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西北农林科技大学:《人力资源管理》课程PPT教学课件(讲稿)第十一章 劳动关系
文档格式:PPT 文档大小:82KB 文档页数:25
概念 劳动关系 劳动者与所在单位之间在劳动过程中发生的关系。 企业所有者、经营者、普通职工及其工会组织之间在 企业的生产经营活动中形成的各种责、权、利关系, 主要包括:所有者与全体职工(包括经营管理人员) 的关系;经营管理者与普通职工的关系;经营管理者 与工人组织的关系;工会与职工的关系
《数理逻辑》课程教学资源(PPT课件讲稿)第10章 关系
文档格式:PPT 文档大小:1.61MB 文档页数:150
10.1 二元关系 10.2 关系矩阵和关系图 10.3 关系的逆、合成、限制和象 10.4 关系的性质 10.5 关系的闭包 10.6 等价关系和划分 10.7 相容关系和覆盖 10.8 偏序关系
东南大学:《离散数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 集合论(集合与关系)
文档格式:PPT 文档大小:1.58MB 文档页数:130
集合论是研究集合的一般性质的数学分支,它研究集合不依赖于组成它的事物的特性的性质。在现代数学中,每个对象(如数、函数等)本质上都是集合,都可以用某种集合来定义。数学的各个分支,本质上都是在研究这种或那种对象的集合的性质。集合论已成为全部现代数学的理论基础。集合论的特点是研究对象的广泛性。它总结出由各种对象构成的集合的共同性质,并用统一的方法来处理。因此,集合论被广泛地应用于各种科学和技术领域。 §1集合的概念和表示法 §2集合的运算 §3序偶与笛卡尔积 §4关系及其表示 §5关系的性质 §6复合关系和逆关系 §7关系的闭包运算 §8集合的划分和覆盖 §9等价关系与等价类 §10相容关系 §11序关系
山东大学:《国际贸易》课程教学资源(PPT课件)第九章 关税措施
文档格式:PPT 文档大小:609KB 文档页数:68
本章学习重点: 1 关税的种类有哪些? 2 征收关税的方法 3 海关税则 4 关税的经济效应 第一节 国际贸易政策概述(自学) 第二节 关税的一般分析 第三节 关税的分类 第四节 关税制度 第五节 关税的经济效应
《运筹学》课程教学讲义(Operations Research)第十二章(12.2)统筹图中有关参数的计算
文档格式:DOC 文档大小:218.5KB 文档页数:5
12.2统筹图中有关参数的计算 关键路线(critical path):统筹图中从总开工事项顶点到总完工事项顶点的最长的有向路 华罗庚先生称关键路线为主要矛盾线 关键路线的长度:关键路线上各工序时间之和 关键工序:关键路线上的工序
《行政论坛》:西方政治与行政关系的历史演变及趋势
文档格式:PDF 文档大小:303.91KB 文档页数:4
在西方政治与行政的发展过程中,政治与行政的关系一直是一个悬而未决的实践和理论问题。本文以西方主要国家为参照,考察了其在近代以来在政治与行政关系上,由政治化行政关系,经政治与行政二分关系,到政治行政混合关系的演变过程,揭示这种关系可能的发展方向,及隐含在西方社会政治经济制度中的导致其政治与行政关系发展的内在动因,即民主与效率的矛盾
西安交通大学:《管理学基础》竞聘的策略与实践一
文档格式:PPT 文档大小:133KB 文档页数:13
一、竞聘策略:指定岗位的竞聘 1、全面理解岗位 仔细阅读竞聘说明书,特别是岗位的职责、任 务结构、权力隶属关系; 重点理解岗位所需要的胜任能力 该岗位与其它岗位的关联关系; 该岗位与招聘单位重点关注问题的关系; 该岗位与地方经济社会发展的关系; 该岗位与国内外大环境的关联关系
东南大学远程教育:《离散数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 集合论(集合与关系)
文档格式:PPT 文档大小:1.58MB 文档页数:130
§1集合的概念和表示法 §2集合的运算 §3序偶与笛卡尔积 §4关系及其表示 §5关系的性质 §6复合关系和逆关系 §7关系的闭包运算 §8集合的划分和覆盖 §9等价关系与等价类 §10相容关系 §11序关系
《国际经济学》课程教学资源:第七章 战略性贸易政策
文档格式:DOC 文档大小:92KB 文档页数:7
一、最优关税率 从以前的分析可知,对于贸易小国,任何关税都会给带来社会福利的纯损失,而对于 大国来说,关税有可能带来收益。 大国征收关税,降低了国际市场价格从而使国内市场价格涨幅较小,政府税收收入为 c+e,社会经济利益净变动是e-(b+d)。如果e小于(b+d),整个国家净损失,e大于 (b+d),则整个国家则可以从征收关税中获益 那么大国是否关税越高收益越大呢?答案则不一定。因为: 来高关税固然使进口商品的单位税收额增加但也造成进口数量减少,总的关税收入不 一定增加
基于定量关联规则树的分类及回归预测算法
文档格式:PDF 文档大小:340.78KB 文档页数:7
为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度
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