简介：摘要近年来，国内经济发展态势大好，在市场化经济的形成与壮大的历程中，社会迈入了全新的经济时代，新经济时代的到来为我国企业带来了新的发展契机并提出了新的挑战。薪酬管理作为企业人力资源管理的重点内容，在经济转型发展的新形势下，企业要想在经济市场站稳阵脚，取得长久、稳定的发展，就必须进行薪酬管理的革新，实施有效的薪酬管理策略，以稳定员工队伍，维持经营实力。在实际工作中，由于受到薪酬分配、薪酬激励性不足等一系列因素的影响，薪酬管理工作中仍然无可避免地存在许多难以忽视的问题，长此以往，势必影响到企业人力资源管理工作的质量。鉴于此，新形势下，开展关于加强人力资源薪酬管理的研究工作，将有着十分必要的现实意义。

简介：摘要在国家经济高速发展与供电公司体制变革的背景下，对人力资源（简称HR）的竞争已变成供电公司稳定发展的核心因素。对供电公司HR管理的教育和培训属于整个供电公司HR管理的关键环节。本文介绍了供电公司HR管理教育和培训的作用，然后指出了目前供电公司HR管理教育及培训的基本现况，并提出了科学的教育培训对策。

简介：摘要随着信息技术、自动化技术的发展和人们用电需求的日益增长，电力系统自动化建设不断加快，电力通信安全形势有所恶化，电网建设的标准和配网通信网络安全面临新的挑战。本文简要概述了配电网自动化通信系统中的网络安全管理问题，从影响信息安全的各种因素入手，探讨了一些应对措施。

简介：本文运用主方程等方法给出随机和择优混合演化网络模型稳态度分布存在性的严格证明,并推导度分布的表达式,进而得知该混合演化网络为无标度网络.

简介：本文提出了一种新的离散网络平衡设计二层规划模型，模型同时考虑了新增路段及已有路段的扩容，而且允许不同等级的扩容选择。模型求解中，上层采用粒子群算法，而下层则采用本文作者提出的仿射尺度内点算法。数值计算结果显示，本文构建的算法能够快速有效地求解这类新的网络平衡设计二层规划模型。

简介：

简介：研究具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，通过构造合适的Lyapunov函数及不等式分析技巧，给出了时滞细胞神经网络全局稳定的新的充分判据，这些结论推广了已知文献中的结果。

简介：介绍一些网络聚类算法及其基本原理,简述了其在生物信息学的应用。本文不是网络聚类算法的全面综述,只介绍这些网络聚类算法的基本思路,体会其数学建模的基本思想。

简介：以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注，并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率，本文设计了2种改良的深度卷积神经网络，这些改进加快了神经网络的训练速度．有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型，该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验，改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型，这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后，构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”，该系统能够自动检测出CT影像中肺结节，并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用，可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度，提高阀片效率，服务更多患者；减少漏诊和误诊发生的次数，有助于提高肺结节的诊断准确率；从而促进我国肺癌早筛工作的推广。

简介：本文针对某型陀螺启动特性进行了试验研究，在陀螺启动漂移特性试验数据基础上，用神经网络建立了启动漂移速率温度的非线性模型，并对模型进行了检验，证实了神经网络的有效性

简介：考虑一个受控制的交通网络,一类用户属于领导者,按照系统最优原则选择出行路径;另一类用户属于跟随者且具有不完全信息,按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种Stackelberg博弈下的混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络的效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及控制系数有关.

简介：本文利用复杂网络理论，采用无标度网络模拟现实的组织模型，并研究知识在这个模型中的传播演化问题。通过模拟发现：知识在组织内的传播，首先和知识传播成功的概率有关，成功传播的概率越高．知识越容易扩充到整个组织系统，但随着时间的延续，系统拥有知识的人趋近于某一确定值；其次知识在传播速度上明显表现出钟状形态，开始传播速度较低，然后传播速度逐渐加快，达到最大值，最后逐渐下降；第三组织规模对知识传播周期基本没有影响。第四当组织内存在拒绝学习知识者，则知识在系统内传播速度将大幅下降，所需周期增加明显；第五考虑知识拥有者因遗忘而退化和知识抗拒者因观念转变而进化的情景，发现遗忘对组织的传播速度的不利影响要超过进化带来的有利影响，因此组织要重点用好知识拥有者，在使用中强化知识记忆，防止知识遗忘。

简介：研究了神经网络对课堂教学质量进行综合评估的原理、方法和过程,并成功地应用于实际中,结果表明该方法简洁,准确,并能克服各种人为因素.

简介：基于等级特征与可变信息板（VMS）研究了交叉巢式Logit（CNL）模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论：等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数（θ）弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。

简介：研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明：在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。

简介：本文利用BP神经网络建立起66例肝硬化治疗结果数据预测模型，并基于matlab得出预测结果。实验证明利用BP神经网络可有效地预测肝病治疗效果。

简介：文章介绍了利用网络课堂进行大学物理教学的实验背景，实际做法，学生反映，提出了教师由试验过程中发现的问题和思考。

简介：从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。

简介：随着计算机技术、网络技术的普及,利用先进的计算机技术、多媒体技术、网络技术,实现校园网络化、资源数字化、管理科学化,即教育信息化,已成为高等学校改革的重点.数字化教学资源建设是实现教学手段和教学方法改革的关键,是实现教育信息化的基础.大学数学数字化教学资源在高等学校数学课程建设和教学中正发挥着越来越大的作用.

简介：对于一个流域而言,解决水资源短缺及污染最为有效的经济手段是建立以流域统一管理为基础,兼顾水权交易和排污权交易的市场体系。在水交易市场运作过程中存在着流域管理机构和具体用户之间的利益矛盾,为此本文构建了以流域管理机构作为流域水资源系统整体计划、控制和协调中心的上层决策者,各用户作为具有相对自主权的下层决策者的决策管理机制,并利用二层规划方法对流域水资源的交易进行建模研究,期望实现流域水资源的最优分配。最后,应用算例验证了模型及求解方法的可行性和有效性。