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1.
《中国石油企业》杂志2005年第6期《人力资源管理的重点在留人》一文中提到:分层次,量才用人。企业需要一流人才,也需要二流、三流的人才。作者的理由是:一流人才过多,而其他层次的人才不足,企业的人才需求结构层次遭到破坏,会造成一流人才在企业难以施展才华而浪费,增加人工成本,其他层次的人才又难以满足生产经营的需要,不仅影响企业的发展,也由于人才的“闲职”而纷纷另谋高就,最后连企业急需的人才也会无故流失。 相似文献
2.
3.
RFID技术在图书馆中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
RFID自动识别技术已经受到图书馆越来越多的关注。简单介绍了RFID技术的在图书馆中的应用情况,分析指出了RFID在现代化图书馆建设中的可行性。 相似文献
4.
最近我将电脑的操作系统升级为32位Windows Vista,但我数年前购买的联想LJ2312P打印机却没有官方Vista驱动程序。那如何才能让这款老打印机继续发挥余热呢? 相似文献
5.
由于现场总线标准不统一,各种现场总线协议之间实现通信比较困难.以太网技术由于其标准统一,把以太网技术和现场总线技术相结合是当前工业网络技术发展的新趋势.德国倍福公司提出的EtherCAT工业以太网拓扑结构灵活、系统配置简单、开发成本低,更具有高效高速率的特点,得到了越来越多网络工业设备开发商的关注.在研究EtherCAT的工作原理、通信协议特点及其性能的基础上,设计了一种基于S3C2440和嵌入式协议模块comX的EtherCAT智能从站.详细介绍了该从站的硬件设计和软件设计过程并给出了组网调试方法. 相似文献
6.
The huge amount of information stored in datablases owned by coporations(e.g.retail,financial,telecom) has spurred a tremendous interest in the area of knowledge discovery and data mining.Clustering.in data mining,is a useful technique for discovering intersting data distributions and patterns in the underlying data,and has many application fields,such as statistical data analysis,pattern recognition,image processsing,and other business application,s Although researchers have been working on clustering algorithms for decades,and a lot of algorithms for clustering have been developed,there is still no efficient algorithm for clustering very large databases and high dimensional data,As an outstanding representative of clustering algorithms,DBSCAN algorithm shows good performance in spatial data clustering.However,for large spatial databases,DBSCAN requires large volume of memory supprot and could incur substatial I/O costs because it operates directly on the entrie database,In this paper,several approaches are proposed to scale DBSCAN algorithm to large spatial databases.To begin with,a fast DBSCAN algorithm is developed.which considerably speeeds up the original DBSCAN algorithm,Then a sampling based DBSCAN algorithm,a partitioning-based DBSCAN algorithm,and a parallel DBSCAN algorithm are introduced consecutively.Following that ,based on the above-proposed algorithms,a synthetic algorithm is also given,Finally,some experimental results are given to demonstrate the effectiveness and efficiency of these algorithms. 相似文献
7.
一种基于密度的快速聚类算法 总被引:52,自引:0,他引:52
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,聚类技术在统计数据分析、模式识别、图像处理等领域有广泛应用,迄今为止人们提出了许多用于大规模数据库的聚类算法。基于密度的聚类算法DBSCAN就是一个典型代表。以DBSCAN为基础,提出了一种基于密度的快速聚类算法。新算法以核心对象领域中所有对象的代表对象为种子对象来扩展类,从而减少区域查询次数,降低I/O开销,实现快速聚类,对二维空间数据测试表明:快速算法能够有效地对大规模数据库进行聚类,速度上数倍于已有DBSCAN算法。 相似文献
10.