这钱得收

这钱得收

左直拳

中国红十字会宣布,这次接收的地震赈灾款项不收取任何管理费用。

精神好是好,但我觉得应该收一点钱,并且完全可以收得理直气壮。

红十字会需要支撑自己的日常运营,比如员工要开工资等等。即使有政府照应,但这次灾情严重,救援艰难,相信所有的人都很辛苦,那么给大家以适当的物质奖励,也是很自然很应该的事情,还可以提高工作的积极性,更加有利于救灾。相反,如果为博取好名声不收费,从而被迫降低了服务质量,实在不是灾区之福。

春秋时候,子贡为在他国沦为奴婢的鲁国人赎身。按照鲁国法令,赎金可以由鲁国公帑支付,但子贡将凭据撕毁,表示不会领这笔钱。孔仔评论说:“领赎金并不损害品行,但不领赎金就不会再有人去赎人。”而另一个学生子路救了一个落水者,人家拿一头牛来酬谢,子路欣然接纳,孔仔说:“子路这样做,以后大家见到落水者一定会争先恐后地去救。”

所以说,这钱收比不收好。

其实大家真正疑虑诟病的是帐目不明,太多东西不公开。据说收款情况记录得很详细,但支出就没有,究竟用了多少,用的明细情况如何,都不清楚。关于管理费,有人说是提取捐款的15%,也有人说是5%,现在有红十字会的人出来说按照国际惯例是6.5%。6.5%就6.5%吧,只要规矩清晰,大家心中都有个底就可以了。

也许经过这次地震,中国的慈善事业会有一个比较明显的进步。

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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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