关爱激励沟通 职工企业共赢

时代的发展,社会的进步,管理的升级换代以及许多优秀企业的经验告诉我们,企业要发展,必须尊重人、关爱人、依靠人、塑造人,注重发挥人的主观能动性,才能不断的增强企业的向心力、凝聚力与核心竞争力。     

福建金融管理干部学院1988年招生消息

<正> 一、大专干部专修科 我院设金融、国际金融、保险三个专业。今年招收大专干部专修科学生200名,其中外省招生100名;本省招生100名,含金融专业60名(人行30名、工行20名、建行5名、其他金融单位5名),国际金融专业20名(中行10名、工行10名),保险专业20名。经所在单位同意可报名参加全国成人高校统考。脱产学习二年,学期期满经考试及格者,发给大专毕业证书。 二、函授大专 陕西财经学院在我院设立函授站,招收函授大专生300名。凡我省金融系统在职干部经所在单位同意均可报名,参加全国成人高     

关于建筑施工企业合同管理问题的思考

市场经济在某种意义上说是法制经济，再贴近些说，是契约经济、合同经济。现代社会可以讲是合同社会。一个企业的经营成败和合同与合同管理有密切关系。因此，必须十分重视合同及合同管理。合同管理必须是全过程的、系统性的、动态性的。全过程就是由洽谈、草拟、签订、生效开效，直至合同失效为止。我们不仅要重视签订前的管理，更要重视签订后的管理。系统性就是凡涉及合同条款内容的各部门都要一起来管理。动态性就是注重履约全过程的情况变化，特别要掌握对我方不利的变化，及时对合同进行修改、变更、补充或中止和终止。本文围绕近年来建筑施工合同管理实践中暴露出来的常见问题，进行深入分析，并提出治理对策，目的是有针对性地加强建筑施工企业的合同管理，维护企业的合法权益。     

铁路旅客列车客座率分类及预测模型研究

铁路旅客列车分类,对于分配旅客运输能力、提高列车收益具有重要意义。建立以客座率最优为目标的列车分类和预测模型,通过数据预处理、分类结果中最优客座率选取和基于随机森林算法的分类预测3个模块展开分析,利用谱聚类-CACC模型和CACC算法对目标和因素变量进行离散化处理,设计基于误差区间交集和样本密度的最优客座率选取算法,并利用随机森林算法对客座率进行分类。最后,通过Kappa指数和百分误差对分类和预测精度进行验证,证明了模型的有效性和准确性。     

建立我省区域性银行的若干思考

组织形式、股金筹集、管理体制、业务经营、机构设立、注童事项等方面提出构思     

基于粒子群算法的铁路客票预售期研究

通过研究粒子群算法,建立铁路客票预售期制定应用研究模型。该模型通过设置平滑度目标函数,分析模型参数设置方法,通过调节客票发售的预售期平滑预售期内的日售票量。以2012年春运客票销售数据作为样本进行仿真实验,对预售期进行了优化。     

基于人工神经网络的铁路客票系统中转路径选取研究

将人工神经网络引入铁路客票发售和预订系统进行中转路径的优选,可以避免人工选择的盲目性,同时也为售票提供方便。通过提出一种中转路径的人工神经网络模型,运用人工神经网络中的误差反向传播算法,利用换乘样本自学习网络结构、各神经元之间的权重和阈值,根据应用实例进行旅客中转换乘最优方案的合理性判断。     

铁路退票险费率计算模型构建研究

旅客在办理退票业务时铁路收取阶梯退票费,所退票额可能无法再次售出,对旅客和铁路双方都存在潜在风险。铁路退票险是一种较好的保险服务,能够分担旅客退票和铁路客运资源在合同约定履行期间内的违约风险,创新客运主营业务服务。借鉴交通运输行业的非寿险费率计算方法,构建铁路退票险费率计算模型。通过分析退票业务,识别退票险影响因素,计算退票险费率,进行退票险知识库闭环管理,研究结果表明依据广义线性模型方法计算的纯保费与传统法差别不大,但可以节省较多的时间,因而使用广义线性模型方法计算铁路退票险费率更为合理有效,有助于加快铁路退票险费率的出台。