央行后勤职工执行力问题研究

无论是作为一种面对现实并根据现实采取行动的系统，还是作为一门完成任务的学问，或者是全体员工的工作，执行力贯穿于后勤工作的全过程，而每一个后勤职工的执行力水平都影响着后勤工作目标的实现。在后勤工作实践中，执行力问题一直是困扰后勤工作目标实现的重要问题之一，执行力不强，成为制约后勤管理工作无形的软肋。因此，通过打造强有力的执行力文化、构建强有力的执行力团队、培养后勤职工高度的认同感，不断提升后勤职工执行力已经迫在眉睫。     

内蒙古科技支持系统变动的时效性特征

智力支持系统能力水平决定区域性科技现代化程度。应用教育发展力指数、科技资源指数、科技贡献等指数和科技现代化模型对内蒙古科技系统进行地区间的比较与关联分析,该研究结果可以为我国其它区域和少数民族地区的科技进步和智力提升提供借鉴。     

基于植物形态标记的福建常见榕树聚类分析

对福建省30种常见榕属植物的22个性状进行形态聚类分析,结果表明:榕属植物各种之间的平均欧氏距离是5.336 8,欧氏距离最近的是日本匍茎榕和珍珠莲,为1.715 5;硬叶榕和大果榕的欧氏距离最远,为9.770 7.从形态标记聚类图可看出,在纵切线位置(欧氏距离为7.575 1)可将福建省30种常见榕属植物分为6个类群,第1类包括6种榕属植物;第2类包括16种榕属植物;第3类、第5类有3种榕属植物;第4类、第6类只有1种榕属植物.研究结果为福建省榕属植物的分类提供可借鉴的资料.     

河南省畜牧业竞争力时空差异分析

畜牧业竞争力是一个地区畜牧业发展水平的综合体现,以河南省为例,运用主成分分析和聚类分析的方法,选取综合反映畜牧业综合竞争力水平的38个指标,通过分类对比对河南省18个省辖市的畜牧业竞争力进行了分析.从18省辖市畜牧业竞争力得分排名,可以看出从1999年到2008年18个省辖市畜牧业竞争力的动态变化特征,并可分为几种区域...     

层次化的片上网络设计方法

半导体技术的发展以及系统芯片应用复杂度的不断增长,使得片上互连结构的吞吐量、功耗、信号完整性、延迟以及时钟同步等问题更加复杂,出现了以片上网络为核心的通信结构.由于系统芯片结构和片上通信的固有特性,从提高通信性能和降低硬件开销的角度进行层次化片上网络的设计对系统芯片的发展具有重要意义.本文提出了层次化的片上网络设计方法,根据实现工艺和应用需求,进行层次划分,产生若干个IP子集(将这个子集称为"簇"),按照簇间的通信需求进行片上网络的设计.实验表明,采用层次化的片上网络设计方法,能够有效提高系统性能,降低硬件实现的开销,同时满足一定的服务质量要求.     

基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着用户数目和网页数目的日益增加,整个用户矩阵数据极端稀疏并且实时性效果不理想.传统的推荐方法解决不了这些问题.本文结合兴趣度和聚类技术对客户的个人兴趣进行评价,提出了基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统,实验表明,该算法能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量.     

基于聚类非参数检验的动态停车需求分布特征

为了探索动态停车需求的分布特征,提出聚类非参数检验分析方法.该方法按照个体-组-类的顺序对多时段随机变量进行聚合,在各聚合阶段运用相应的非参数检验方法校核结果,在确保拟合精度的同时,采用相应的模型描述动态随机变量的分布特征.结合该方法的运用,从问题确定、数据调查、数据处理与分析以及分布特征的归纳总结等环节详细阐述了动态...     

基于Probit的犯罪嫌疑人判定方法研究

为了在涉案人群中实现计算机识别犯罪嫌疑人,协助办案并提高办案效率,提出了一种基于Probit模型的犯罪嫌疑人判定技术.采用聚类的分离算法、关联算法以及Probit模型的显著性水平参数发现重要属性,通过对重要属性提取后的数据进行训练得到犯罪风险判定模型.实验结果表明,该方法对嫌疑人判定的平均准确率达到90.5%,平均查全率达到92.7%,判定效果较好.     

核素分布的漂亮三角形

在氘氚结团为坐标的核素图中,边长11核素的核素分布最大三角形的3顶点为361818Ar180,1365838Ce7820,1967838Pt1184,3边为坐标S38,差K18和参量2S-H=36.最大三角形由4个边长10个坐标单位的小三角形组成,还可由3个6×6核素的菱形组成,3个菱形内部的3个4×4核素组合共有36核素1144830Cd6618,1275232Te7220,1305432Xe7622;中心区有2个最小三角形,其3顶点分别为偶偶核素,奇A核素1195031Sn6919,1255231Te7321,1275332I7421.     

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.