【听系列】大型项目标前评审会关注点

本文探讨了商务资质中项目经理的角色及其参与度,强调技术选型的依据和供应商选择的规范化。在财务方面,详细分析了项目的经费支出,垫资策略和支付流程,特别是背对背支付的细节。同时,提到了法务问题,如违约责任和应对措施。

(一)商务资质方面

项目经理是否需要压本,是否需要真实参与项目?

(二)技术选型依据

  1. 第一层问题:为什么选择这么几家备选项?几家中选中目标供应商的理由。
  2. 第二层问题:单价供应商询价是否有理有据,包括公司邮箱邮件或盖红章等。

复杂大型项目报价

  1. 采用核心设备供应商硬件询价(主体)+结合集成商询价模式(补充)完成。
  2. 报价单有效性(邮件+盖章文件)

供应商选型规范化

  1. 选型会议材料并盖章【我方供应商清单+招标参数选择(说明是哪些参数)】
  2. 甲方指定供应商并盖章。【甲方指定或拜访记录或会议纪要】

部分内容已经由某些厂商提前建设完毕并垫资。这种情况可以考虑此种思路。

  1. 招标文件中是否明确说明,口头交代供应商,例如咨询设计费公司。【招标文件指定】

(三)财务方面的问题

从经费支出角度全面剖析项目

  1. 中标服务费:支付额度、垫资周期、垫资方(总部&分公司)
  2. 项目设计费:支付额度、垫付周期、垫资方(总部&分公司)
  3. 履约保证金:地方分公司垫资。
  4. 支出费用:其他所有支付内容:背对背支付,均已沟通完毕。
  5.        指定支出费用:有证据(客户拜访会议纪要、招标文件)说明。
  6.        未指定支出费用:
  7.               外包供应商选择:要严格并规范。包括供应商范围选择依据、单个报价依据规范。
  8.               自研内容选择:最大范围自研,拒绝要有理有据。

大型项目都有多种税率,要注意清楚。

垫资方面

  1. 垫资的账期:往往要落实清楚,不能说得模糊,了解项目进度及收款进度。
  2. 垫资的额度:要计算清楚。
  3. 垫资的原则:能不垫资就不垫资
  4. 垫资的内容及周期:

支付方面(背对背)

  1. 背对背支付是否得到供应商认可?甲方账期拖延情况,背对背抗压要说清楚。
  2. 全部款项背对背,包括履约保证金需要和供应商商榷清晰是否背对背共担。

支付方面(明确内容)

  1. 明确的内容是否有足够证据证明已经明确,不是我们口头说说或从客户方听出来。可否考虑客户拜访记录或会议纪要内容。
  2. 一部分内容已经建设完成部分,需要支付给供应商是否承诺背对背付款?
  3. 前期咨询设计费需要中标后支付,这部分是否有明确说明?
  4. 指定采购云服务,是否招标文件中有明确说明?

利润计算(自研方面)

  1. 我方利润要计算清楚,如果是自研内容,要从工资开始评估,不能当成外人从利润开始评估。

(四)法务方面的问题

出现风险后怎么办?违约责任问题

  1. 招标文件中客户明确要求不允许分包如果解决?协商核心内部不分包。中标后协商。
  2. 项目经理要求不达标,被扣费用,如何解决?目前我们有一名是符合标准的。中标后沟通解决。
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目识别的初学者与实践者。; 使用场景及目:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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