公司股份奖励机制的设立,背后.....

雷军通过高额激励留住人才,中芯国际宣布给予梁孟松40万股股权,价值约1588万人民币。同时,核心技术人员吴金刚离职,其过去薪酬与离职后待遇对比鲜明。

近日,网上出现一则新闻是雷军为激励员工,特别准备几千万的“大礼”。在这个网络科技等不断发展的时代,公司的经营者也在考虑如何留住员工,只有拧成一股绳公司才能发展,雷军也称:“一个人可能走得快,一群人才能走得远”。

2020年中芯国际给梁孟松的总酬金为493万美元(相当于3200多万人民币),是所有董事高管中最多的,当然其中包括一套2250万元的住房。要是刨除住房,酬金约为153万美元(1000万元左右)。而近日,更是拿出了40万股的激励,给了梁孟松,也相当于白送给这几位大佬各1588万元(减去20元的成本价),相当于一年多时间,就给了4000多万。

不过另外一位核心技术人员离职了,这位核心人员是吴金刚,也许他不如梁孟松出名,但其实也是真正的大牛。吴金刚2001年加入中芯国际,历任助理总监、总监、资深总监,从2014年开始,一直担任技术研发副总裁,负责公司FinFET先进工艺技术研发及管理工作,是中芯国际仅有的5名核心技术人员之一。

按照中芯的公告,吴金刚博士2020年从公司获得的税前报酬总额为214.1万元,而其他4位核心人员的待遇方面,比如赵海军为631.8万元;梁孟松超过3000万(含房子一套);周梅生418.5万元;张昕425.4万元,吴金刚最低。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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