银行绩效考核管理方面重点问题研究

随着我国社会的不断发展,在经济形势不断好转的今天,各个行业之间的竞争是非常激烈的。不过,就算是竞争,那也是竞争科技、人才,这是其中最重要的因素。在银行这个行业中也存在着比较大的竞争力。同等银行之间的竞争就是对于人才的竞争。而一个银行想要取得长久弥足的发展,就必须要改革内在体制以及系统体系,才能够保障银行的长远发展。制度越完善,骨干人员或者说普通职员才能够充分发挥出自己的价值,从而找到更多的成就感,激发其对于工作的积极性。而在银行内部的绩效考核主要的目的也是激励员工好好工作。说具体一点,绩效考核的主要目的就是检验工作人员某一时间段内的绩效成绩,这也是商业银行中保证银行高质量发展的重要经营工具。并且,随着绩效考核流程的不断优化,其体系构建愈发科学合理。一个高效的绩效考核评判体系,能够很好地突出银行的发展目标、效益以及质量导向,因此,在很大程度上能够促进银行总体战略目标的实现。本篇文章就银行考核绩效管理方面的重点问题研究为基础,分析如何增强绩效考核过程中的科学性、合理性、公开透明性,以此发挥绩效考核的最大作用,进一步优化银行内部的体系管理。

SA-765 Gr.Ⅱ钢的热变形行为及再结晶临界应变模型

采用Gleeble-1500D型热模拟实验机进行SA-765 Gr.Ⅱ钢等温热压缩实验,压缩变形温度分别为1000、1050、1100、1150和1200℃,应变速率分别为0.005、0.01和1 s^(-1),最大压缩变形量为50%。基于热压缩变形过程的真应力-真应变数据,采用加工硬化率法和三次多项式拟合,求得不同变形条件下SA-765 Gr.Ⅱ钢的临界应力与临界应变,建立了关联Zener-Hollomon参数的动态再结晶临界应变模型。结果表明:变形温度和应变速率会极大地影响SA-765 Gr.Ⅱ钢的动态再结晶机制的启动,动态再结晶临界应变与变形温度成反比,与应变速率成正比。动态再结晶临界应变模型为:ε_(c)=0.201035Z^(0.000402),依据模型计算得到的临界应变预测值与实验值之间的相关系数达到了0.9765。

基于改进YOLOv5的动车组关键部件缺陷检测

针对目前动车组(electric multiple units,EMUs)关键部件缺陷检测模型复杂、小目标漏检率高和检测效率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的缺陷检测方法。该方法在利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)进行数据增强的基础上,采用轻量级网络MobileNetV3-large对YOLOv5m主干网络进行替换,同时使用深度可分离卷积优化颈部3×3网络结构,以降低模型的参数量和计算量;在改进后的主干网络中引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),以捕获小目标的位置信息和通道信息,增强网络的特征表达能力;对非极大值抑制(non-max suppression,NMS)算法进行优化,融入重叠检测框中心点的位置信息,以提升预测框的定位准确性。在EMUs缺陷数据集上的实验结果表明,本文提出的检测模型相较于YOLOv5m,参数量减少了77%,计算量降低了80.9%,单张图片的检测时间减少了31.7%,平均精度均值(mean average precision,mAP)可达到0.804。另外,在NEU-DET数据集上的实验结果表明,改进后的模型也具有较强的泛化能力。

高机动目标的改进强跟踪CKF自适应IMM算法

为提升高机动目标跟踪精度,提出了一种改进的强跟踪CKF自适应交互多模型跟踪算法。在IMM算法运动模型集中引入CS-Jerk模型,增强对高机动目标的适应能力,采用奇异值分解(SVD)算法解决模型集中因模型扩维而导致CKF算法无法Cholesky分解的问题;提出了一种改进的强跟踪CKF算法,降低强跟踪CKF算法的计算量;利用模型的后验信息对IMM算法模型转移概率进行自适应调整,提高跟踪精度。仿真结果表明,基于所提算法目标的位置均方根误差均值和速度均方根误差均值较IMM-CKF算法分别降低了22.50%和16.58%,有效提高了目标跟踪精度。