为了规范员工年终奖金发放的管理，并合理核算年终奖金的数额，公司制定了一套全面的年终奖分配方案。该方案旨在激励员工的工作热情和积极性，同时提升员工的忠诚度和归属感。方案的具体内容涉及考核宗旨、发放范围、考核程序、年终奖的核算及构成等多个方面。 根据考核宗旨，年终奖的分配遵循绩效优先、兼顾公平的原则，适用于全体员工，但不包括公司的董事长和总经理。考核程序包括年终考核周期的确定、财务和人力中心提供的相关数据、各部门盈利情况的汇报以及考勤数据、工龄、岗位异动明细的汇总。综合办公室、财务管理中心、绩效办公室等部门将协同完成整个考核与奖金分配的过程。 年终奖的核算主要涉及年底绩效考核数据、日常表现、考勤、工龄、岗位和上级评价等因素。年终奖的计算公式为年终奖=奖金基数(J)×岗位对应系数(G)×年终绩效考核系数(K)×工龄对应系数(N)。其中，奖金基数与员工的基本工资以及公司的效益系数相关联，效益系数根据部门全年净利的完成情况来确定。岗位对应系数则根据员工的职级来设定，从总监到一线员工不等。年终绩效考核系数由ABC考核系数和考勤系数共同决定，考勤系数则根据迟到、未打卡、事假和旷工等情况进行调整。 在发放方面，年终奖将在春节前分两次发放，分别为春节前6日发放50%，剩余的50%在年后元宵节发放。该分配方案还特别规定了在考核期内有职位变动（晋升或降级）的员工，其年终奖将按照实际在不同职位的工作月数发放相应职位的年终奖。 整个分配方案的执行过程中，年度考绩事宜将由综合办公室负责督导，财务管理中心进行复核，绩效办公室执行具体的分配任务，并需要各部门的配合。此方案不仅体现了公司对员工工作成果的重视，也确保了奖金分配的透明性和公平性，以激发员工的工作潜力，促进公司的长远发展。

2024年第九届全国密码技术竞赛中获得特等奖的作品《面向海量大数据的跨模态密文检索系统》是一套先进的技术方案，旨在解决海量大数据环境下的密文检索问题。在这项技术中，跨模态检索是指能够在不同数据模态之间进行检索的能力，而密文检索则涉及在数据被加密后进行有效检索的挑战。 跨模态密文检索系统的设计需要解决的是数据的安全性问题，因为大数据往往涉及敏感信息。因此，系统必须采用高效的加密技术，保证数据在存储和传输过程中的安全。同时，为了保证检索的效率，加密技术不能简单地损害数据的检索性能。这就要求设计一种既能保护数据隐私，又能支持高效检索的加密算法。 在实现这一目标的过程中，可能会涉及到多种先进的密码学方法和技术，如同态加密、安全多方计算、可搜索加密等。同态加密技术允许对加密数据直接进行计算，而不必解密，这对于保护数据隐私至关重要。安全多方计算则允许多个参与方共同参与计算，同时保证各自输入的隐私性。可搜索加密则允许用户在不解密的情况下，对加密数据进行搜索。 此外，跨模态密文检索系统还需要强大的索引技术。在数据被加密之后，传统的索引方法可能不再适用。因此，必须设计能够处理加密数据的索引结构，这可能涉及到特殊的索引构建算法和数据结构，如加密后的倒排索引、加密树结构等。 系统还要考虑到海量数据的存储和管理问题。在大数据环境下，数据的规模往往非常庞大，这就需要高效的存储方案，如分布式文件系统、云存储等。同时，还要有有效的数据管理策略，以便于数据的快速检索和访问。 在系统的设计中，还应当考虑到用户体验。如何在保证安全性和检索效率的同时，为用户提供直观易用的检索界面和功能，也是设计者需要重点考虑的问题。 跨模态密文检索系统是一个集成了多种先进密码学技术、索引技术、数据存储和管理策略以及用户体验设计的复杂系统。它的开发和应用不仅可以提升大数据环境下的信息安全水平，还可以为相关领域提供强有力的技术支持，推动信息检索技术的发展。 另外，从文件名称"Cross-Model-Encrypted-Search-System-main"可以看出，该压缩包内可能包含系统的主要文件和代码库。这些文件可能包括系统设计文档、源代码、测试案例、用户手册和运行指南等，这些是实现跨模态密文检索系统功能的重要组件。 这套系统将为大数据环境下的信息安全和检索效率提供全新的解决方案，具有重要的理论和实际应用价值。随着技术的不断进步和应用领域的扩大，这套系统有望在更多领域得到广泛应用，成为保护数据隐私和实现高效数据检索的重要工具。

这是团队第一次参与数学建模美赛，也是第一次撰写相关的论文。 个人有整理的习惯，在参与比赛时，将论文进度、版本分时间和文件夹进行了记录，对于经验不足的队伍有一定的参考作用。可以根据我们的进度对照自己的进度。 同时，我个人感觉这次的论文图片配色、格式做的很漂亮（有点自卖自夸了），对于制图经验不丰富的队伍也有一定的参考价值。尤其是我们仿照一年O奖做的ourwork大图，感觉是一个加分项。 压缩包中的参考文献中还包含美赛和国赛的论文编写标准（清风制作的），也包含队伍的获奖证书。 如有问题可以评论区提出，希望我可以用我不多的经验帮到大家。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

全国大学生电子设计竞赛是中国高等教育界极具影响力的实践性科技竞赛之一。自1994年创立以来，这项竞赛不仅见证了中国电子工程教育的发展，也激励了一代又一代学子投身于电子科技创新的热潮中。《全国大学生电子设计竞赛历年真题（1994-2023）》资源汇集了近30年来的所有竞赛题目，为各位电子工程专业的学生、教师及科研人员提供了宝贵的学习和研究资料。 该资源涵盖了各个届次的真题，包括基础电路分析、模拟电路设计、数字电路设计、信号处理、通信原理、微机原理及应用等领域的题目，几乎囊括了电子工程学科的所有基础知识和前沿技术。每一年的题目都反映了当时电子科技的发展趋势和教育界的关注点，同时也折射出社会经济的需求和科技发展的挑战。 资源中的真题不仅包括了问题描述和设计要求，还提供了相应的参考答案和评分标准。这些真题不只是竞赛的回顾，更是实践教育的精华。通过对这些真题的学习和探讨，学生可以加深对电子工程知识的理解，提升解决实际问题的能力；教师可以根据这些题目来优化教学内容和方法，使教学更加贴合行业和科研的需要；科研人员可以窥见电子工程教育的发展脉络，从而把握研究方向和创新点。 此外，该资源对于准备参

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2013年美国大学生数学建模B题特等奖论文。中文版资源。

评述了2015年美国总统绿色化学挑战奖获奖项目。6个奖项分别是:(1)朗泽科技股份有限公司因其气体发酵技术而获得的绿色合成路线奖;(2)美国德州石化因其使用新型高效固态催化剂的固定床反应系统获得的绿色反应条件奖;(3)杂化涂料技术/纳米科技实业公司因其研发了不含异氰酸酯的聚氨酯(也称为"绿色聚氨酯")而获得的绿色化学品设计奖;(4)任马提科斯公司因其使用超临界水制糖的"植物玫瑰"工艺而获得的小企业奖;(5)陈友仁教授因其使用植物基原料生产可再生化学品和液体燃料而没有废物产生,也无需金属参与的技术而获得的学术奖;(6)阿吉罗尔公司由于其可持续乙醇和原油生产工艺而获得的特定环境效益:气候变化奖。

数学建模历年国赛特等奖论文汇总2002-2018 本科大学生数学建模国赛