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[爆卦]partition辦公室是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇partition辦公室鄉民發文沒有被收入到精華區：在partition辦公室這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

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「partition辦公室」的推薦目錄
  • 娜娜陳

    partition辦公室 在 娜娜陳 Facebook 的最讚貼文

    2020-12-18 00:05:12
    有 82 人按讚

    經紀人文華用新書《超業思維，想出十倍勝業績》裡的娜娜娃娃，做了可以吸在手機或辦公室 partition 的小磁鐵，一套有 2 款小磁鐵+紅包袋，作為新書分享會獨家贈品。2021.1.15 來現場的才有，數量有限，等你喔：https://reurl.cc/Z7mzag

  • 英國的另類日常

    partition辦公室 在 英國的另類日常 Facebook 的精選貼文

    2019-01-19 22:31:34
    有 190 人按讚


    【英國香港大不同】Office篇

    轉眼間，在英國某地方政府(local council)上班已2星期了。是時候跟大家分享一些見聞。

    其中最不同的地方，
    應該是座位安排和上班時間吧。

    在香港的時候，基本上走入政府辦公室內部便好像迷宮一樣，每人各自有個Partition, L或長方枱、書架、櫃桶、in/out tray、電腦等都可以說是必備. Senior 級或以上的會有房。

    而在英國，我所在的Council以及很多我所知/去過的Council, Office都採用Open Floor Plan 及Agile Working.

    Agile Working, 是指很靈活的工作模式，讓你隨時隨地，在任何地方，任何時間都可以進行你的工作。

    Agile Working有2個很重要的元素：
    1.Felxible place.
    2.Flexible time.

    要做到flexible place,
    首先是Hot desking。

    每人不會有固定座位，
    而且不同部門的人也坐在一起。
    即使是Chief, 也是和眾人坐在一起的。
    有些電腦更是高枱，可以站著來用。

    枱面算是很寬闊，
    但除了2個很大的屏幕，
    便甚麼都沒有了，

    由於我是新人的關係，
    Manager叫同事們暫時每天為我「預留」一個在他們中間的位置。
    不然的話，坐太遠怕我有問題上來求助無門和感到被孤立。

    Office有差不多一半的空間是用作小組討論的區域，也有用透明玻璃間出來的房和Pods.

    還記得上班前我問有甚麼要準備，
    得到得答覆居然是提醒我要自備飲品、牛奶等。
    而且會有Locker給我放東西。

    而第一天上班，
    Business Improvements Project Manager帶我走一圈office tour時，
    最不忘的是向我介紹各個Pantry和廁所的位置 😅
    還有prayer room和silent working room。

    最印像深刻的是Pantry的空間很大，
    而且一層居然有4個之多，
    每個還附備一個eating area.

    為了善用空間，
    Eating area 在不是Lunch hour 的時候，
    也會作開會、聚會討論之用。

    第二點，是半強制的Work from Home.

    Agile working 的設計不會為每個人都準備一張枱，把空間留作其他用途。
    全部人都到Office 上班的話，是會不夠電腦枱用的。
    所以，大家要每星期選2天左右在家中上班(Work from Home).

    而Flexible time並不單單是彈性上下班時間那麼簡單，
    而是可以自行分配每天上班多少時間，
    只要一星期上足37小時便可以。

    今天想早點下班嗎？
    那明天早一點上班或遲一點下補回便可以了。
    一星期/一個月下來上多了的話，
    更可以拿flexi leave 補假~

    一切時間，全自行在Time Record System 上登記。

    我有不少同事其實還沒有拿到他們的master degree,
    Council除了會資助他們學費外，
    還有每星期一天的Uni Day 讓他們返學，
    不用上班。

    Flexible time working options
    還有part-time working和jobshare,
    這些都是在香港時無法想像的概念。

    Jobshare 指2個或以上的人share一個full time 職位，很適合在職媽媽兼顧事業與家庭。

    英國政府在2013年的時候，
    出版了<> 一書，
    詳細講述如何在工作模式、環境、科技上作進行改革，提升效率、節省資源和令大家在工作和生活上更好。

    <>傳送門(Total 59頁) ：

    http://www.flexibility.co.uk/…/TW3-Guide-to-SmartWorking-wi…

    極之相信，
    我所在的Council 有參考這本書，
    Adopt了書中大部分的措施。
    這相信也是未來的大勢所趨。

    如我現在的Chief 在welcome meeting 時所說，"empower people with technology, that's how we should work in the 21st century. "

    他跟我們說，
    在過去3年間投入了很多資源去改善效率，
    令council 的planning service在近乎要外判的邊緣最後由in house革新至轉虧為盈。

    除了paperless外，
    接下來他們還會測試AI來處理規劃申請。

    英國同事們很驚訝香港政府還在用fax機來circulate memo 和一切文件都要keep hard copy.

    遲些再和大家分享更多英國城市規劃工作和面試見聞。

    #smartworking
    #同事們都很喜歡早上班
    #很多都返朝8晚4
    #1星期37個鐘
    #1年27日AnnualLeave
    #加8日Public_and_BankHoliday
    #英國職場

  • 國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所

    partition辦公室 在 國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所 Facebook 的最佳解答

    2018-11-14 05:38:04
    有 6 人按讚


    AI Chip Design Challenges at the Edge – from Deep Learning Model to Hardware

    AI國際鏈結辦公室於11/22(四)舉辦一場AI專題演講!
    演講詳細資訊如下，歡迎大家踴躍參加!

    #題目: AI Chip Design Challenges at the Edge – from Deep Learning Model to Hardware.
    #講者: Bike Xie, Director of engineering, Kneron Inc
    #時間: 2018/11/22(四)10:00-11:20AM
    #地點: 國立清華大學 台達館106室

    #報名及詳細資訊: https://reurl.cc/yEv58

    #演講摘要: Since the remarkable success of AlexNet on the 2012 ImageNet competition, deep learning models and especially CNN models have become the architecture of the choice for many computer vision tasks. However, inference of a CNN model can be highly computational expensive, especially for the end-user devices, such as the internet of thing (IoT) devices, which have a very limited computing capability with low-precision arithmetic operators. A typical CNN model might require billions of multiply-accumulate operations (MACs), load millions of weights, and draw several watts power for a single inference. Limited computing resources and storage become the major obstacle to run computation-hungry CNN on IoT devices.

    Many design techniques in the area of model structure, compiler, and hardware architecture are making it possible to deploy CNN models on edge devices. This report discusses the design challenges for AI chip at the edge and briefly introduces these design techniques. A well-designed small size model might only require much less storage and computation resource. Therefore, model compression techniques including pruning, quantization, model distillation become substantial to deploy CNN models on edge devices. Compiling CNN models to hardware instructions is another critical step. operation fusion, partition, and ordering might significantly improve the memory efficiency and model inference speed. Finally, hardware architecture for AI chip is currently one of the hottest topics in circuit design. Dedicated AI accelerators provide an opportunity to optimize the data movement in order to minimize memory access and maximize MAC efficiency.

    主辦：國立清華大學AI創新研究中心專案-國際鏈結計畫
    聯絡資訊:
    田小姐 03-5715131 分機34908
    黃小姐 03-5715131 分機34905

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