利益相关者视角下的高职院校治理机制探析北大核心

高职院校治理涉及利益主体多,问题多,难度大。在利益相关者视角下分析政府、市场、学校之间和学校内部之间两个层次中利益相关者的关系,提出构建基于学校发展的外部治理机制和基于学生发展的内部权力平衡机制,以此来完善高职院校治理机制,激发和提升学校办学活力和办学实力。     

重塑我国数字出版产业链的利益平衡

数字出版是出版产业的新业态.我国当前的数字出版产业存在着利益失衡的状况,突出表现为数字出版领域多种多样的问题.本文通过对数字出版产业链及其上、中、下游各利益主体的失衡状况进行剖析,提出了从产业链全局的视角和高度对数字出版产业的利益分配进行综合调控的治理新思路,以期实现该领域多个问题的有效化解,重塑数字出版产业新业态.     

新《广告法》下自然人虚假荐证责任制度之完善——基于保护与规制的平衡视角

虚假荐证广告对消费者的伤害巨大毋庸置疑,对市场经济秩序的影响也无需累述,但实践中,一旦荐证广告被认定为虚假广告,其自然人荐证者的影响却往往被人忽视。新《广告法》(1)第56条第2款的规定忽视了广告荐证者主观心态、过失程度的不同。一味地对自然人荐证者苛以"严格责任"的规定过于极端,不利于广告市场的健康发展。以过错推定的归责原则取代原严格责任原则,在不损害消费者利益的同时,更为自然人荐证者提供了合理的救济路径。区分不同主体、不同主观心态下的荐证责任,并明确荐证者在已尽到合理注意义务、荐证责任期间已届满或者符合产品责任之免责事由的情形下无需承担荐证责任,将有助于平衡自然人荐证者民事权益与消费者利益,解决二者之间的"实质公平"的问题,实现新《广告法》法律效果与社会效果的统一。     

基于Adaboost算法的不平衡数据集分类效果研究

在不平衡数据集中,由于少类样本和多类样本的不平衡,在分类过程中容易产生难以分类和错误分类的现象。针对不平衡数据集的分类特点,设计出一种组合分类器,适用于不平衡数据集的分类。通过SMOTE算法采样对不平衡数据集进行一个预处理,采用单层决策树作为基本分类器,利用Matlab编程,构建Adaboost算法分类器,对demo、heart和usps数据集进行训练集和测试集分析。结果表明,通过Adaboost算法可以有效提高分类效果,算法中通过改变正类样本的权值,从而重视对少类样本的分类,在一定程度上能够提高整体的分类效果,实现不平衡数据集的分类设计。     

基于灰色聚类法的绿色石化供应链绩效评价体系

面对从碳达峰到碳中和的紧迫性挑战,有效推进高质量发展,实行绿色发展势在必行。本文针对石化供应链的结构特点,从财务价值、客户服务、业务流程、创新发展、绿色环保5个维度展开分析,并构建绩效评价指标体系。在此基础上,综合考虑主观和客观两方面的影响因素,采用层次分析法和熵值法相结合的组合方法实现综合权重分配,进而借助基于中心点三角白化权函数的灰色聚类法实现绿色石化供应链整体运行绩效评价。最后,以上海石化供应链为对象进行实例分析。研究结果表明：该评价体系有利于提升绿色石化供应链运行绩效评价的客观性、准确性和科学性,并为推进石化供应链绿色化进程、优化供应链管理策略指明方向。     

用平衡计分卡维持组织新的发展方向

<正>"只要建立它,它就能够运作。"这一原理可能适用于新兴的手机业、互联网服务业、房地产的分销机构、健身房、新的宠物食品品牌以及其他的一些新兴行业。但对于平衡计分卡来说,这一原理并不适用。"     

军事评估指标权重的非线性修正模型

为了能够真实反映出被评估对象的综合评测结果,各种评估系统多采用“多指标”评测方法,因此各指标的权重如何界定成为该类评估系统的关键内容,目前评估指标的权重界定基本上采用专家评定法和层次分析法,这些权值确定方法主观性较强,适应性方面有一定的局限.提供了一种非线性权重系数的动态修正的方法,并且给出了一个简单的操作实例.     

信息资源丰裕系数测度模型评析及优化

在明确信息资源内涵的基础上,对目前在信息资源测量中采用较多的信息资源丰裕度系数测度模型进行评析,并对该模型的指标体系和具体算法作出了改进,以期进一步完善。