裁员拿N+11?奔驰员工真的吃太好了

最近刷新闻的同学可能会看到奔驰裁员的消息。

这次裁员据说是奔驰有史以来最大规模的裁员计划,目前全球已有 4000 名员工离职。最高听说开出 54w 欧元的离职补偿。约合 448w 人民币,四舍五入就是中了一次彩票啊!

奔驰中国年初就传过裁员的消息,直接签字能拿 N+9,2 个月内没找到工作再补 2 个月工资,也就是说,放两个月假,就可以拿 N+11。

当时还有小道消息说,除了 N+11 外,年终奖也照发,这裁员也太香了。

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奔驰这次裁员的官方说法是,汽车销量下滑,奔驰要全力削减成本,节流应对转型。从今年上半年年报可知,上半年奔驰的净利润已经暴跌 55.84%,奔驰方希望到2027年,通过外包决策、不填补空缺职位以及遣散费等方式,每年节省大约50亿欧元。

今年车企裁员应对利润下跌的不在少数,不过这个补偿标准也是远超业内平均水平了。

此前特斯拉裁员补偿是 N+3,大众中国是 N+6。在奔驰拿个N+11,其实也挺香的。

鸭鸭也看到其他 IP 地区的同学吐槽,这份裁员补偿也是地区限定,在加拿大仅能拿 0.25n+0.25。

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不过德国这次裁员计划还没达到理想人数,看来大家也对于失业后未来就业存在顾虑,遣散费虽香,稳定的工作更是难找啊!

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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