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知識貓星球

喵星人

19小時前

PMO(專案管理部門)是什麼?大型組織內會有的部門,專案經理(PM)負責實際執行專案
PMO 是 "Project Management Office" 的縮寫。PMO 是一個組織或部門,負責設定和維護專案管理標準,並提供支持和資源,以確保組織內的專案按時、按預算、並符合質量要求地完成,是近十年逐漸興起的管理單位。 一般多出現在以專案為主要核心業務的大型組織中,目的多是為了中央統一管理專案。
▎ PMO 的主要職能包括:
1. 標準化和方法論:制定和推廣專案管理的最佳實踐、方法和工具。
2. 培訓與支持:為專案經理和團隊提供培訓、指導和諮詢服務,幫助他們提升專案管理能力。
3. 資源管理:協調和分配專案所需的資源,包括人員、資金和設備,確保資源的最佳利用。
4. 監控和控制:建立專案監控和評估機制,追蹤專案進度、風險和問題,確保專案按計劃執行。
5. 報告和溝通:提供專案狀態報告,促進項目團隊、管理層和其他利益相關者之間的溝通和協作。
▎ PMO部門裡會有哪些職缺?
PMO 部門通常包含多個職缺,以支持專案管理的各個方面。以下是一些常見的職缺:
1. PMO 經理 / PMO 主任:負責整個 PMO 部門的運作,制定策略和目標,監督各個專案的進展,並與高層管理團隊協作。
2. 專案經理 (Project Manager):負責具體專案的計劃、執行和交付,管理專案團隊,確保專案按時、按質、按量完成。
3. 專案協調員 (Project Coordinator):協助專案經理處理日常事務,如會議安排、文檔管理、進度跟蹤等,確保專案順利進行。
4. 專案分析師 (Project Analyst):負責數據分析和報告,評估專案的進度、績效和風險,提供決策支持。
5. 專案計劃員 (Project Planner/Scheduler):制定和維護專案計劃,確保各項活動按計劃進行,協調專案資源和時間表。
6. 風險管理專員 (Risk Manager):識別、評估和管理專案風險,制定風險應對計劃,減少風險對專案的影響。
7. 質量保證專員 (Quality Assurance Specialist):確保專案交付物符合質量標準,進行質量審核和檢查,提供改進建議。
8. 資源管理專員 (Resource Manager):負責專案資源的分配和管理,確保人員、設備和其他資源得到有效利用。
9. 變更管理專員 (Change Manager):管理專案範圍變更,確保變更得到適當的審批和控制,減少變更對專案的影響。
10. 財務分析師 (Financial Analyst):負責專案預算和成本控制,跟蹤專案支出,提供財務報告和分析。
▎ 台灣哪些公司會有PMO這個部門?
在台灣,許多大中型企業和跨國公司都設有 PMO 部門,特別是在科技、製造、金融和電信等行業中。以下是一些可能設有 PMO 部門的公司類型及具體例子:
1. 科技公司:
台積電 (TSMC):作為全球領先的半導體製造公司,台積電需要嚴格的專案管理來協調其複雜的製造和研發專案。
2. 金融機構:
台灣銀行 (Bank of Taiwan):銀行需要管理各種 IT 專案、產品開發和合規專案,PMO 部門能夠提供支持。
3. 電信公司:
中華電信 (Chunghwa Telecom):作為台灣最大的電信公司,中華電信需要管理眾多網絡升級、服務部署和 IT 專案。
4. 製造業公司:
中鋼公司 (China Steel Corporation):大型製造企業通常需要嚴格的專案管理來管理其生產和研發項目。
5. 跨國公司:
Google 台灣:作為跨國科技公司,Google 在台灣的辦公室負責多個專案,包括研發和業務拓展。
這些公司中,PMO 部門通常負責制定和維護專案管理標準,提供培訓和支持,並監控和報告專案進度,以確保專案按時、按質量和按預算完成。
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06/26 13:22

【PPA開幕慶】活動期間首購單筆滿千以上送100元Line Points點數
活動期間:2024/7/9 11:00- 2024/8/5 23:59
活動說明:活動期間首次於104課程中心付費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」,單筆滿$1,000以上 ( 若有使用任何折扣碼優惠,結帳金額於扣除優惠後須超過$1,000以上,且不累計贈送。) 即可獲贈100元Line Points點數回饋。
活動注意事項:
1. 獲贈資格須符合下列說明:
(A) 首購意指:載本活動之前未曾在104課程中心購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」,於活動期間首次完成消費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」。
(B) 購買者必須於104課程中心系統完成付費紀錄。( 特別提醒: 購買者於PPA (PressPlay Academy) 官網線上消費不包含在此次活動資格 )
(C) 訂單成立且完成付款時間皆須於2024年8月5日23:59前,並於7天內完成課程兌換,始符合獲贈點數回饋的資格;最後獲贈者將公告於本活動網站,中間姓名會隱藏。
(D) 單帳號僅有乙次贈送資格,符合上述資格者,因點數作業時間,您的回饋點數最晚將於2024/9/30前寄送至您購買時填寫的e-mail電子郵件信箱。
2. 本次贈送的100元Line Points點數,點數發送後請於規範時間內完成兌換,點數兌換後於180天內須使用完畢,逾期失效。
3. 104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。
4. 104課程中心。購買課程相關Q&A:可參考下連結頁面的「購買課程」( https://nabi.104.com.tw/qna )
5. 如您有任何問題,歡迎來信nabiservice@104.com.tw
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知識貓星球

喵星人

07/25 17:10

如何列印 Notion 筆記頁面?Print Notion超實用擴充功能!使用步驟教學
想要列印Notion頁面除了先轉成PDF外,還可以使用Print Notion這個超方便的擴充功能!Print Notion 是一款Chrome擴充功能,旨在增強Notion的列印功能。它能快速列印Notion頁面,保留各種紙張尺寸的原始格式並允許建立PDF檔案。此外,Print Notion還支援自訂範本列印,允許將Notion收集的資料作為批次列印的參數。這項功能大幅提升訂單、發票、邀請等文件的列印效率,效率提升超過10倍。
【操作步驟】
1. 新增Print Notion此擴充功能至chrome
2. 用網頁版的Notion
如果你用的是桌面版,可以點選頁面右上角有一個share,點選copy link,將連結貼到chrome網址列即可
3. 在網頁版的notion頁面右上角即會出現「Print Notion」,點下去後可以調整列印設定
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知識貓星球

喵星人

13分鐘前

Mistral Large 2:超越 GPT-4o、Llama 3.1 405B?功能介紹、優勢、應用場景、與其他模型的
在AI技術迅猛發展的今天,Mistral AI推出的Mistral Large 2模型成為焦點。這款擁有1230億參數的新模型,不僅在精準度和性能上不輸Llama 3.1 405B,還能在單GPU上高效運行,大大降低硬體需求。這篇文章將為你揭示Mistral Large 2的強大功能和應用前景,助你在AI領域拔得頭籌。
▍Mistral Large 2是什麼?
Mistral Large 2是一款由Mistral AI新推出的大型語言模型,擁有1230億參數,專為單節點運算進行了最佳化設計。相較於Llama 3.1 405B的4050億參數,Mistral Large 2雖然在參數數量上較少,但在性能和精確度上毫不遜色,甚至在某些領域表現更加優越。
▍為什麼選擇Mistral Large 2?
Mistral Large 2具備多種獨特的功能和優勢,使其在眾多語言模型中脫穎而出:
● 單節點運算優化:Mistral Large 2可以在單GPU上全面運行,減少對硬體配置的高要求,適合更多開發者使用。
● 多語言支援:這款模型支援包括中文、日文、韓文和德文在內的數十種語言,應用範圍廣泛。
● 卓越的程式碼生成能力:Mistral Large 2支援超過80種程式語言,特別在程式碼生成和數學推理方面表現優秀,適合用於軟體開發和技術研究。
▍Mistral Large 123B的新功能
Mistral Large 2不僅僅是一個參數優化的版本,它還擁有多項創新功能:
● 減少「幻覺」傾向:模型經過調整,能夠在回答不確定的問題時告知使用者,提供更精確和可靠的答案。
● 高效角色切換:在測試中,模型能夠迅速切換角色,例如從「編碼者」轉變為「檢查者」,提高工作效率。
● 複雜任務處理能力:Mistral Large 2在處理多種複雜任務時表現出色,能夠準確應對各種挑戰。
▍應用場景
Mistral Large 2的應用範圍非常廣泛,無論是在研究還是商業用途上都具有巨大潛力:
● 軟體開發:得益於其強大的程式碼生成能力,Mistral Large 2可以幫助開發者更快地完成編碼任務,提升生產力。
● 數學推理:其優越的數學推理能力使其成為解決複雜邏輯和計算難題的利器。
● 多語言處理:支援多種語言的特性,使其在全球化應用中具有獨特優勢,能夠處理跨語言的內容生成和分析。
▍測試和比較
在多項測試中,Mistral Large 2都展現出色的表現,特別是在程式碼生成和數學推理方面。以下是與其他模型的比較:
【MMLU基準測試準確率】
● Mistral Large 2:84%
● Llama 3.1 405B:88.6%
● GPT-4o:88.7%
Mistral Large 2的準確率雖然略低於Llama 3.1 405B和GPT-4o,但其在數據的處理和計算能力上依然展現了強大的潛力。
【程式語言表現平均準確率】
● GPT-4o:75.3%
● Mistral Large 2:74.4%
● Llama 3.1 405B:73.4%
儘管Mistral Large 2在平均準確率上略遜於GPT-4o,但在程式語言特定的性能上,依舊保持了競爭力。
【Java程式語言準確率】
● Mistral Large 2:84.2%
● GPT-4o:82.9%
● Llama 3.1 405B:82.9%
在Java程式語言的測試中,Mistral Large 2的準確率高達84.2%,超越了GPT-4o和Llama 3.1 405B,顯示出其在特定領域的卓越表現。
目前,Mistral Large 2主要用於研究用途,但其優異的性能和低硬體需求使其在未來的商業應用中具有巨大潛力。隨著技術的不斷進步,這款模型有望在更多領域發揮其獨特的優勢,成為AI技術應用的中堅力量。
Mistral Large 2展示了令人印象深刻的性能和多樣化的應用前景,無論是在研究還是商業用途上,都具有重要意義。透過其獨特的設計和高效運行,Mistral Large 2在開源AI領域中占據了重要地位。如果你正在尋找一款既能提供精確答案又能高效運行的語言模型,Mistral Large 2絕對值得一試。
➤ 了解更多:https://mistral.ai/
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