机关事业单位工作人员年度考核的现状与分析

考核工作是人事管理工作的重要组成部分,社会主义市场经济的建立和各项管理体制改革的不断深化,对考核的原则、内吝和方法都提出了新的要求。在新形势下为了切实做好年度考核工作,实现科学管理,使考核工作更科学、规范,考核结果更真实、准确,从而为实施奖惩、升降、调整职务或培训提供真实可靠的依据,必须研究考核工作面临的新情况,探索新的对策。     

企业技术创新研讨会综述

由黑龙江省自然辩证法研究会等单位共同发起的企业技术创新研讨会于9月12日至14日在哈尔滨召开。到会的有来自全国各大专院校、科研院所和企业界的代表共62人,向大会提交论文52篇。会议还邀请了日本著名经济学家斋藤先生就日本企业技术创新的理论和实践作了讲学和座谈。 与会代表一致认为这次会议既有企业技术创新的理论探索,只有企业技术创新的案例分析。现把有关内容综述如下: 一、推进企业技术创新的迫切必要性 当前在我国,一方面需要通过企业的技术创新     

魏孝文帝改革后的封建统治者不是地主

魏孝文帝改革后的封建统治者不是地主徐光有，李从军，吴小芬北魏孝文帝在经济上的改革，主要是推行均田制、三长制和新的租调制，确立以均田民或电田民劳动为基础，以国家土地所有制为前提的封建生产方式。长期以来．有些《中国古代史》和《魏晋南北朝史》著作．将魏孝文...     

钢管混凝土基本构件动力性能的试验研究

本文介绍在400t快速加载试验机上,对5种管径3种加载速率的钢管砼轴压和纯弯构件的动,静对比试验。验证并发展了关于钢管砼短柱动承载力的若干结论;对钢管砼梁的动力抗弯强度进行了初步分析探讨;提出了防护结构设计实用的有关计算公式。     

“二七”大罢工

一九二三年二月七日,京汉铁路广大工人为了抗拒军阀吴佩孚强行禁止召开京汉铁路总工会而举行了声势浩大的政治大罢工。这是中国共产党领导下的全国第一次工人运动高潮的最高峰。它沉重地打击了帝国主义和封建军阀的反动统治,显示了中国工人阶级的伟大力量,是我国工人运动史上极其光辉的一页。总工会的筹备和召开长辛店机车车辆工厂是中国共产党最初做职工运动的起点之一。早在一九一八年冬和一九一九年春,我们伟大领袖和导师毛主席曾两次来到这里,深入工人群众,调查研究,传播马列主义,把革命的火种撒在工人的心里。一九二○年夏,北京共产主义小组出版了工人小报《劳动音》,用通俗的语言和生动的实际材料,教育广大工人认识本阶级受压迫受剥削的原因,启发他们提高阶级觉悟,号召他们团结起来,向反动军阀作坚决的斗争。为了在长辛店组织工会,邓中夏等同志于这年年底来到这里,筹备举办劳动     

總路綫給我的教育

通過總路綫的學習,我明確了我們國家向社會主義社會過渡的總方針和具體道路,也明確了過渡時期社會科學工作者的任務。由此,我進一步認識到自己工作的重要意義和發展方向,開始批判和克服一些資產階級個人主義的思想表現和工作中的某些缺點和錯誤。     

戈德堡

七月二十日,美国总統約翰逊任命最高法院法官阿瑟·戈德堡接替死了的史蒂文森,为美国駐联合国首席代表。戈德堡一九○八年生,父母是犹太血統的移民。一九三○年戈德堡在美国西北大学获法学博士学位,之后从事律师业。第二次世界大战期間,戈德堡以陆軍少校銜在美国的战略服务处工作,美国前总統肯尼迪曾贊揚戈德堡“在欧洲战場的作战中,对情报活动作出了重要的貢献”。从一九四八年开始,戈德堡     

浙江岱山岛修造船厂附近夏季潮间带的生物种类组成、数量分布及生物多样性研究

2011年7月15日和8月1日,在浙江省岱山岛岱西镇舟山海天船舶工程有限公司（A3采样点）、浙江海舟修造船有限公司（A2采样点）和岱山东沙古镇附近（A1采样点）滩涂潮间带进行大型底栖动物资源调查与采样。经鉴定、测量及计算,得3个采样站位的生物丰度由大到小排序为A1（63．73ind／m2）〉A3（23．19ind／m2）〉A2（8．54ind／m2）,生物多样性指数由大到小排序为H＇Al（2.24） = H＇A3（2.24） 〉H＇A2 （1.81） ,总生物量从大到小排序为Al（51．27g／mZ）〉A3（45．36g／m2）〉A2（8．48g／m2）。由此可知,Al采样点的生物量稍高于A3采样点生物量,显著高于A2采样点生物量,A1采样点物种多样性则与A3采样点相等,二者均高于A2采样点物种多样性,表明修造船业对附近海洋生态环境产生严重危害,有荒漠化的趋势。建议舟山船舶修造业发展必须遵循科学论证、合理规划和布局原则,科学保护海洋生态环境,使船舶工业和生态环境和谐可持续发展才是舟山船舶工业发展的必由之路。     

PSO与PCA融合优化核极限学习机说话人识别算法仿真

基于机器学习理论开展说话人识别的研究取得了很大进展,在基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)和梅尔倒谱系数(mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)说话人识别研究基础上,通过主成分分析算法(principal component analysis,PCA)对MFCC进行降维优化、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对KELM初始输入参数进行优化开展基于PSO和PCA融合优化KELM说话人识别算法研究。改进后的算法在MATLAB平台上仿真通过,并与MATLAB语音工具箱提供的神经网络和支持向量机说话人识别算法做了性能对比分析。仿真研究结果表明:通过PSO和PCA融合优化改进的KELM,初始输入参数可以任意确定并且不需要迭代更新,并能有效克服因初始权重随机确定导致的性能不稳定,进一步提高分类匹配和运算速度,具有很好的推广应用价值。