对薪酬管理及薪酬激励问题的探讨

薪酬管理直接关系到企业人力资源管理的成效,对企业的整体绩效产生影响.对于企业来说,薪酬占企业总成本的30％左右,并随着企业发展的各个阶段略有变动,是企业总成本的重要组成部分.对于管理者来讲,利用好这部分开支会带动企业更大的发展,创造更大的效益.对于员工来说,这是收入的绝大部分,薪酬的多少将会关系到生活的质量和社会的和谐与稳定.     

大数据

7 数据挖掘和数据流挖掘 7.1大数据挖掘技术的简介和分类大数据技术广义上包括大数据相关的获取、存储、处理、挖掘等技术,但就美国政府2012年提出的"大数据研究与发展计划"而言,它主要指的是面向大数据的数据挖掘、机器学习技术.此期重点介绍大数据中的数据挖掘技术,重点是数据流挖掘技术.     

时序关系下的闭合序列模式挖掘算法

序列挖掘算法产生冗余序列,造成其运行时间过长.对此,提出了一种新的闭合序列挖掘算法——时序关系下的闭合序列模式挖掘算法.依据闭合序列模式的性质,通过比较频繁序列与每个1-项频繁序列之间的时序关系,推断频繁序列模式是否可扩展.基于IBM公司的合成数据,将其与闭合序列模式挖掘算法进行比较,实验结果表明,这种新的闭合序列挖掘算法可以有效降低运行时间且不易受到属性值个数的影响.     

网络异常点检测中性能指标阈值的动态确定方法

通过检测代表性能降质的异常点来实现故障的提前发现和快速恢复是提高通信网的可靠性的重要手段. 采用基于统计假设检验的网络异常点检测方法,提出一种综合运用季节累积自回归滑动平均模型时间序列预测和置信区间计算来动态获取性能指标阈值的方法. 利用累积自回归滑动平均模型在训练集上的拟合残差白噪声符合正态分布的假设,给出了一种通过构造满足t分布的随机变量来计算预测值在任意置信度1－α下置信区间的新算法. 理论分析和实验结果表明,该阈值动态确定方法有效.     

大庆市城区河湖连通一期工程及其经济价值、环境影响

连通工程是在截污治污基础上,可通过引水活水补充生态水量和改善河湖环境,保证现有湖泊水面面积不减少,提高河湖水质。大庆河湖连通一期工程修建后,利用东城水库可调蓄水量,可以为东城区提供城市环境用水供水通道,为缺少补水水源湖泡提供水源保障,缓解湿地来水不足,同时可为市民的休闲娱乐提供良好的亲水空间,以水丽城,为创建水清岸绿的大庆,建立与国际化大城市相适应的优美河湖生态水系打下基础。     

NiTi形状记忆合金中B2-R相变的计算机模拟

以多孔NiTi合金为研究对象建立了B2-R的相场模型,分析了孔隙率、孔隙尺寸以及孔隙形状对R相生长动力学行为的影响。结果表明,R相尺寸和尺寸分布均匀性都随孔隙率的增加而增大,然而R相的分布特征和尺寸均匀性对孔隙大小以及孔隙形状不敏感。     

基于IaaS云平台的应用性能管理研究与应用

文章针对现有性能管理应用的不足,提出了一种有别于传统基于规则和关系表查询的基于Graph Database的性能管理方法,利用Graph Search及序列挖掘算法对性能瓶颈进行分析,提高了性能分析的准确度和效率。最后,在实际性能管理系统中应用了此方案设计,实现了管理安全,交互便捷,方便集群大规模部署。     

烟草转基因检测方法的研究

通过试验研究,提出了烟草转基因检测方法和标准,首先提取样品DNA采用260－280nm波长扫描测定提取物DNA浓度和纯度,并利用叶绿体不编码蛋白基因序列PCR扩增确定模板质量,同时进行35s启动于,NOS终止子的PCR扩增,对于未出现特异性扩增的样品进行35s和NOS的巢式PCR反应,对于出现目标长度片段扩增的样品再次提取DNA重复检测,并利用限制性内切酶酶切、巢式PCR、探针杂交和目的基因序列扩增进行验证,确定所转目的基因种类。并应用竞争性PCR测定样品中转基因阳性成分含量。     

一种基于异常点检测的电信网络性能监控策略

电信网络运营维护方式在由面向网络向面向客户转变,电信网络性能管理也需要由被动地监测向主动地监控转变。主动性能监控机制通过检测代表性能降质的异常点来实现故障的快速恢复。该文提出一种基于支持向量机时间序列预测(Support Vector Machines, SVM)和相关置信区间的异常点检测机制。另外,提出一种新的支持向量机时间序列建模的自由参数的选取方法,并给出计算机实现过程。理论分析和实验结果表明了该自由参数选取方法的正确性和异常点检测机制的有效性。     

基于支持向量机的移动网络性能综合评价策略

为了实现移动网络各粒度网元的自动综合评价,针对现有的移动网络性能综合评价方法在应用中存在的问题,提出了一种新的以结构风险最小原则为理论基础的支持向量机评价方法。理论分析表明,该方法可以克服BP神经网络的评价方法中存在的过拟合以及可能收敛于局部极小点的问题;也避免了主成份分析法导致的信息丢失问题。实验结果表明,采用基于支持向量机的评价方法比之基于BP的方法,预测误差更小,过程更可控,而且更好地保持了不同样本评价间的差异。