马湖乡中心幼儿园奖惩制度

马湖乡中心幼儿园奖惩制度
2011年06月17日
  奖惩制度 为了更好地完成双重任务,树立正气,明辨是非,充分调动教职工工作的积极性,奖勤罚懒,奖优罚劣,以促进改革,提高工作质量,特制定本制度。 一、奖励范围: 1、尽职尽责,完成本职工作有成绩,被考核评为年度优秀者。 2、努力钻研业务,改革创新,在有关幼儿杂志投稿或发表论文者。 3、服从领导安排、调动,热心关心幼儿园工作,超额完成工作量,不计较者。 4、提出合理建议,并对改进工作起重大作用者。 5、及时发现问题、隐患,避免重大事故发生者。 6、产假、丧假不休,坚持工作,婚假利用假期者。 7、全年全勤者。 二、奖励办法: 全园大会表扬,并申请上级主管部门表彰,年终给予一次性奖励。 三、惩罚范围: 1、工作人员违反自己所从事的工作岗位制度、要求、常规及园里的规章制度,造成工作质量低及事故者。 2、不服从分配,不服从管理,制造事端影响工作者。 3、对园里领导有意见,或同志间发生矛盾不能正面提出意见或建议,发牢骚、说闲话、漫骂等不文明行为及背后议论他人,传闲话,制造矛盾事端,影响团结者。 4、对幼儿进行体罚、变相体罚,造成不良后果者。 5、给幼儿不按时吃药、拿错药、吃错药者。 6、接到家长投诉,并符合事实者。 7、幼儿出勤率低于70
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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