个关键要素:
1、前瞻性预判。顶层设计首先要做的就是把未来5年企业面临的外部环境和各种挑战用通俗易懂的语言描述清楚，形成一套标准化的文本，并告诉企业上下每一位员工，让大家明白企业面临什么样的机会与挑战，如何做才能把握住机会，唯有这样才能始终领先对手半步。我认为这是企业高层领导者最最核心的工作，即面对未知的世界，面对不确定的未来，能够高瞻远瞩，从“后知后觉”到“先知先觉”。
2、从后往前看。有了前瞻性的预判，顶层设计接下来要做的就是把终极目标描述清楚，形成一幅令人向往的画面，让大家看清未来。所以一个好的领导者必定是一个好的导演，可以给部下“说戏”，可以把自己心目中的那幅画面传递给员工，让大家明明白白地去做事，通过循循善诱引导大家发挥出自己的水平。
3、系统化思考。有了清晰的终极目标，接下来就是系统地思考要实现终极目标，哪些要素是充分条件，哪些要素是必要条件。可以说，系统性思考就是努力寻找“根本解”，从源头上做文章，绝不能头痛医头，脚痛医脚。大家在日常工作中看到的问题往往是表面的现象，如果根据表面现象去***取对策，往往事倍功半，治标不治本，很容易反复。
4、方***支撑。唯有把系统性的思考上升到理论的高度，企业才可以重复成功的模式和做法，才能够基业长青。所以优秀的企业一定
要有方***做支撑，包括企业战略规划、产品创新体系、产品研发体系、商业模式设计等等。注重方***、注重过程控制是西方企业的特点，因为他们相信只要过程正确，结果就一定正确；如果结果不正确，一定是过程中某个环节出了问题。有了方***就可以提高组织智商，减少重复劳动。
5、数据化分析。仅有方***是不够的，企业要想成为行业中的佼佼者，就必须形成一套科学的决策机制和运营管控体系，学会用量化
的语言去沟通、分析和决策。要知道精细化管理是建立在信息化基础之上的，而信息化系统包括很多分支，比如决策支持系统、运营管控系统、人力***系统、知识管理系统等等。
自然语言处理有预训练好的模型么？
目前，最知名的预训练模型之一是由OpenAI开发的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。其中，GPT-3是最先进的版本，具有1750亿个参数。这种模型通过在海量互联网文本上进行预训练，可以执行多种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类、命名实体识别等。
此外，还有其他机构和公司也发布了自然语言处理的预训练模型，如BERT、RoBERTa、ALBERT等。这些模型在各种语言处理任务上表现出色，被广泛应用于自然语言处理的研究和应用中。
这些预训练模型的优点是可以提供大量的语言知识和语义理解能力，使得使用者可以从中受益，并能够快速应用于各种具体任务。但需要注意的是，这些模型需要在具体任务上进行微调，以适应特定的数据和任务要求。
谢谢邀请，有的，在一本书中看到过《python3破冰人工智能 从入门到实战》
在第八章中，不过本书没有电子版的，只能网购纸质版的
第8章 自然语言处理8.1 Jieba分词基础
8.1.1 Jieba中文分词
8.1.2 Jieba分词的3种模式
8.1.3 标注词性与添加定义词
8.2 关键词提取
8.2.1 TF-IDF关键词提取
8.2.2 TextRank关键词提取
8.3 word2vec介绍
8.3.1 word2vec基础原理简介
8.3.2 word2vec训练模型
8.3.3 基于gensim的word2vec实战
其他章节如下：
第 1章 从数学建模到人工智能
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门
2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy
3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门
4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储
6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析
7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理
8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础
9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级
11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
12.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景
13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助！！！
到此，以上就是小编对于语言教学顶层设计的问题就介绍到这了，希望介绍关于语言教学顶层设计的3点解答对大家有用。
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