易臣工资条管理,让HR的工作更简单、更轻松

易臣工资条管理系统简化了企业薪资管理流程,通过关联考勤、绩效等模块提高薪酬数据获取效率;支持浮动工资计算,简化HR计算过程;实现工资条微信推送,提升员工满意度。

传统薪资的核算和发放方式是通过手工计算和线下统计来完成的,对于多部分构成薪资的企业,员工的薪资每月有变动,这就让HR的工作不仅变得复杂,而且计算起来容易发生错误。怎样才能使薪资管理更简单,减少HR的手上工作内容,降低工作压力呢?
工资条管理

易臣工资条管理
    便于企业和员工灵活管理薪资数据,提供发送后各项功能管理,满足工资条各类使用场景,轻松搞定工资条发放。

工资条应用场景

1、关联考勤、绩效模块,核算轻松不出错

对于薪酬专员来说,面对各项薪资复杂的数据来源,不仅增加人工核算成本,如果出现核算错误,易造成员工满意度下降。易臣通过关联绩效、考勤等模块,提高薪酬数据获取效率。

2、浮动工资计算变简单了

绩效、奖金作为每个月的浮动收入,变化大,不同公司的计算规则不同,相对而言比较复杂。易臣通过新建薪酬指标用来记录员工绩效分数,不同指标对应不同的绩效奖金,将指标与岗位工资相连,方便HR进行计算。若是统一标准的岗位薪资,事先设置相关公式,在系统内即可快速计算。

3、薪资推送微信端,告别纸质工资条

轻松取代纸质工资条,HR将每月工资通过固定Excel模板整理后,使用易臣的工资单发送功能,发送工资实时推送到每位员工的手机中。

4、提升员工满意度

通过工资单推送和工资到账通知,员工在手机上即可查看本月基本工资、绩效工资、奖金、社保、公积金、扣税等所有项目,且可保密。

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标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、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或分类图生成标签数据,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标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(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,重点关注标签数据制作、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。
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