Facebook内部流行的26张PPT,提高90%工作效率!

职场   2024-11-02 20:16   中国  



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26张PPT告诉我们,一定要用整块时间工作,打断和撕裂是效率的最大敌人。








1、时间常有,时间在于优先。

2、时间总会有的:每天只计划 4~5 小时真正的工作。

3、当你在状态时,就多干点;不然就好好休息:有时候会连着几天不是工作状态,有时在工作状态时却又能天天忙活 12 小时,这都很正常的。


4、重视你的时间,并使其值得重视:你的时间值 1000 美元/小时,你得动起来。

5、不要多任务,这只会消耗注意力;保持专注,一心一用。


6、养成工作习惯,并持之以恒,你的身体会适应的。

7、在有限的时间内,我们总是非常专注并且有效率。


8、进入工作状态的最佳方式就是工作,从小任务开始做起,让工作运转起来。

9、迭代工作,期待完美收工会令人窒息:“做完事情,要胜于完美收工” Facebook 办公室墙壁上贴的箴言。动手做,胜过任何完美的想象。


10、工作时间越长,并不等于效率越高。

11、按重要性工作,提高效率。

12、有会议就尽早安排,用于准备会议的时间往往都浪费掉了。


13、把会议和沟通 (邮件或电话) 结合,创造不间断工作时间:一个小会,也会毁了一个下午,因为它会把下午撕成两个较小的时间段,以至于啥也干不成。


14、一整天保持相同的工作环境。在项目/客户之间切换,会效率低。

15、工作—放松—工作=高效(番茄工作法)
番茄工作法是弗朗西斯科·西里洛于1992年创立的一种相对于GTD更微观的时间管理方法。
使用番茄工作法,选择一个待完成的任务,将番茄时间设为25分钟,专注工作,中途不允许做任何与该任务无关的事,直到番茄时钟响起,然后在纸上画一个X短暂休息一下(5分钟就行),每4个番茄时段多休息一会儿。


16、把不切实际的任务分割成合理的小任务,只要每天都完成小任务,你就会越来越接近那个大目标了。

17、从来没有两个任务会有相同的优先级,总会有个更重要,仔细考虑待办事情列表。

18、必须清楚白天必须完成的那件事,是什么。“Only ever work on the thing that will have the biggest impact” 只去做那件有着最大影响的事情。—— Jason Cohen

19、把任务按时间分段,就能感觉它快被搞定了。

20、授权并擅用他人的力量。——君子善假于物(人)也,如果某件事其他人也可以做到八成,那就给他做!


21、把昨天翻过去,只考虑今天和明天。昨天的全垒打赢不了今天的比赛。——好汉不提当年勇。


22、给所有事情都设定一个期限。不要让工作无期限地进行下去。


23、针对时间紧或有压力的任务,设置结束时间,万事皆可终结

24、多记,多做笔记


25、进入高效状态后,记下任何分散你注意力的东西比如Google搜索词、灵光乍现的想法、新点子等等。如果你把它们记下来,它就不会再蹦来蹦去了。


26、休息,休息一下~

补充阅读:

被AI渗透的世界:揭秘未来八大发展趋势

文章来源:新华网思客   复旦大数据


不可否认的是,人工智能( AI )已逐步渗透到我们的工作和生活中。


人工智能的时代早已来临。


在过去的几年,围绕着人工智能各行各业开始智能化探索,创投圈攻城略池,中美等众多国家也积极布局人工智能抢占战略制高点。


大家有目共睹的是,人工智能在技术上更迅猛发展,智能语音、智能图像、自然语言处理、深度学习等技术越来越成熟,像空气和水一样逐步渗透到日常生活。


在未来,人工智能将会掀起怎样的风暴?




2018年8大人工智能趋势观察


1

较大的公司将赢得未来


亚马逊、谷歌、Facebook和IBM将引领人工智能技术的发展。作为大型公司,他们拥有更多的资源来收集数据。


在为应用程序和产品开发服务部署机器学习方面,谷歌可能是处于最前沿的。他不仅是第一家开展人工智能研究的公司,而且还拥有7万多名员工。此外,谷歌大脑是一个深度学习人工智能研究项目,谷歌拥有其整个团队。谷歌大脑的研究涵盖了机器学习、自然语言理解、机器学习算法和技术以及机器人技术等领域。

2

算法和技术将会进行整合


所有已经对人工智能进行投资的第二梯队公司(比如英特尔、Salesforce和Twitter)都紧跟在拥有大数据的公司后面,并开始使用他们的数据算法和人工智能技术。


数据交易将存在于行业用户之间,而算法和技术很有可能会进行整合。数据交易以及算法和技术的整合将使人工智能发挥更强大的作用。


随着像谷歌和Facebook这样的大公司不断地收购小公司,小公司手中的算法将被集成到大公司的核心平台或解决方案之中。


谷歌收购了DeepMind这家构建了通用学习算法位于伦敦的人工智能公司,目的就是为了获得比其他科技公司更大的商业优势。另一方面,Facebook收购Wit.ai是为自己的语音识别和语音接口提供帮助。它还收购了人工智能创业公司Ozlo,以改进其M虚拟助理的技术。


3

数据众包市场将非常巨大


所有的人工智能公司都渴望获得庞大的数据集,以便实现他们对人工智能的野心。这些公司将采用众包的方式来获取大量的数据。


目前已经有多种不同的方式来评估众包数据的质量和可靠性,不仅企业可以从这些数据中获得收益,而且也能给消费者一个保证。


OpenDataNow.com的创始人兼编辑Joel Gurin表示:“我们生活在众包文化中,越来越多的人愿意并且乐于通过社交媒体分享他们的知识。”


谷歌正通过众包的方式获取大量的图像来构建成像算法。它还使用众包来协助改进服务质量,如翻译、转录、手写识别和地图。亚马逊还使用众包人工智能来改进Alexa超过15000个的现有功能。


4

企业并购,以及更多的并购


根据CBInsights的统计数据显示,收购人工智能公司的竞争已经开始。


在2018年,我们将看到更多为了智力资本和人才而并购企业的行为。


机器学习和人工智能领域中的所有小公司都将可能被大型企业收购,这主要有两个原因:


人工智能不能在没有数据集的情况下独立工作。由于大公司拥有大量的数据集,所以对于小公司而言,自己并没有太大的竞争优势。


没有数据的算法没有任何用处。没有算法,数据几乎没有用。数据是算法的核心,获取大量的数据非常重要。


哥伦比亚大学创意机器实验室的机器人工程师和总监Hod Lipson指出:


“如果说数据是燃料,那么算法则是引擎。”



5

用工具的民主化换取更大的市场份额


大公司将会把自己的算法和工具集开源出来以获得更大的市场份额。


基于市场的数据和算法获取壁垒将大大降低,而人工智能的新应用将会增加。


通过对工具的民主化,原本有限制或无法获得人工智能工具的小公司将可以获得大量的数据来训练和启动复杂的人工智能算法。


谷歌的首席执行官Sundar Pichai谈到了人工智能的民主化问题:


“我们大家可以做的最令人兴奋的一件事就是揭开机器学习和人工智能的神秘面纱,让所有人都可以一睹芳泽。”


此外,框架、SDK和API将成为所有主要企业引导消费者使用习惯的标准。基于SaaS和PaaS的模型将成为所有这些公司遵循的商业模式。


6

人机交互技术将得到改进


Siri和Alexa可能是两个最受欢迎的人机交互工具了。


更多与它们类似的基于机器人的解决方案将成为人工智能公司的入门级产品。例如,计算机目前可用于语音分析和面部识别,而以后,计算机将能够根据用户的语调来识别他的心情,这称为情感分析。


制造自动化和非消费者关注领域的解决方案将第一个得到改进。制造自动化的改进主要归因于采用自动化、机器人和先进制造在内的复杂技术而节省下来的劳动成本。


在2018年,非消费者解决方案的改进将普遍存在,比如农业和医药领域的人机交互技术。


7

逐步影响所有的垂直行业


制造业、客户服务、金融、医疗保健和交通运输已经受到了人工智能的影响。自动驾驶车辆预计2018年就会上市。明年,人工智能将会影响更多的垂直行业,例如:


保险 ——人工智能将通过自动化技术改进索赔流程

法律——自然语言处理可以在几分钟内总结数千页的法律文件,从而减少时间和提高效率

公关与媒体——人工智能能提高数据处理的速度

教育——虚拟导师的开发;人工智能辅助论文分级;适应性学习计划、游戏和软件;由人工智能驱动的个性化教育课程将改变学生和教师的互动方式

健康——机器学习可用于创建更复杂、更准确的方法来预测患者出现症状之前的患病时间


工业革命在100年前几乎改变了一切,而人工智能将在未来几年里改变整个世界。


8

安全、隐私、伦理与道德问题


人工智能大旗下的所有东西,包括机器学习和大数据,都容易受到新型安全问题和隐私问题的威胁。


有时候,起重要作用的是关键性的基础设施。与隐私问题有关的安全方面的需求,如将银行账户和健康信息进行保密,将更多地依赖于安全性方面的研究。2018年将是安全和隐私问题得到解决的一年,也是会有新发展的一年。


人工智能的伦理问题也将成为2018年的主要关注点。


需要解决的伦理和道德问题包括了人工智能是否会对人类产生伤害,还是对人类有益。有人担心机器人可能会取代人类,特别是在需要同理心的领域,比如护士、理疗师和警察。要处理的另一个问题则是自主武器。考虑一下一定程度的自主功能,人工智能应掌控武器的某些功能,而不是由人类来完全控制武器。


9

小结


虽然人工智能已经存在了许多年,但我们今天所知道的人工智能仍然处于起步阶段。


目前到处都充斥着有关人工智能及其应用的炒作,从自主车辆到虚拟个人助理,以及其他很多需要人类智能才能完成任务的技术。


虽然有大量的人工智能使用案例,其中的大部分都是对具体流程的改进,但要成功部署却需要一定的时间。


此外,人工智能行业内的企业并不多,所以碎片暂时还不会出现,非结构化的数据和处理这些数据算法将会出现。人工智能之路任重而道远。



1

END

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