当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

诺兰模型最新视觉报道_诺兰模型把信息系统的发展过程归纳为六个阶段(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

诺兰模型

诺兰模型：信息系统的进化之路 𐟓ˆ 在信息系统的世界里，诺兰模型就像是一部生动的历史剧，描绘了企业如何从无到有，逐步构建和管理自己的信息系统。这个模型将信息系统的发展分为几个阶段，每个阶段都充满了挑战和机遇。初始阶段：初装 𐟛 ️ 最初，人们对计算机在管理中的作用只是初步了解，只有少数人具备初步的应用能力。这个阶段充满了探索和尝试，但也充满了未知和风险。蔓延阶段：失控 𐟌€ 随着信息系统的普及，数据处理的能力迅速增长，但随之而来的问题也层出不穷。数据不一致、共享性差等问题开始显现，投资也在迅速增长，但只有部分系统能够带来实际效益。控制阶段：秩序重建 𐟔犥œ訔“延阶段的混乱之后，组织开始寻求秩序和协调。通过加强组织协调，对信息系统建设进行统筹规划，严格的控制开始取代自由蔓延。数据库技术的应用解决了数据共享的问题，投资增长也开始放缓。集成阶段：硬件与软件的融合 𐟒𛊥œ覎祈𖧚„基础上，硬件重新连接，软件方面建立了集中式数据库和能够充分利用各种信息的系统。这个阶段由于各种硬件、软件设备的大量扩充，投资迅速增长。数据管理阶段：数据的整合与优化 𐟓Š 随着技术的进步，数据管理成为信息系统建设的重点。通过优化数据管理，企业能够更好地利用数据资源，提升决策效率和准确性。成熟阶段：信息资源的全面管理 𐟏† 成熟的信息系统应能满足组织中各个管理层次的要求，实现真正的信息资源管理。在这个阶段，信息系统不再是简单的工具，而是企业战略的重要组成部分。评价与启示 𐟌Ÿ 诺兰模型总结了欧美发达国家信息系统建设的经验教训，具有普遍的指导意义。一般认为，模型中的各个阶段是不能跳跃的，脱离实际的跨越往往是跨而不越。在信息系统建设中，必须明确本单位所处的生长阶段，根据这个阶段的特点制定规划，确定开发策略，少走弯路。诺兰模型不仅仅是一个理论框架，它是对信息技术在企业中发展历程的深刻洞察。每个企业都可以从中找到自己的影子，找到自己需要改进和发展的方向。

小白也能懂：大模型入门指南(1) 最近，大模型可是火得不行，但网络上充斥着各种专业资料，看得人头都大了。别担心，这个系列就是为小白量身定做的，让你也能轻松理解大模型的奥秘！大模型：人工智能的新宠 𐟚€ 大模型，可以说是人工智能的破圈之作。既然它是人工智能，那就得有点“类人”的感觉。想想看，一个刚出生的婴儿面对这个世界，肯定是既新鲜又陌生。她是怎么学会说话的呢？通过眼睛观察，通过耳朵听，吸收这个世界给她的各种信息。然后开始模仿，学得越多，逐渐建立了自己的知识体系，有了自己的思想，最终能够自然地与别人对话。大模型也是这个道理。第一阶段：萌新阶段 𐟓š 刚开始，大模型还是个萌新，需要大量的世界知识来喂养它。我们从网络上爬取大量文本信息，把高质量的数据喂给它，让它吸收消化。就像小朋友学说话一样，一开始总是有目标的学习更容易一些。回忆一下，小时候老师教我们说话，一般都是先说前半部分，然后留一两个词让我们说出来。比如老师说“滑滑梯的时候，我们要注意”，我们回答“安全”。完形填空也是这个道理，给你前后文，让你填出中间最适合的词语。通过这些任务，大模型逐渐建立对这个世界语言的基本认知。第二阶段：学习对话模式 𐟗㯸接下来，大模型需要学习人类的对话模式。就像小朋友通过观察身边大人的对话模式学会了如何回答问题。对于模型而言，我们需要喂给它成对的数据，让它学习这种模式。你想让它学会哪种能力，就给它哪种成对数据。见多识广，只要见的够多，它能学会的也就更多。第三阶段：投其所好 𐟎最后一步，就是投其所好。说话是一门艺术，对什么样的人说什么样的话，这叫偏好学习。通过观察你可以知道这个人比较直率，跟他说话应该直接一些；另一个人喜欢一句话里有八百个心眼，跟他说话就需要讲究技巧了。大模型学习什么，因为目标是要跟人类对话，所以它需要知道人类喜欢什么样的对话模式。这个阶段需要一个人类打分器，对大模型说的每一句话进行评价。对于一个问题，你这个回答我不是很喜欢，打0分；另一个回答就深得我心，打3分。把这个信号反馈给大模型，模型就会学习去生成人类更喜欢的回答。人类打分器 𐟤 那么，这个人类打分器从哪里来呢？找一批人，去标一些数据。一个问题，给你几个回答，你按照人的偏好排序，然后把这一批数据喂进模型，去训练一个偏好打分器。完成以上这些步骤，一个可以跟人类对话的大模型就新鲜出炉啦！你学会了吗？赶紧试试吧！

Cursor如何快速生成代码？一文揭秘！ 𐟌Ÿ 经常使用Cursor的小伙伴们，你们有没有发现Cursor能够非常快速地生成大段代码，体验简直让人惊叹！那么，Cursor究竟是如何做到的呢？让我们一起来揭秘吧！ 𐟔 Cursor代码生成分为两个阶段：Plan和Apply。在Plan阶段，Cursor使用了高性能模型，如GPT4O或Claude 3.5 Sonnet。这个阶段生成的内容是代码的diff部分。在Apply阶段，Cursor专门训练了一个模型来重写全文内容，并将结果展示在编辑框内，供用户判断是否需要采纳。这一步的任务相对简单，但输出速度非常重要。 𐟚€ 为什么要训练专用模型？大模型存在偷懒情况，无法稳定输出全文。大模型在生成diff时，无法正确标明行号。大模型生成大段文本时，速度比较慢。 𐟒ᠥ悤𝕨𛃩‡写模型？重写模型的任务复杂度不高，且可预测性较强。因此，可以使用投机推理（Speculative Decoding）的方式进行加速。投机推理的基本原理是在一轮推理中，提前预测后面多个token。像重写这个任务，预测的成功率会非常高，所以提速效果非常明显。 𐟌ˆ Cursor在LLAMA3 70B模型上进行训练，提升了10多倍的输出速度，能够达到1000token/s。总的来说，Cursor的这个模型是应用场景和模型优化技术的一个深度结合的优秀范例，非常值得启发。

苹果发布MM1.5，多模态LLM新篇章嘿，大家好！今天要跟你们聊聊苹果最新发布的MM1.5。距离上次MM1发布已经过去了半年，这次MM1.5在MM1的基础上进行了改进，以数据为中心进行训练，模型参数范围从1B到30B。此外，还新增了MM1.5-Video和MM1.5-UI，真是让人眼前一亮啊！模型架构：多模态LLM的飞跃 𐟚€ MM1.5的设计初衷就是为了增强模型在文本丰富图像理解、视觉指代和地面定位以及多图像推理方面的能力。它的模型架构非常复杂，但也很精致。具体来说，MM1.5分为三个阶段进行训练：阶段一：大规模预训练（Large-scale Pre-training）这个阶段主要是用低分辨率图像进行预训练，图像大小为378x378。阶段二：高分辨率预训练（High-resolution Pre-training）在这个阶段，模型会接触到高分辨率图像，最高可达4 Megapixels。同时，还会使用OCR数据和合成标题进行训练。阶段三：监督微调（Supervised Fine-tuning）最后一步就是监督微调了。在这个阶段，模型会进行最后的优化，以适应各种任务。数据混合：让模型更全面 𐟌 为了让模型更全面，MM1.5使用了多种数据混合策略。具体来说，它混合了多种数据类型，包括文本、图像、视频等。这样做的好处是，模型能够更好地理解和处理各种输入数据。实验结果：强大的性能 𐟒ꊊ通过一系列实验和消融研究，我们可以看到MM1.5在多模态LLM开发中取得了显著的进展。它在文本丰富图像理解、视觉指代和地面定位以及多图像推理方面都表现出色。特别是对于小规模数据（1B和3B参数），MM1.5依然能够展现出强大的性能。未来展望：更多的可能性 𐟌Ÿ 虽然MM1.5已经取得了很大的进步，但未来的研究还有很大的空间。比如，我们可以探索更多的数据混合策略，或者尝试使用更复杂的模型架构。总之，MM1.5为我们打开了多模态LLM的新篇章，期待未来更多的创新和突破！好了，今天的分享就到这里。如果你对MM1.5感兴趣，不妨去了解一下更多细节。相信未来会有更多精彩的发现！

暨南大学AIGC研究：深度学习与人类思维 𐟌 人工智能的发展正步入一个新的阶段，大规模人工智能模型成为其中的重要里程碑。这些模型不仅规模庞大，而且通过预训练具备更强的泛化能力。尽管在通用数据激增和可靠数据缺乏的挑战下，深度学习依然依赖模型从数据中自动学习，从而显著提升性能。 𐟧 大规模模型的特点在于它们对大量广义数据的预训练，这使其在为实际任务建模之前就能具备丰富的知识。这些模型可以被看作是对人类大脑的模拟，因为人类大脑也是一个具有基本认知能力的大规模模型。 𐟒ᠤ𚺧𑻥䧨„‘能够高效地处理来自不同感官的信息，并同时执行不同的认知任务。因此，人工智能大规模模型不仅期望具有众多参与者，而且能够有效地理解多模态信息，跨模态感知，并同时在不同任务之间迁移或执行。 𐟔砤𚺥𗥦™𚨃𝥤稧„模模型理解人类思维准确率的提高，归功于基于人类反馈数据训练模型的系统。这种反馈机制使得模型能够更好地模拟人类思维，从而提高其准确性和可靠性。

「微观创想超话」「老杨聊行业」 AI 大模型具有训练和推理两个阶段。在训练阶段，模型参数和训练数据是大模型的训练准备，AI 大模型的性能一般会随着模型参数和训练数据量的增加而增加，模型参数达到一定数量会使 AI 大模型性能取得突破性进步，高质量、干净的数据集对 AI 大模型性能提升作用显著；预训练和微调是 AI 大模型的主要训练方式，充分且高难度的预训练能显著提高 AI 大模型性能，Prompt、Fine-tune 是目前主要的微调工具。在推理阶段，AI 大模型会使用前向传播算法、反向传播算法、梯度下降算法等算法生成输出结果，并在过程中提高模型性能。AI 大模型的训练和推理阶段均具有大量算力需求，随着大模型参数量的上升，市场算力需求快速提高。

Kolors：新方案，无CLIP生成图 Kolors 模型采用 GLM3 和 SDXL 架构，专注于文本生成图像的任务。与大多数使用 CLIP 模型作为文本编码器的模型不同，Kolors 创新地采用了高质量的大语言模型，证明了无需图文匹配训练的文本编码器也能产生卓越的效果。例如，在处理概念混淆的问题上，如“橘色帽子红色围巾绿色衣服的女生”与“深绿色帽子蓝色毛衣黑色外套的男生”，Kolors 模型表现出了显著的改善。 Kolors 的训练过程分为两个阶段：概念学习阶段和美学提升阶段。理论上，概念学习阶段在低分辨率下进行，而美学提升阶段则在高分辨率下进行。通过参考 DALLE-3 的方式，Kolors 对图像采用 cogvlm-chat 进行 recaption，从而提供更详细的 prompt，以加强模型对复杂图像和文本的理解。为了提升对中文的理解，Kolors 模型对 5 万个常用汉字生成了千万级的人工合成图片，并利用 OCR 和 MLLM 对海报等富文字载体生成了百万级图文对。这些数据有助于模型更准确地生成中文汉字。值得注意的是，这些人工合成图片仅在概念学习阶段使用。在美学方面，Kolors 模型人工标注了一批 1-5 级别的图像，并训练了一个模型来筛选出百万张 5 级美学图像进行微调。由于高分辨率图像和低分辨率图像加噪不均，高分辨率图像在加噪后存在低频分量，生成图像时从纯噪声开始。因此，为了提升高分辨率图像的生成效果，作者提出将 DDPM scheduler 的 T 从 1000 增加到 1100。

研究生学术论文写作常见错误与不足在研究生阶段，写好学术论文是一项基本技能。然而，许多研究生在写作过程中常常会犯一些常见的错误，下面我们来详细讨论这些不足。论文深度不足 𐟌Š 许多研究生在论文写作中，仅仅完成了对研究问题的初步分析，但缺乏对其机理、特性或规律的有效分析。这导致论文的深度不够，难以让人信服。建议使用同一算例或数据，利用自己的模型或实验设计与已发表论文进行对比，指出结果不同的原因，从而验证自己模型或实验的可行性、有效性和精确性。结果可信度差、分析不充分 𐟔 论文结果的分析往往缺乏与现有研究结果的对比分析，这使得结果难以令人信服。建议使用同一算例或数据，利用自己的模型或实验设计与已发表论文进行对比，指出结果不同的原因，从而验证自己模型或实验的可行性、有效性和精确性。结语/结论部分混乱 𐟓– 许多研究生在写结论或结语部分时，逻辑叙述混乱，啰嗦，让人难以从结论部分明确论文的创新点、有价值的结果、现象或研究意义等。建议分条目“1、2、3”等，也可以不分条目，但应逻辑清晰、简单明了，让人能从结论/结语部分了解到论文得到的研究结果、现象、观点、价值及意义。缺少未来发展方向的展望 𐟌ˆ 论文往往缺少对技术或研究内容今后具体发展方向及存在的不足的展望。建议指明本研究尚有改进之处和改进的必要性，如本文尚未考虑……/本文简化了……，今后要重点考虑那些因素。直接复制摘要内容 𐟓‘ 结论或结语部分的结果可能和摘要中提到的重复，这很正常，但切忌不加修改直接复制摘要。可以采用不同的句子描述，避免重复。参考文献部分问题多 𐟓š 参考文献部分是论文中容易出现问题的地方，如引用别人文献中引用的文献但自己却没看过，容易以偏概全。格式问题也是常见问题，如中英文标点混淆、作者格式不规范、参考文献类别引用不规范等。此外，参考文献不全也是一个问题，难以支撑正文所提数据。建议引用高质量的参考文献，并仔细核对格式和内容。英文部分错误多 𐟌 许多研究生的英文论文存在语法、时态不统一的问题。建议参照研究领域相似的英文文献，逐字逐句地模仿其英文句子；或者请英语水平高的人帮忙润色。希望这些建议能帮助大家在论文写作中避免常见错误，提高论文质量！祝大家科研顺利，多发SCI/EI论文！

大语言模型揭秘𐟔 𐟓š 本书为对大语言模型感兴趣的读者提供了一个全面的入门指南，涵盖了大模型研究的各个方面，避免了对没有广泛共识的观点和结论的讨论。 𐟔 本书主要围绕大语言模型构建的四个关键阶段进行详细介绍：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都详细阐述了使用的算法、数据、难点以及实践经验。 𐟓– 本书内容包括： Transformer和GPT基础 LLaMA基础训练数据介绍与分析分布式训练代码详解 SFT部分（prompt、LoRA、deepspeech等）强化学习（RLHF等）大语言模型应用大语言模型评估 𐟒ᠩ€š过这些内容，读者可以全面了解大语言模型的研究方法和应用领域，为进一步探索和实际应用提供参考。

如何提升产品设计的展示体量在大学期间，尤其是大二下到毕业设计阶段，很多同学都听过这样的话：“你的设计体量不够，建议多做一套。”那么，什么是产品设计体量呢？产品体量的定义 𐟓 我们常说的产品体量，其实就是指一个项目能够展示的内容多少。举个例子，有个同学设计了一款早晨唤醒灯作为毕业设计，采用了山和草作为外观设计元素。老师觉得体量不够，因为想象一下在毕业设计展台上，可能只是孤零零地展示一个灯和一个展板。而理想的展示应该是：这个灯的唤醒过程、唤醒声音的展示、可以交互的功能模型展示、视频介绍使用方式等。这样即使展台上只有一个产品，也可以通过原型机交互和观看视频来获取更多信息，体量自然就大了起来。不同项目的推荐展示体量 𐟓Š 课堂小练习：3个手绘方案+PPT展示一周小项目：3个手绘图+5个渲染图+PPT展示+A3/A2小展板一个月的课程项目：调研材料的本子+至少两轮外观推导图+PPT展示（包括渲染）+功能（Arduino电子）/结构（打印）/外观模型（油泥、石膏、粘土、高密泡沫）+小于20x20x20cm打印模型+用户反馈改进展示半学期的校企合作/期末项目/商业项目/毕设/留学项目：在上述基础上+实验+动画+学术/生产/市场投入如何提高体量 𐟚€ 展台布景：布置一个有吸引力的展台，让观众一眼就能被吸引。作品信息标牌：提供详细的作品信息，让观众了解更多。工作室简介：介绍你的工作室或团队，增加信任感。一套产品：展示一个完整的产品系列，而不是单个产品。交互模型：设计可以互动的模型，比如按下去有声音、可以随机组合等。声音、动画：提供声音和动画展示，让产品更生动。结构或功能模型：展示可以运作的结构或功能模型，最好是透明的。触感体验：提供触感体验，比如风、温度等。气味散发：通过散发气味来增加体验感。实验展示：展示实验过程和结果。手绘推导过程：提供可以翻阅的手绘推导过程。展板：制作各种材料做的外观模型，增加视觉效果。 PPT展示：通过PPT展示更多细节。介绍员：自己站在那里介绍你的作品。总结 𐟌Ÿ 一个项目的展示内容越多，得分自然会相对更高。希望这些建议能帮助你在各种项目中更好地展示自己的设计作品！

专栏内容推荐

素材来自:v.qq.com

968 x 660 · jpeg
诺兰模型 | 前端学习之路
素材来自:zhulichao.github.io
300 x 205 · jpeg
诺兰阶段模型 - 搜狗百科
素材来自:baike.sogou.com

1232 x 730 · jpeg
社会技术系统学派的主要理论_挂云帆
素材来自:guayunfan.com
750 x 657 · jpeg
诺兰模型_360百科
素材来自:baike.so.com

1080 x 810 · jpeg
诺兰模型_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com
995 x 456 · png
管理信息系统（MIS）发展的阶段论 - 管理者之家
素材来自:glzzj.com

700 x 207 · jpeg
诺兰模型将信息系统的发展分为六个阶段（诺兰模型）_环球知识网
素材来自:jjsx.com.cn

945 x 1123 ·
诺兰模型 - 文档之家
素材来自:doczj.com
956 x 692 · jpeg
基于诺兰模型的高校信息系统建设路径研究_参考网
素材来自:fx361.com

3504 x 2137 · jpeg
2023年系统规划与设计管理师-第一章信息的综合知识_2023年系统规划与管理师简答题-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
948 x 657 · jpeg
基于诺兰模型的高校信息系统建设路径研究_参考网
素材来自:fx361.com

808 x 960 · jpeg
基于诺兰模型的高校信息系统建设路径研究_参考网
素材来自:fx361.com
474 x 857 · jpeg
基于诺兰模型的高校信息化发展现状及趋势分析_参考网
素材来自:fx361.cc

710 x 438 · jpeg
系统规划与管理师学习笔记（五） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
640 x 402 · jpeg
IT战略过程管理-关系企业未来但成功率只有不到30%的难题 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1071 x 518 · png
系统分析与设计-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

300 x 216 · jpeg
诺兰模型 - 搜狗百科
素材来自:baike.sogou.com
300 x 424 · gif
信息系统发展阶段理论诺兰的阶段模型.doc_点石文库
素材来自:dswenku.com

500 x 354 · png
段效亮: 企业主数据中心管理与实践（二）_发展导航_中国发展网_中国经济导报社主办
素材来自:fzdh.chinadevelopment.com.cn
399 x 233 · png
系统规划与管理师综合知识真题考点：诺兰模型的6个阶段_综合知识-信管网
素材来自:cnitpm.com

1009 x 590 · jpeg
数据治理系列1：数据治理框架 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
730 x 481 · png
02140信息咨询【简答题历年真题整理】_信息咨询考题-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1419 x 1983 · png
基于诺兰模型的高校信息化发展现状及趋势分析_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com
780 x 1102 · jpeg
信息系统发展阶段理论诺兰的阶段模型Word模板下载_编号ldgrpwyn_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com

553 x 327 · jpeg
2022上半年软考系统规划与管理师上午（综合知识）考试真题答案+估分！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
607 x 334 · png
数据驱动新型“MES”项目 - 四川中科路通科技有限公司
素材来自:nomiot.com

1024 x 768 · jpeg
PPT - 第七章信息系统开发总论 PowerPoint Presentation, free download - ID:4150787
素材来自:slideserve.com
1986 x 1621 · jpeg
中国金融信息化战略探索 - CSDN文库
素材来自:wenku.csdn.net

752 x 458 · jpeg
经济发展三阶段与全球产业链“雁阵模型”-电子发烧友网
素材来自:elecfans.com
606 x 353 · png
信息系统分析与设计——信息系统建设_cs1信息系统建设-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

558 x 283 · png
基于云端的智慧教育SaaS信息化系统
素材来自:sohu.com

484 x 313 · png
信息系统分析与设计第三章信息系统建设概论_信息系统的复杂性体现在-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
551 x 259 · jpeg
第十届全国工程建设行业信息化建设高峰论坛暨信息化成果展示交流会在杭州隆重召开
素材来自:chinacem.com.cn

640 x 274 · jpeg
风哥课堂：信息管理系统__财经头条
素材来自:t.cj.sina.com.cn

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)