人力资源管理的五大职能

人力资源管理的五大职能分别是获取、整合、保持、评价和发展。

1、获取

根据企业目标确定的所需员工条件,通过规划、招聘、考试、测评、选拔、获取企业所需人员。

获取职能包括工作分析、人力资源规划、招聘、选拔与使用等活动。

a.工作分析:是人力资源管理的基础性工作。在这个过程中,要对每一职务的任务、职责、环境及任职资格作出描述,编写出岗位说明书。

b.人力资源规划:是将企业对人员数量和质量的需求与人力资源的有效供给相协调。需求源于组织工作的现状与对未来的预测,供给则涉及内部与外部的有效人力资源。

c.招聘与挑选:应根据对应聘人员的吸引程度选择最合适的招聘方式,如利用报纸广告、网上招聘、职业介绍所等。挑选有多种方法,如利用求职申请表、面试、测试和评价中心等。

d.使用:经过上岗培训,给合格的人安排工作。

2、整合

通过企业文化、信息沟通、人际关系和谐、矛盾冲突的化解等有效整合,使企业内部的个体、群众的目标、行为、态度趋向企业的要求和理念,使之形成高度的合作与协调,发挥集体优势,提高企业的生产力和效益。

3、保持

通过薪酬、考核,晋升等一系列管理活动,保持员工的积极性、主动性、创造性,维护劳动者的合法权益,保证员工在工作场所的安全、健康、舒适的工作环境,以增进员工满意感,使之安心满意的工作。

保持职能包括两个方面的活动:一是保持员工的工作积极性,如公平的报酬、有效的沟通与参与、融洽的劳资关系等;二是保持健康安全的工作环境。

a.报酬:制定公平合理的工资制度。

b.沟通与参与:公平对待员工,疏通关系,沟通感情,参与管理等。

c.劳资关系:处理劳资关系方面的纠纷和事务,促进劳资关系的改善。

4、评价

对员工工作成果、劳动态度、技能水平以及其他方面作出全面考核、鉴定和评价,为作出相应的奖惩、升降、去留等决策提供依据。

评价职能包括工作评价、绩效考核、满意度调查等。其中绩效考核是核心,它是奖惩、晋升等人力资源管理及其决策的依据。

5、发展

通过员工培训、工作丰富化、职业生涯规划与开发,促进员工知识、技巧和其他方面素质提高,使其劳动能力得到增强和发挥,最大限度地实现其个人价值和对企业的贡献率,达到员工个人和企业共同发展的目的。

a.员工培训:根据个人、工作、企业的需要制定培训计划,选择培训的方式和方法,对培训效果进行评估。

b.职业发展管理:帮助员工制定个人发展计划,使个人的发展与企业的发展相协调,满足个人成长的需要。

转载于:https://my.oschina.net/u/161096/blog/29276

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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