绝对受刺激:某公司送CIO宝马车

探讨了企业如何通过提供宝马车辆作为福利来留住中高层管理人员的方法,并分析了这种做法背后的企业文化及成本效益。

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这段时间我一直关注的一个话题就是关于企业如何留人,特别是一些大企业,对于想留住一些中高层经理的话,更是下了血本呢。
上周六参加H3C的一个活动,其实H3C本身的讲座,除了一位MM咨询师在讲“企业信息化成熟度模型”之外,其它的似乎也没有什么可以听的东西。而就这个“企业信息化成熟度模型”我想也是从软件成熟度模型中脱胎而来的吧。
倒是我们这群行业内的朋友有好久没有见了,当我见到某企业CIO老X的时候,看到它已经换了一个崭新的BMW V3了,看到了就问:怎么换车了?嫌原来的车旧了,他笑着说:这车是公司配的,刚拿过来呢。听到这里,当时还真的是羡慕呀,当然,也不忘记让他再介绍一下详细情况了,他接着说:公司这次一口气买了10辆BMW,各个总监一辆,免费用四车,车就归个人了,车的费用的话公司也承担一部分,只是公司如果有经理级员工结婚时,我们的车就要让出来当婚车用,其它时间没有限制。
这时我倒是不由得听得有些入迷了,我估计当时在听的有很多人都在想:什么时候公司也送一辆给自己开呀。不过后来,我们也仔细想一想,其实公司用这辆车换的是你对企业四年的忠诚,而对于老X来说,过了这四年之后,年龄已经过四十了,如果还要考虑再跳到其它公司的话,估计已经在这家公司形成了一种习惯了,只要在这四年里为公司创造相对的价值,我想公司还是值得的不是吗?
但不管怎么说,公司送宝马绝对是一个很吸引眼球的事情,我想这也许就是一个新闻吧,对于公司及品牌宣传都是一个绝好的材料,我估计从现在开始,从宝马彩票案之后,宝马成为福利也会成为一个我们会眼红很长一段时间的话题了。
看到文章的兄弟们,加油吧,为你的BMW努力了。不管是自己买的还是公司送的,关键还是要看自己创造的价值了。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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