人力资源相关介绍

人力资源相关介绍（共8篇）

人力资源相关介绍 篇1

法语是拉丁语系中最重要的语言之一。法语中的定冠词为 le 或 la（音拉），这是拉丁语得名的由来。

从国家、地域、民族性来分析，拉丁语是世界上跨度最大的语言，包括葡萄牙语、西班牙语、法语、意大利语和罗马尼亚语等，占领欧洲大陆的大部分地区。

英语属于日耳曼语族，该语系还包括德语、荷兰语、斯堪的纳维亚半岛各主要语言。2，说法语的国家

法国 France

欧洲

瑞士 Suisse（法语、德语、英语）比利时 Belgique（法语和弗拉芒语）

卢森堡 Luxembourg

摩纳哥 Monaco

非洲

科特迪瓦 Cate d’Ivoire

乍得 Tchad

卢旺达 Rwanda

中非 Centrafrique

多哥 Togo

加蓬 Gabon（法语、英语）

几内亚 Guinée

马里 Mali

布基纳法索 Burkina Faso

刚果（民）Congo(Démocratique)

喀麦隆 Cameroun)

刚果（布）Congo(Brasseville)

贝宁 Benin

尼日尔 Niger

布隆迪 Burundi

塞内加尔 Sénégal

吉布提 Djibouti

马达加斯加 Madagascar

科摩罗 Comores

塞舍尔 Seychelles

北美

加拿大（魁北克）Canada(Québec)海地 Haiti

瓦努阿图 Vanuatu

3，通用法语的国家和地区有：

突尼斯 Tunisie

摩洛哥 Maroc

阿尔及利亚 Algérie

毛里塔尼亚 Mauritanie

毛里求斯 Maurice

安道尔 Andorre

留尼汪 Réunion

马提尼克 Martinique

瓜德罗普 Guadeloupe

法属圭亚那 Guyane francaise

法属波利尼西亚 Polynésie francaise新喀里多尼亚 Nouvelle Calédonie

瓦利斯和富图纳 Wllis-et-Futuna

圣皮埃尔和密克隆 Saint-Pierre-et-Miquelon

人力资源相关介绍 篇2

关键词：大数据,IT技术,可用资源

1 研究业务的技术特性要求

大数据相关技术和资源众多, 先从市场研究的业务特点来分析其对技术性的一些要求:一是数据规模而言, 因为客户主要偏传统企业客户 (非互联网类) , 受其业务限制, 可分析的大数据规模不会超过百亿/TB级, 不像互联网企业达到千亿/PB级。二是数据格式还是以结构化数据为主, 部分非结构化文本 (如互联网/社交方面为主) 。三是处理模式上, 因为分析过程是多次迭代和不断深入, 不需要实时出结论, 所以离线非实时、批量化/Ad Hoc结合的OLAP分析是主要模式。这个和很多互联网企业的实时大数据业务要求不同。四是分析的属性维度多样, 经常变化, 关注整体特性。所以对数据管理中的多字段检索和汇总统计的能力要求较高。基于以上的技术要求, 我们来讨论研究业务适合的技术理论与资源。

2 主要技术理论

在整个大数据相关技术体系中, 研究公司大数据业务涉及的技术领域主要如下:

2.1 分布式计算

在大数据领域, 大部分数据存储和高速计算都离不开分布式计算 (Distributed computing) 。日常生活中, 我们一台电脑可完成所有计算和数据存储, 当觉得不够用时, 通常是更换更快的CPU和更大硬盘来解决。但当计算速度和存储要求越来越高时 (如大数据环境下对TB甚至PB级数据管理计算) , 这种通过提升单台服务器性能的集中模式会导致服务器 (如使用在运营商话单计费、银行交易系统的小型机) 成本极为昂贵, 且最终可能仍然无法满足要求。另外一种思路, 则是将大的计算需求分摊到多台计算机一起来完成 (如同一个大卡车的载货被分到很多台小卡车来运输一样) 。相应的分布式计算 (包括存储) 就是通过多台 (成千上万甚至百万) 廉价、低性能服务器来实现超高的计算存储能力。在分布式计算系统中, 任何计算和存储请求, 被自动分为多个小的任务, 分摊到各服务器上并行完成。同时, 数据分布在多个服务器节点并有备份, 这样即使部分服务器损坏并不影响系统运行。

相比集中模式, 分布式计算成本和门槛更低, 易扩展并具高可靠性。成为近10年来IT体系架构最重要的技术, 支撑起了整个互联网的数据和业务, 也是云计算和大数据的支撑技术之一。

2.2 机器学习

如果说分布式计算是IT体系架构的明星, 那机器学习 (Machine Learning) 就是智能数据分析的利器了。作为人工智能的核心研究领域之一, 机器学习是为了让计算机通过经验 (先验知识数据) 来模仿人类的学习能力, 从而获得计算机系统能力的提升。20世纪末, 随着统计学习理论出现和发展, 机器学习从IT技术逐步扩展为一种交叉学科, 在很多非IT领域也得到广泛应用。虽然相关算法在理论上需要较多的知识背景, 但不要觉得它是多么高大上, 比如研究行业常用到的决策树、分类 (有监督学习) 和聚类 (无监督学习) , 实际都是机器学习的算法子集 (其他常用的还有Bayes网络、支持向量机和神经元网络等) 。基于训练-建模-分类-优化的迭代生成模式, 使得机器学习在实际的分析性能和模型适用性方面, 具有较大的优势。近两年来, 基于多层神经网络的深度学习 (Deep Learning) 理论在一些领域 (自然语言、音视频识别) 具有突出的表现, 有望进一步推动机器学习的深入分析能力。

大数据领域, 机器学习由于其在数据分析方面的先天优势能力, 当仁不让的成为相关数据分析的核心技术。该方面的技术水平成为当前衡量大数据分析能力的重要标志。

2.3 自然语言处理

大数据的多种数据中, 非结构化数据日趋庞杂和重要, 其代表就是自然语言形式的语义内容 (搜索、新闻、社交媒体、电商评论等) , 而对其内容的分析 (如文本挖掘) 离不开自然语言处理技术。相关学术学科叫计算语言学, 作为计算机与语言的交叉学科, 它以统计性、量化的方式来研究语言的规律。自然语言处理 (Natural Language Process) 涉及分词、词法、句法、语法、语义分析等多个层面, 相当复杂。而当前商业性应用, 中文的主要集中在分词、词频统计、关键特征抽取等浅层分析、情感倾向与主题模型 (如LDA/PLSA等) 和机器翻译等方面。传统研究业务中, 也可用于开放题/讨论文本的自动分析编码。实际上, NLP的应用领域应该可以更大。举一个有趣的例子, 曹雪芹的《红楼梦》最后40章常被认为是高鹗续作, 但相关观点的红学家/语言学家并不能有效证明。借助计算语言学, 可对前80章和后40章的内容进行分析 (包括用词习惯、句法、文法等) , 可得到两部分文章在行文风格的多种量化指标, 通过其差异就能判断是否为不同的作者。计算语言学的理论基础感觉近年来进展不大, 但深度学习近年来的表现, 有望帮助其在应用性能方面有所提升。

2.4 数据挖掘

数据挖掘 (Data Mining) 在非大数据时代 (海量数据) 就已经广泛使用 (如CRM的用户分析、产品关联分析) 。严格的说, 其并不算是一种技术, 而是一种分析模式:综合利用机器学习、数据库技术和自然语言处理等多种技术方法, 从数据中获得相关的结果。在大数据时代, 虽然数据的挖掘往往意味着数据金矿, 但笔者认为, 挖掘技术必须与业务分析思路紧密结合, 才会发挥出较大的价值。

2.5 其他关键技术

在大数据时代, 互联网社交媒体数据 (尤其是用户间的关系数据) 体现出了前所未有的价值。对上亿用户错综复杂的关系网络的快速分析, 正是图计算理论擅长之处。图计算作为新兴的技术理论, 主要聚焦节点之间关系的深度研究, 其不仅在社交用户分析上价值很大, 在恶意欺诈检测、生命科学等领域都有着巨大应用前景。

而随着音视频数据的日益普及和传播, 针对此类大数据的处理 (比如语音识别/图像、视频识别分析) 技术, 也在大数据业务中逐步开始使用。这些其实都是模式识别 (Pattern Recognition) 技术的应用, 核心问题是特征 (维度较高) 的抽取和相似/匹配性比较。

3 主要技术资源与工具

在前面了解的技术理论之上, 我们进一步介绍大数据业务中可使用的技术资源和工具。相关说明按业务流程顺序展开, 以主流、免费的开源资源为主。

3.1 分布式计算框架

分布式计算框架用于完成分布式计算所需的底层任务管理和调度等核心工作, 是大数据计算体系结构的基石。当前主流的开源框架包括:

⊙Hadoop和Map/Reduce, 借鉴Google的分布式系统发展而来。2009年笔者使用其早期版本时问题颇多, 但几年后其已经成为事实的行业标准, 并衍生出庞大的上层生态圈。其Map/Reduce计算范式解决分布式调度和结果归并的问题, 大大降低了分布式程序开发的难度。Hadoop擅长的离线批量式处理适合研究公司的基础数据计算 (如汇总和统计) , 缺点是响应迟滞、速度慢、维护和编程也相对麻烦。

⊙Spark新的分布式开源框架, 在迭代计算 (如机器学习) 场景下, 比Hadoop快几十倍, 同时提供了MLLib机器学习、Spark Sql查询和Graph X图计算众多大数据工具包, 也更易于维护和编程。众多优点使得其近一年发展极快, 受到了广泛的支持, 预计将代替Hadoop成为新的数据计算标准。Spark比Hadoop更加适合研究公司, 在HCR (慧辰资讯) 大数据平台中, 其作为大数据分析计算的核心, 完成机器学习的相关处理。

⊙Strom, Hadoop, Spark都适合非实时处理, 对于需要实时响应的业务 (比如DSP/RTB广告实时竞价, 电商平台实时购物推荐) 场景, 则是Storm流式计算框架的天下, 高速和高容错使得它已经在此类业务环境中成为基本配置, 如果研究公司存在类似实时处理特性的业务也可以考虑使用。

3.2 数据管理

数据管理主要包括存储和快速检索。大数据环境中, 研究业务相关的数据更多以数据库而不是文件方式存储, 所以这里主要介绍几类数据库的选择:

⊙关系数据库 (Mysql/Oracle) 。传统的关系数据库虽然对大数据的支持能力有些不足, 但就研究公司而言, 亿级以下的结构化数据分析仍然是未来分析的重要场景, 此时使用关系数据库 (无论免费的Mysql, 还是商业的Oracle) 完全没有问题。其便于管理, 工具成熟, 适合研究中各种多维度的统计分析。同时, 也适合在大数据业务中作为数据仓库存储大数据的中间分析结果, 便于后续更上层分析。

⊙键值数据库 (HBase/Cassandra) 。真正意义上的大数据数据库, 基于分布式计算体系和键值模式可轻松支持百亿规模以上的记录管理。但其最适合针对特定单一条件 (如某用户的相关信息) 的快速查询, 不支持多级索引, 所以研究中常用的多维分析 (多字段条件) 会很麻烦 (方便性远不如关系数据库) , 对单用户的检索分析则很快。在HCR (慧辰资讯) 平台中, HBase主要作为基础大数据的存储和单用户行为标签的离线批量计算。

⊙文档数据库 (Mongo DB) 。另一基于文档的大数据数据库, 使用上最大特点是可随意增删记录的字段, 尤其适合某些研究分析中随时自定义分析属性维度。如果有涉及地理空间的分析, 其也比较方便。就实际应用而言, 建议在小于10亿级别的动态数据比较合适 (否则对内存和硬盘空间需求太大) 。

3.3 处理与计算

市场研究行业大数据业务中, 分析相关的数据计算技术是最重要的技术内容, 主要集中在以下几个领域:

⊙并行机器学习 (Mahout/Spark MLLib) 。机器学习本已是数据计算利器, 而基于分布式的并行机器学习框架则将其能力又大大增强。Mahout中实现了大量的机器学习算法 (包括推荐算法) 的并行版本 (甚至有并行SV D这种高大上) , 是当前大数据机器学习的主要工具包。MLib基于Spark框架, 在性能上有优势, 也开始受到广泛的关注。

⊙自然语言处理。在中文自然语言处理领域, 当前可用的免费开放资源并不多 (分词资源较多) , 一些开放资源主要来自学术院校, 但在效果上面向工业应用尚有不足。当前常见方式是借助专业技术企业/院校合作获得深入分析能力。

⊙图计算 (Graph Lab/Spark Graph X) 。如果有图计算相关的需求可考虑采用这些开源资源。前者是当前最主流的图计算框架, 实现了图数据的存储和基础计算逻辑;后者Graph X是Spark体系下的图计算新贵。

⊙R语言。R语言作为统计性功能强大的计算语言, 在传统研究行业具有较大应用前景, 同时其在可视化和开源支持方面也有一定优势, 如今R对Hadoop的支持也比较完善。对于熟悉R语言的研究公司, 可从R语言更快切入大数据的计算领域。

3.4 研究分析

在分析阶段, 考虑研究分析人员将成为重要的角色, 此时资源聚焦在研究分析人员可以使用的各种工具上。以下是相关的一些内容:

⊙Hive/Impala/Spark Sql。分布式的大数据 (数据仓库) 的分析工具, 支持以传统关系数据库Sql语句进行大数据内容的检索, 大大降低了研究分析人员的大数据分析门槛, 是适合数据分析/研究人员的最佳工具。H ive最早由Facebook开源, 应用最广, 但性能最差。Impala在性能与稳定性的平衡较好, 但限制较多。Spark Sql作为最新的工具, 性能最强, 但稳定性尚待完善。

⊙Table AU。企业级大数据分析工具, 多应用于世界500强企业内部业务分析, 不过其是商业付费软件。其优点是大数据下的可视化和方便性, 研究人员使用比较容易。就实际应用体会上, 感觉更适合企业级内部数据、亿级以下的结构化大数据的场景。分析维度主要是统计性维度, 可分析深度相对不足。

⊙SPSS Modeler。IBM的商用数据挖掘工具, 对大数据支持能力不如Table AU (与其计算复杂度相关) , 其特点是提供专业的数据挖掘算法, 研究中适合做深度/非统计性研究。

⊙Gephi。可视化分析如果要做一些传播关系的图形化分析, 那不妨考虑Gephi, 其支持多种可视化分析图生成, 不过在较大数据量 (比如2万节点以上) 时性能下降较快, 所以最好对数据预先做相关平滑和剪枝。

⊙可视化开发框架。数据可视化是大数据的一个特色, 但这里放到研究分析来说明, 是因为可视化技术的价值是帮助更有效的分析, 不是花哨的展示。当前国内百度EChart (2.0以上版本) 的易用性和功能相对不错 (就是感觉样式配色不够专业) ;国外基于D3框架的应用更能体现可视化的价值 (效果强大, 但开发比较麻烦) ;桌面办公软件中, 微软G e o Flow支持Excel的Bi ng地图可视化;其他还有很多各有特色的可视化框架, 不再一一介绍了。

HCR (慧辰资讯) 认为, 经过以上内容, 想必研究同行们对大数据相关技术已经有了基本的认识。如果要想在大数据业务服务中发挥自身价值, 研究人员除了转变方法论思路外, 还要注意提升自身的技术能力。

人力资源相关介绍 篇3

2000年，针对上海就业形势十分严峻的现状，市政府提出要建立政府促进就业责任体系，年内净增10万就业岗位。国外经验证明：小企业、非公经济是重要的就业增长点。因此，时任常务副市长的陈良宇同志提出要将培育新经济组织作为克服净增就业岗位难题的首要措施。同时，本市劳动保障部门在推进再就业工作中，通过发展非正规劳动组织、举办创业者培训班，培养了一批小老板，但就社会需求看，力量明显不足，急需社会各方面大力支持。

2000年5月20日，在市政府领导的大力推动下，中共上海市委宣传部、上海市劳动和社会保障局与上海市精神文明建设委员会办公室联合发起组建了上海市开业指导专家志愿服务团。

专家构成情况

六年来，这支志愿者队伍，吸引了一大批在创办管理企业方面具有丰富经验或专业特长的职业经理人、民营企业家以及专家学者共同参与，目前已经发展到近635名专家个人、31家团体单位，并在全市19个区（县）设有专家分团。

专家志愿者中， 92%具有大专以上学历，75%具有中高级职称，民主党派人士约占15%，35-60岁中青年专家占77%，企业家和职业经理人约占47%，行业协会专家约占20%，金融及政府部门业务骨干约占23%，高校研究机构专家学者约占11%。

服务内容

志愿服务团主要提供以下18个方面的咨询、指导和服务：开业登记、开业策划、项目论证、市场分析、营销策划、技术创新、经营管理、投资分析、企业理财、信贷融资、企业诊断、政策规定、法律法规、质量管理、知识产权、资产评估、国际贸易等；对于其他方面的开业问题，志愿服务团也将尽力予以指导和服务。

志愿服务主要涉及物业建筑、轻化仪电、服装加工、法学法律、餐饮食品、创业培训、行政管理、咨询服务、医护保健、种植养殖、连锁商贸、机械加工、文广工艺、财会金融、电子商务等十多个行业。

服务对象

随着本市就业形势和创业环境的变化，自主创业的主体也在发生变化，越来越多的青年人和高学历者加入自主创业群体。市开业指导服务中心发布的调查数据显示，目前关注自主创业的群体当中，40岁以下的有一定工作经历和创业基础的中青年人约占60%，已经成为自主创业的主要群体；真正意义上的4050人员仅占两成左右。

服务方式

为了适应本市创业环境的新形势、新变化，进一步突出“自主创业”的内涵，帮助和扶持不同年龄层次、学历层次、投资层次的人员自主创业，专家志愿服务团在服务方式和服务手段上不断创新，针对不同服务对象因人制宜地开展多种形式的开业指导服务。目前已积累形成了“门诊式”、“会诊式”、“上门指导”、“一帮一结对子”、“网上咨询”、“专家讲座”等多种服务形式。

服务成果

六年来，专家们开展义务咨询指导1000多场，参与指导的专家达8000人次，累计为有开业意愿的6万余人次提供了开业策划、法律顾问等18个大类的免费咨询和指导服务。在专家指导下，6200余名创业者成功开业，间接创造3万多个就业岗位。

专家志愿者们无私奉献的精神已经得到了社会各方的广泛认可，历年来获得了多项荣誉：

2005年荣获上海市人民政府颁发的“上海市促进就业工作先进集体”称号

2004年荣获国务院颁发的“全国再就业先进工作单位”称号

2003年荣获中共中央宣传部、中央文明办、解放军总政治部、共青团中央颁发的“全国‘学习雷锋、志愿服务’先进集体”称号

2002年荣获上海市精神文明建设委员会颁发的“上海市志愿者活动优秀集体”

发展形势

回眸六年成长历程，专家志愿团逐渐步入了寻突破、求创新的蓬勃发展期。为进一步发挥开业专家的积极性，更好地为开业者服务，今年开业专家志愿团将以成立首届理事会为契机，进一步完善内部管理运作机制，优化专家结构。

成立理事会是开业专家志愿团顺应形势，加强自身建设，更好为开业者服务的重要举措。本次会议在开业专家中民主选举产生了77人组成的理事会、24人组成的常务理事会和8人组成的理事长、副理事长班子，理事会的构成在年龄、学历、行业、党派等都有所兼顾，将带领全体开业专家为自主开业者做好服务。

下一步，开业专家志愿团通过将专家服务向社区、园区、校区等多个领域延伸；向网络、讲座等多种形式延伸；从指导“开业”向指导“开好业”延伸，进一步提升专家指导水平。

上海市开业指导志愿服务专家招募公告

上海市开业指导专家志愿服务团成立于2000年5月，由上海市委宣传部、上海市劳动保障局和上海市精神文明办联合发起。由社会各界人士志愿参加的，旨在为自主创业者提供咨询指导服务的公益性组织。目前已发展了开业专家志愿者600多人。

为进一步壮大开业专家志愿团队伍，现面向社会招募符合以下条件的志愿者：

1. 具有奉献精神，热心社会公益事业；

2. 70周岁以下，身心健康

3. 在创办管理企业方面有丰富经验或专业特长的企业家、职业经理人和行业专家学者。

凡有意者，请于6月30日前到上海市开业指导专家咨询中心报名，或下载报名表后发送传真、邮寄或E-mail到专家办公室。

邮寄地址：天山路1800号4号楼底楼专家志愿团办公室收

邮政编码：200051

下载报名表：http://kaiye.12333.gov.cn（上海劳动保障网开业指导频道·在线服务）

咨询电话：62297546；

62748577*1005；62748577*4109

传真：62748577*4111或62294219

E-mail：zjzx@12333.gov.cn

专家预约咨询

电话：62748577*1005或62297546

时间：（周一至周五9:00-17:00，周六9:00-11:30）

地址：天山路1800号4号楼底楼或各区县开业指导服务大厅

专家网上咨询：登陆上海开业指导服务网http://kaiye.12333.gov.cn

离岸金融及相关介绍 篇4

离岸银行又称离岸单位，是设在离岸金融中心的银行或其它金融组织。其业务只限于与其它境外银行单位或外国机构往来，而不允许在国内市场经营业务。

离岸金融业务迅速发展的主要原因是：离岸银行不必持有准备金，其经营成本低于国内银行；离岸银行不受利率上限的约束，即它们对存款户支付的利率可高于银行对国内存款户支付的利率，而且可以对活期存款支付利息；离岸金融享受税收上的优待。

离岸金融市场与传统的国际金融市场的区别；

1.从市场的性质看，传统国际金融市场本质上是个国内市场，因为它受市场所在国法令的管制，经营的是市场所在国的货币，利率体系也是实行所在国利率。而离岸金融市场是一个无国籍的、完全国际化的市场，它不受任何一国货币法令的管制，主要经营境外货币，实行特有的国际利率结构。

2.从借贷关系看，传统国际金融市场的借贷关系是在本国人和外国人之间，即本国人资金为外国人提供本国货币贷款，并以国内资本净输出为特点;而离岸金融市场的借贷关系是在外国人与外国人之间，即用非居民存款向非居民提供外币存款，并以境外资金来源为特征。

形成离岸金融市场，须要具备的条件：

一是放宽金融管制和外汇管制，允许对跨境资本的自由流出流入，减少对利率及金融交易的限制;免除对外币存款准备金的要求;二是有宽厚的税收政策，提供税收减免等优惠措施，诸如要求减免或完全豁免利息预扣税、所得税、地方税和印花税等;

三是保持所在地国家或地区政局、经济的稳定，政策变化和法律修订需具有较强的透明度，具备经济稳步增长的背景。要有健全的金融法律制度，以保护金融交易双方的市场秘密;

四是具备完善的金融基础设施，具备有经验和高效率的金融机构，拥有大量金融专业人员和先进的国际通讯设备，为非居民提供高效率的金融服务;五是具备有利的经济和自然地理位置，连接全球的国际金融市场网络，以及所在地城市或地区跨国公司和跨国金融机构相对集中等。

离岸金融业务的发展和离岸金融市场的迅速扩张，促进了国际性银行的发展和国际信贷、国际融资的增长，但由于离岸存款不受各国国内法规的各种限制，它对存款所在国的货币供应量、银行管制与货币政策的实施都产生了一定的影响。

信用证（Letter of Credit ,L/C)是指开证银行应申请人的要求并按其指示,在符合信用证条款的条件下，向第三方开立的载有一定金额的，在一定的期限内凭符合规定的单据付款的书面保证文件。即信用证是一种银行开立的有条件的承诺付款的书面文件。信用证是国际贸易中最主要、最常用的支付方式。在国际贸易活动，买卖双方可能互不信任，买方担心预付款后，卖方不按合同要求发货；卖方也担心在发货或提交货运单据后买方不付款。因此需要两家银行做为买卖双方的保证人，代为收款交单，以银行信用代替商业信用。银行在这一活动中所使用的工具就是信用证。

自保公司，即自营保险公司，是由非保险企业拥有或控制的保险公司，其主要的目的是为母公司及其子公司的某些风险提供保险保障。随着自保公司的发展，其含义也逐渐加入开放性，不仅仅为母公司提供保险，也为与母公司无隶属关系的企业提供保险。因此，有的自保公司由最初的作为企业内部的风险管理机制，逐步发展成为以利润为中心。ETF是Exchange Traded Fund的英文缩写，中译为“交易型开放式指数基金”，又称交易所交易基金。ETF是一种在交易所上市交易的开放式证券投资基金产品，交易手续与股票完全相同。ETF管理的资产是一揽子股票组合，这一组合中的股票种类与某一特定指数，如上证50指数，包涵的成份股票相同，每只股票的数量与该指数的成份股构成比例一致，ETF交易价格取决于它拥有的一揽子股票的价值，即“单位基金资产净值”。⑴与封闭式基金相比：相同点：同样可以在交易所挂牌交易，就像股票一样挂牌上市，一天中可随时交易。

不同点：①ETF透明度更高。由于投资者可以连续申购/赎回，要求基金管理人公布净值和投资组合的频率相应加快。②由于有连续申购/赎回机制存在，ETF的净值与市价从理论上讲不会存在太大的折价/溢价。

⑵与开放式基金相比：相同点：与开放式基金类似，ETF允许投资者连续申购和赎回。

动感影院相关知识介绍 篇5

动感影院，银幕影像大而清晰，自观众面前延至身后，且伴有环绕立体声，观众在观看立体电影时，观众如置身其间，能充分的沉浸于电影内容的变化上，可实时感受到风雨、雷电、撞击、水雾、拍腿等环境特效与立体影象对应的身体反应，临场效果十分强烈。

动感影院特点：

动感影院的幕布较其他各类幕布其表面积要大的多，当观看它时，就像被无限延伸的空间所覆盖，给人们无限遐想。加上动感座椅的模拟仿真效果，随着影视内容的变化，可实时感受到风暴、雷电、下雨、撞击、喷洒水雾、扫腿等身边所发生与立体影象对应的事件。在影院环境内模拟，安装下雪、下雨、闪电、烟雾等特效设备，营造一种与影片内容相一致的环境。利用高科技手段制作的立体影像，佩戴上立体偏光和其他眼镜，实现强烈的出屏效果，使观众全身心的沉浸在影院互动系统中，超强的沉浸感与视觉冲击力，无论太空，海底还是名山大川，现代都市，我们穿行其间时所带来的无比震撼恐怕只有亲身体验才能了解科技带给人们的无限乐趣，也是人类有史以来从未感受过的体验。

动感球幕影院作为比球幕影院、巨幕影院、环幕影院以更具震撼力的表现形式，已经被公认为是目前能体现“身临其境”感的更佳的播放载体。

动感电影的多自由度分为升降、俯仰、摆动、侧移多种运动方式。每套座椅可乘坐两人或四人，组合方便，动感效果好。

独特优势：

1.佩戴上立体偏光眼镜作为观影工具，使观众看到的影片左眼和右眼的图像不同，这样反映到人脑中的影像就是立体影像，从而创造置身其中的立体视觉空间。眼镜特点：清晰度高，重量轻，不疲劳，成本低廉。

2.幕板材质为微孔防锈铝板，添加了合金元素使其本身就具有很高的防腐蚀功能，在耐候性、耐腐蚀性、硬度、强度等方面，其效果要优于其他幕布材料。成像电影级别清晰度，安装牢固且不易变形。

3.采用较高级投影机，经过播放融合同步软件，达到画面清晰，无接痕。

4.音场采用全景环绕音频系统，使得座椅上每个人都能体会到最佳的音场感觉，高品质音频声波会让你身上每个细胞随着电影情节一起运动，什么叫“惊心动魄”，什么叫“心旷神怡”，看过立体电影，会对这些词有更深刻的认识。

5.座椅的特色会对整个系统起到强大的辅助作用，座椅互动系统的应用会给观影的人带来声、光、电、水、气的多重感受。

环境特效一般是指：闪电模拟/下雨模拟/降雪模拟/烟雾模拟/泡泡模拟/降热水滴/振动/喷雾模拟/喷气/喷雾/扫腿/ 耳风/耳音/刮风等其中的多项。

动感影院可呈现给观众无边界、接近真实的视觉感受，画面的特点是“真实的全景”，故适合放映体验式的、浏览式的风光类影片和记录片等。艺术要求：

影片多运用浏览式、穿梭移动式、模拟飞行式镜头，景别多为大全景或全景。影片类型：

科普类：三维动画模拟太空（星座、天体、星系、星云、宇宙旅行、时空理

论）

航拍地貌（海洋与陆地地貌、山脉、河流、城市等）

水下摄影、自然灾害及气象（火山、地震、海啸、云雾雨雪）等

科幻奇幻类，三维动画模拟的恐龙时代、传说故事、动漫网游等奇幻题材等刺激震撼类，模拟飞行、漂流、滑雪、战场。

影院所需场地大小要根据客户情况不同，处理的方式也不同。根据场地大小，来设计座位数目；确定了座位数目，可以根据座位数目，确定需要多大的场地。动感影院的座椅系统对场地的承重会有严格的要求，尽量选择一层或者地下做为动感影院的场地；还需要对动感影院的层高有要求，这样才能呈现梯形排列座位，一般要求层高在4.5 米左右。

动感影院影厅墙壁采用软包装饰或吸声材料，以符合影院吸音要求，面料要必须符合消防防火规定。影厅屋顶在图纸要求的高度上方做轻钢栅格吊顶，颜色为黑色，在做栅格吊顶之前，屋顶面及所有安装在栅格上的设备(如通风管道，走线管道等)均需做喷涂黑灰色表面处理。

动感影院的设备：投影系统、座椅系统、显示系统、特效系统、音响系统等。单位或个人根据要求来采用设备，不同的设备有不同设备的预算，设备质量越好，效果越好。

动感影院运用的技术：机电控制技术、数码影视技术、传感技术、同步控制技术、偏振立体同步控制技术等技术，随着科技的不断发展，新技术也是不断出现。

动感影院是在普通数字电影基础上发展而来的影院模式，片源制作时，片源画面使用左右眼错位显示，每通道投影画面使用2 台投影机投射画面，通过偏振镜片与偏振眼镜、片源左右眼画面分别对映投射到观众左右眼球，产生立体临场效果。

人力资源相关介绍 篇6

在大数据时代, 我们已经离不开对数据进行分析与处理。大数据正在成为生活中的一部分:用大数据预测疾病, 用大数据预测奖项, 用大数据支撑智能交通, 用大数据助力企业商业决策, 用大数据分析客户心理。随着人们对数据结果的要求日益增加, 人们提出了诸如分类、聚类、结合神经网络等更加可靠的方案。然而大量的数据中存在有用和无用的数据, 如何从繁琐的大数据中取其精华去其糟粕成为当前挖掘数据中亟须解决的问题。为了这一需求人们对在数据处理中应用深度学习进行研究与技术推进, 以此来适应在大数据时代下各领域对数据的应用。

2数据挖掘

从海量的数据库中挖掘信息的过程挖掘就称之为数据挖掘 (Data Mining) 。换句话说, 在数据库中的海量数据里找出隐含的、之前未知的有研究价值的信息的这一非平凡过程就是所谓数据挖掘。

数据挖掘是一项探测大量数据的业务流程, 而且以发现有意义的模式 (pattern) 和规则 (rule) 为目的的。数据挖掘是基于机器学习、人工智能、模式识别等的一种决策支持过程, 来智能分析企业数据, 做出归纳性预测, 帮助决策者根据已挖掘出的潜在的模式决策出正确的方案。

数据挖掘是要构造一个分类函数或模型 (常称作分类器) , 该函数是根据事物属性、特点加以划分, 而且该函数或模型能把数据库中的数据项映射到一个指定的分类类别, 即分类功能;把整个数据库划分成不同的群组, 并且规定同一群组内数据尽量接近相同、不同的组群差别显著, 此为数据的聚类;关联分析就是采用关联规则和序列模式技术发现数据库各值的相关性;数据的预测顾名思义, 把握数据规律, 做出合理推测;偏差的检测是对少数的极端数据进行分析, 表明其内在原因。

3深度学习

研究人员对神经网络的不断研究, 以此引出了深度学习 (deep learning) , 可以说深度学习是神经网络的延伸。深度学习常常被误会为一种机器学习模型, 而实际上它是一个框架、一种思路。

经研究表明, 为能够学习表达高阶抽象的复杂函数, 解决模式识别、数据分类、聚类和语言理解等相关的人工智能任务, 需要融合深度学习。对于一些机器学习算法, 会提到特征提取与选择, 深度学习所解决的问题是在像文本分类, 图片识别等过程中可以提取到让计算机明白的特征, 最理想的情况就是把人类理解的特征复制到计算机上。

相对浅结构神经网络其优势为可以较好的实现高维复杂函数的表示;一个很重要的原因引用深度学习是它的高精确度;不需要手动提取特征, 自动提取特征;其采用分层进行处理数据, 神经网络每一层可以提取出输入数据不同水平的特征。

4深度学习在数据挖掘中的应用

人工智能是通过一定的算法使计算机认知、认识世界, 制造出与人类智能相似的方式做出反应的机器。研究人员模仿人类来制定特定的推理和认知, 以此形成最初的人工智能。目前深度学习被人们所重视起来, 许多公司企业着手研究深度学习。

近年来, 深度学习尝试解决抽象认知的问题, 而且取得巨大的突破。深度学习将人工智能带上一个新台阶, 不仅在学术上产生巨大的影响, 而且在实用性上取得进展。在数据挖掘方面取得一定的研究进展, 语音识别方面, 深度学习采用深度模型去替换声学模型中混合高斯模型, 获得30%左右错误率降低;图像识别方面, 通过构造深卷积神经网络, 将原有26%的错误率降低到15%, 又进一步加大加深网络的结构, 错误率降至11%;在自然语言处理方面, 在所得结果相当的条件下与其他方法相比, 如果采用深度学习框架, 能免去繁琐的提取特征的步骤。可以说, 深度学习是特别接近人的大脑的智能学习方法, 在一定程度上在挖掘数据的过程中非常适用。

在视觉问题上, 深度学习带来了巨大影响。其中几个成果:

(1) 人脸识别——LFW数据库上的结果, 起初90%左右的正确率, 到现在99.5%以上。人脸相关的应用受此影响, 也越来越多。

(2) 通用物体检测——Image Net上的检测任务结果, MAP最早的0.3左右, 提高到0.66, 而且还有提高空间。

(3) 图像分割——现在深度学习已经可以做到输入的是一张图片, 输出就是逐个像素分割后的结果, 中间也不需要任何预处理, 并且精度远超非深度学习的结果。

5结语

目前, 采用深度学习对数据进行挖掘是比较热门的方法, 因为能自动对数据进行快速处理, 而且准确度较高, 但毕竟深度学习还是一门不成熟的框架, 同样存在着一些问题。诸如, 局部最优问题;内存消耗大, 计算复杂;人脑机理许多没应用上;认为设计模板可行性;代价函数设计;整个网络的设计等。这些问题需要在将来的研究中解决, 以便更加完善深度学习, 适应大数据时代。

摘要：当今, 由于互联网频繁的使用, 海量的数据的产生, 人们已然进入了大数据时代。在人们日常生活中产生了大量的数据, 由于这些数据涉及信息量巨大、内容越来越复杂, 导致对数据的分析和使用过程中所需考虑的问题越来越多。随着问题的加深深度学习在数据挖掘上的应用应运而生。本文对深度学习和数据挖掘进行一定的介绍和了解, 以此分析总结深度学习在数据挖掘上的应用。

关键词：数据挖掘,神经网络,深度学习,人工智能

参考文献

[1]Jiwei Han, 等.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社, 2012 (07) :9-23.

[2]Simon Haykin (加) , 等.神经网络与机器学习[M].北京:机械工业出版社, 2011 (01) :1-25.

人力资源相关介绍 篇7

判断企业收购成功与否，人力资源的整合结果是一个重要衡量指标，而人力资源整合又与不同类型的收购模式紧密相关。纵观企业收购史，企业收购类型大致有三种，即“大鱼吃小鱼”式的收购、“势均力敌”式的收购和“蛇吞象”式的收购。不同类型的收购对收购双方企业员工产生的影响是不一样的。因而在收购后的人力资源整合过程中，需要重点关注的方向和重点解决的问题也有所区别。

在“大鱼吃小鱼”式的收购中，大企业收购小企业的目的往往是为了实现企业规模的快速扩张，或者是为了弥补企业在被收购企业市场上的空白，因此一般不会出现大规模裁员，也极少出现人力资源管理上的颠覆性变革。但是被收购一方的企业员工往往会产生复杂的心理变化。他们会认为“被收购的企业是经营失败的企业”，并把这种观点带到对自身的评价上，认为自己在该企业的工作缺乏价值，他们可能会对未来缺乏信心，害怕环境的变化将引起自身利益的损失，进而出现消极怠工的现象。这需要引起人力资源部门的高度重视。人力资源部要以一视同仁的态度对待所有员工，加强与员工的沟通，开展新企业文化的宣传和培训，通过各种方式持续地给员工注射“强心剂”，不断鼓励他们，帮助他们重拾信心。

百安居收购欧倍德之后采取的一系列人力资源措施为这一类型的并购提供了很好的借鉴。2005年4月27日，百安居（B&Q）的母公司英国翠丰集团宣布收购欧倍德亚洲控股公司，以8500英镑的价格收购欧倍德在华的13家门店。此前百安居已经位居中国建材超市行业的第一位，通过这次收购，其门店数从23家增加到36家，大大巩固了其行业第一的位置。在并购完成后，百安居迅速采取了一系列人力资源整合措施。

◆ 积极的企业文化沟通。

文化沟通对于并购成功来说非常关键。百安居有弹性工作制，管理非常灵活，决策速度快。而欧倍德是一个德国公司，注重流程管理，等级非常分明，做决定的速度很慢。为把文化迥异的两个公司整合在一起，完成平稳的过渡，百安居非常重视和双方公司员工的沟通：一是与高层CEO进行沟通，百安居亚洲所有的总裁都和欧倍德方面的总裁做了沟通；二是公司每周都向员工报告合并的进展，并去往每家百安居和欧倍德店进行演讲，使员工了解百安居和欧倍德不同的流程和文化。在差不多三周的时间里和所有欧倍德员工进行了一对一的对话。

◆ 多种人才挽留举措

百安居对欧倍德方面的人才挽留非常重视，特别是对各个部门的经理和主管，针对这些人员，百安居制订了一个短期的人才挽留计划。从2005年7月～12月，这些员工都能够继续留在公司。公司还在2006年1月向这些员工发放了特殊奖金，即三个月的工资。在挽留欧倍德主要员工的同时，对百安居一些部门的主要员工也开展了挽留计划。挽留计划的效果非常好，在并购完成半年后的2006年1月，享受挽留计划的人没有一个人离开公司。针对中长期的人才流动，百安居也有相应的关键人才流动中长期解决方案。百安居对合并之后的关键职位进行了评估，对两家公司中重复职位的人员安排，公司采取的方法是让百安居和欧倍德的员工进行公平竞争，在此基础上对所有职位进行合理安排。整个过程中裁员人数很少，百安居对所有员欧倍德员工都做出了安排。80%的员工愿意接受安排，对于其余20%不愿接受安排的员工，则按照劳动法的相关规定解除合同，给予相应的补偿，员工非常满意地离开。

◆ 人力资源政策调整

在并购完成后，百安居聘请了咨询公司，对公司所有的薪资政策做出了调整。针对两家公司的不同之处，如百安居有清晰的佣金体制，而欧倍德原来没有佣金体制，百安居为两家公司的员工提供了大量的培训，特别是让原欧倍德的员工了解公司的政策和文化。此外，百安居对两个公司原有的所有人力资源政策都进行了回顾，吸收了双方政策中好的方面，据此制订了新的人力资管理政策。

对于这类收购，往往是收购与被收购企业双方在市场上都占据相当的份额，并长期形成相互竞争的格局，而最终一方收购另一方的结局，更多是残酷竞争导致的后果，因此，收购给双方企业员工带来的心理变化是相当微妙的。这种变化如果不加以引导，极有可能会引发双方员工之间往日矛盾的升级，甚至会带来“口水战”和歧视行为，这无疑对收购后的人力资源整合有非常大的负面效应。因此，人力资源部应尽快完成人员整合和高管选拔，并在引导企业氛围的融洽方面多下工夫。此外，由于公司业务、规模等大致相同，并购完成后很有可能会出现裁员，怎样正确、高效地做好裁员工作，稳定员工情绪，也是非常重要的一点。

在这类型收购中，惠普和康柏的强强联合为业界所称道。2001年9月4日，惠普发布消息称已经与康柏公司达成一项总值高达250亿美元的并购交易，交易将以股票收购方式进行。此后的8个月对于惠普来说却极不平静，两大创始人家族董事均对合并计划表示反对意见，矛盾预演愈演愈烈。经过一场惊心动魄的运作，CEO卡莉·菲奥瑞娜（Carly Fiorina）终于促成这桩合并案在2002年5月顺利完成。此后，惠普、康柏开始走上整合之路，并在人力资源整合方面做出了卓有成效的努力。

◆ 迅速进行人员整合：

并购对每个员工来说都意味着着不确定性，如果不确定性时间拉得很长，员工会出现焦虑和恐惧情绪，工作效率也会严重下降。在这个过程中，员工还很有可能会被竞争对手挖走。因此，惠普在进行人员整合时特别强调速度。在2002年5月的会议之后，中国区康柏的员工就从丰联广场搬入惠普大厦，两家公司正式合并。从2002年5月到7月，仅仅经过两个月的时间，所有的人员安排都已确定。

◆ 开放和严谨的高管选拔

新惠普选拔高层是一个开放和严谨的过程，首先是确定了四大集团的架构——信息产品集团（PSG）、成像和打印集团（IPG）、企业系统集团（ESG）、支持及专业服务集团（HPS），然后为四大集团分别选择领导人。惠普和康柏的人员共同组成专门的面试委员会，选择的尺度是公平和公开的。在中国区的四个高层职位人选确定后，再由这些已选定的高管确定下一层的人选，层层递推。确定人选的进度很快，每一层人员的确定时间最多只需1～2周。

◆ 有效的裁员管理：

由于老惠普和康柏在中国区业务重叠太多，裁员不可避免。例如，对于HPS集团来说，大约老惠普裁员10%～20%，康柏裁员30%～40%；对于PSG集团，大概是惠普裁员6%～8%，康柏裁员14%～16%。惠普和康柏分别给离开公司的人员支付了N+3和N+1的工资。但并不是在所有人员安排完毕后就要求没被安排工作的员工离开。很多暂时“失业”的员工被放入“蓄水池”，做一些临时性的工作或者被安排休一个月假，之后如果有部门缺人，会再来蓄水池里挑选合适的人选。

◆ 成功的文化整合

为解决两家公司的企业文化融合问题，惠普专门成立了一个“文化融合小组”。在收购完成的2002年5月，全体员工都分到了新惠普的徽章，以及统一的HP.com电子邮件系统帐号。此后，惠普还在几家分厂进行除旧布新运动，清除贴有旧康柏商标图案的产品。同时，公司迅速设置了巨大的内部计算机网络，这成为了员工取得公司信息的首要渠道。员工可借由电子邮件或语音邮件，与尚未谋面的同事沟通。此外，从合并伊始，新惠普的领导层会定期在一起讨论公司的文化和理念，推动文化的融合。

在“蛇吞象”式收购中，收购企业与被收购企业差距较悬殊，被收购企业的员工难免产生情绪失落、角色模糊等“并购情绪综合症”，这直接影响到员工士气和工作效率。对于此类收购的人力资源整合，首先，在收购前就必须与被收购方员工进行沟通，将员工的“并购情绪综合症”的影响降到最低。其次，尽快形成被收购企业关键人才清单，尽早开展人才评估和选拔，将合适的人放在合适的位置上，并通过股权激励、一企两薪等方式留住关键人才。当不得不裁员时，人力资源部应当尽早将裁员决定告知员工，让员工有足够的心理准备，同时在裁员策略上也应人性化，在财务状况允许的情况下，尽量向被裁员工提供优厚的补充金，这不但能让被裁者心理得到安慰，也在无形中增加了留存员工的企业认同感。

联想在2004年并购IBM PC事业部，被认为是典型的“蛇吞象”式收购。在收购完成后，联想迅速做出了一系列人力资源管理方面的整合，包括有效的薪酬整合。当时，联想和IBM PC事业部在全球共有两万名员工，员工的薪酬水平差距非常大，联想既不可能削减IBM员工的薪酬，也没有能力将所有员工的薪酬水平都提至最高标准，如何实现员工的薪酬内部公平性成为了一个很棘手的问题。为此，联想成立了项目组开展全球岗位价值评估，项目涉及职位体系、薪酬架构、绩效管理、激励奖励和员工福利几大部分。薪酬制度设计大致分为四个阶段。

◆ 职位汇总以及职位分类。

项目小组把全球的职位全部汇总到一起，然后进行细致的分解。先分大类，再在每个大类内细分成小类，然后依据战略、供应链、业务流程等指标梳理出新联想需要保留的职位，共在全球范围内保留16个职位族，100多职位。

◆ 职位打分放层级。

职位分类梳理好以后，联想按照内部提取出的七个要素给每一个职位打分。然后按照分数将职位纵向分级。这一环节结束后，联想将全球1000多个职位分别放在10个层级中。

◆ 人岗匹配

职位的分类和分级工作完成后，就进入了最重要也是最困难的环节，即把全球两万名员工放入新制定的每个职位上，也就是人岗匹配。这一环节伴随着大量的沟通和培训工作。在这一环节结束后，全球岗位价值评估项目基本上结束，总耗时为一年半不到两年。

◆ 确定市场付薪定位

前期工作准备好后，联想需要给每一个职级的职位确定付薪水平。联想采用市场调查的方法来确定市场付薪定位。同时采取宽带薪酬的结构，拉大非高管人员的带宽以便统一管理全球员工的薪酬。通过一年多的构建，新联想的薪酬体系终于建成，兼具内部公平性和外部竞争性，顺利解决了并购初期所遇到的关于薪酬体系的难题。

入党相关材料详细介绍 篇8

积极分子材料填写须知

1. 认真仔细阅读每份材料首页的说明。

2. 优秀团员推荐表

首先，该表格填写时间应早于积极分子考察表时间;

其次，团组织推荐意见内容为该同志表现，意见以及“推荐其成为积极分子”一句。

在此，填写党支部意见即可;

最后，该表填写时间为推优大会时间。

3. 入党申请书

要求：时间和积极分子考察表上填写的申请时间一致，若有修改，尽量修改申请书上时间。确切到年月日。

4. 思想汇报

自定为积极分子开始，每季度写一份，注意时间的书写(确切到年月日)，以及个人签名。

5. 学习体会

上完党课培训的同学，在党课结束后，需要上交一份学习心得体会。

预备党员材料填写须知

1. 入党志愿书

原则上，必须先在此表复印件上填写，无误后，可以领表填写。

注意：表格P1，学位或职称处填写“无”;

表格P4，最后一个时间为填写表格时间;

表格P5，第二、第三、第五个填写区域，填写“无”即可;

表格P6，配偶情况，在姓名处填写“无”即可，其他根据个人情况填写;

表格P7，第一空白区域填写“无”即可，本人签名不要忘记填写，时间应在成为预备党员之前;

表格P8，入党介绍人意见主要内容为表现，意见，以及“推荐该同志入党”一句。介绍人单位、职务或职业写“大连民族学院计算机学院学生”，签名为入党介绍人签名，两人分开写。两个时间尽量一致，时间晚于P7时间，但也早于成为预备党员时间;

表格P9，支部大会通过接受申请人为预备党员的决议，内容模板如下：

陈婧同志自向党组织提交申请以来，积极靠拢党组织，自觉用党员的标准严格要求自己。该同志积极参加各项集体活动，乐于助人，多次取得荣誉称号且多次获得竞赛奖励。

经支部大会，对陈婧同志入党情况进行了充分的讨论，后举手表决。本部共有党员**人，到会**人，一致认为陈婧同志已具备一名共产党员基本条件，同意吸收其为中共预备党员。报党委审批。

支部名称：计算机学院学生党支部

填写时间为成为预备党员时间。

谈话情况一栏以及P10—P13，暂不填写。

2. 转正申请

转正前半个月左右上交，注意签名及时间。

3.思想汇报

确定为预备党员时间开始，每季度一篇，一般情况下为4篇。