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MBOS简介Introduction to Management by Olympic System中国总部BET—MBOS团队本培训教材为APP版权所有，仅适用于APP内部培训。
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MBOS:Management By Olympic SystemOlympic思考方式，加速改善活动，致力••••KPI是有效管理绩效成果与指标竞赛的基础；因此，9Must be the vital Few9Must be Specific and Measurable可衡量性性质–––重大影响可操作性–––––平衡性––––•Sometimes, mill level KPI can 部属(处KPI can be handled by one department… 时候，工厂级EntitlementOlympic发展性工作可以改善工作内容与品质可以边做边学，促进个人发展做得越多，就可以创造自己的价值感恩工作提升竞争力增加工作乐趣25职业模型低中高维持工作工作发展工作职位26技能开发活动(SDA)是：为解决问题而成立之活动，运用突破性思考与跨功能团队之建立，以期为企业经营之关键议题找“SDA 应着重于特定的、跨功能议题；其目标必须明确，可量化，并且对公司能有较大的贡献”成立SDA想法来自于•KPI•管理單位/腦力激盪•前線作業區/腦力激盪可能的主题明确的目标使SDA小组有明确的施力点，进而将努力的重点放在实现具体且可衡量之成果上；此成果与部门整体的KPI目标是直接相关的。
很多公司停留在这个阶段(或更前面的阶段)，然后举例说明宏观了解问题发现问题SDA小组的成员组成应包括小组长、主要小组成员及其它必要的小组成员，以项目需要为原则。
小组团队的建立乃基于发起人之指示，并由协助者辅导。
启动会议在SDA的执行上是一个重要的里程碑，它与“成立SDA”阶段最大的不同在于启动会议中将针对问题进行更深入的分析，并拟定详细的工作计划确保SDA执行成功的重要步骤包括落实工作计划、经常性与定期性的追踪与检讨，以解决潜在的困难。
mBOSS业务运营支撑系统mBOSS业务运营支撑系统概述mBOSS是UTStarcom 为电信运营商准备的下一代OSS（NGOSS）。
在设计实现上遵循E TOM和TMN模型, 采用层次化、构件化的设计理念、流程和策略化的驱动机制。
mBOS S 以J2EE为核心的多层软件体系架构，基于标准的协议、构件对外提供丰富的接口和服务；强调逻辑抽象，技术适用，根据不同应用的特点采用相适应的技术路线。
mBOSS有无限的新业务支持；快速提供服务的能力，是赢得市场先机和吸引用户的有力手段。
前台业务操作和后台系统管理全部基于WEB方式,接入方便灵活，无时间、地域的限制。
子系统SAM、OBS 、AAS 、CSS 提供标准的接口，可以方便的与第三方产品进行系统组合。
客户管理子系统SAM概述SAM和其它系统（如OBS 、AAS 、CSS 等）被集成到一个统一的运营支持系统，共同提供用户管理、计费、帐务，客服等功能。
SAM是一个灵活的系统，可以单独提供管理功能, 是运营商接触最终用户的桥梁。
用户资料通过SAM汇聚到系统中。
运营商可以通过Web工作界面编辑和查询用户信息、管理号码资源、管理员工信息、进行业务受理、工单生成以及卡管理等。
功能·客户管理·业务受理·资源管理·系统和员工管理·缴费存款管理·开关机管理·卡管理特色·完全基于Web·虚拟子系统·分布式操作，集中式管理·支持多业务，交叉平台·多语言支持·支持统一的资源平台在线计费子系统OBS概述OBS 通过分析国内外的电信业务、计费系统现状，建立了灵活的价格计划模型，能对VOIP、PSTN、PHS /VAS 、GSM/CDMA、Broadband、WLAN、3G等业务进行统一的计费。
利用参数驱动的业务模型来描述通常的业务概念，可以将业务分解成多个基本的、可用于计费的功能项。
DPCM（Differential Pulse Code Modulation，差分脉冲编码调制）是一种音频和图像等信号的压缩算法。
它的基本原理是利用信号中相邻样本之间的差异性进行编码，而不是直接编码每个样本的值。
这种差分编码的方式能够更有效地表示信号中的冗余信息，从而实现压缩。
下面是DPCM的基本步骤：1. 预测：对于每个样本，通过使用先前样本的估计值来预测当前样本的值。
这个预测值通常通过线性预测（例如，使用前一个样本值）或者更复杂的预测算法来得到。
2. 差分编码：计算当前样本与预测值之间的差异，将这个差异值编码为二进制。
如果差异值较小，需要更少的比特表示，从而实现了对冗余信息的压缩。
3. 解码：在解码端，使用相同的预测算法对已编码的差异值进行解码，得到重建的样本值。
DPCM的变种包括Adaptive DPCM（ADPCM），其中预测器的参数可以根据信号的动态范围进行调整，以提高压缩性能。
虽然DPCM在一些应用中能够有效地进行信号压缩，但也存在一些局限性，特别是在信号中存在大量高频成分或者快速变化的情况下。
在这种情况下，其他更复杂的压缩算法，如基于变换的压缩（如JPEG和MP3），可能更为适用。
当使用Differential Pulse Code Modulation（DPCM）算法进行数据压缩时，具体的步骤可以更详细地描述如下：1. 初始化：需要一个起始样本值作为预测的起点。
这个值可以是前一个样本值，也可以通过其他方式选择。
2. 预测：对于每个样本，使用预测器来估计当前样本的值。
预测器通常是根据过去的样本值来计算的，可以是一个线性的、非线性的或者自适应的模型。
线性预测器的一种简单形式是使用前一个样本值作为预测值。
3. 差分编码：计算当前样本与预测值之间的差异，称为预测误差（prediction error）。
这个误差通常通过减去预测值得到，即{误差} = {当前样本} - {预测值}这个误差值可能是正值也可能是负值。
