人事选拔决策过程的匹配评价研究:基于策略捕捉技术

传统的人事选拔是以胜任力或者说是人-职匹配为基础的,即强调基于胜任力,但研究者和实践者们越来越多的强调人-组织匹配在人事选拔中的重要性,即强调人事选拔过程中招募者匹配评价的多维性。本研究通过实验运用策略捕捉技术,检验多种职位特征和不同层次的匹配评价对选拔雇佣结果的影响。通过HLM分析结果发现四种匹配类型需要-供给匹配、要求-能力匹配、个性匹配和价值观匹配对雇佣决策都有显著的独立主效应,招募者在长期招募比短期招募中更多依靠个性匹配来评价应聘者,招募者在对管理类职位更多依靠价值匹配来进行评价,而对专业类职位则更多依靠要求-能力匹配进行评价。

策略捕捉技术在人才选拔中的应用——基于个人-组织匹配的视角

策略捕捉是一种用来评估个体进行决策时所用策略和标准的技术。本文从个人-组织匹配的观点介绍策略捕捉技术在人才选拔中的应用,通过具体的案例分析策略捕捉技术的使用及其对人才招募工作的启示。

一种稳定的2D骨骼捕捉策略及摔倒检测方法

在中国社会老龄化的背景下,基于深度学习的摔倒检测方法研究日益重要,而最有前景的当属基于普通RGB摄像机提取骨骼点的摔倒检测方法。目前公开的摔倒数据集大多是视频流数据,存在骨骼数据提取困难、标注需要耗费大量人力等不足,而且以往研究者们在研究基于骨骼点的摔倒检测算法时仅注重于训练出鲁棒的摔倒判别模型,并没有重视目标检测与目标跟踪算法而导致的整体系统不稳定、误判率高问题。基于此,提出了一种骨骼捕捉策略及摔倒检测方法,骨骼捕捉策略可过滤掉摔倒数据集的干扰,提取到更适合训练的骨骼点同时减少大量的人力;而摔倒检测方法包括训练数据处理以及检测系统逻辑优化,能实现系统实时性的同时保证系统的稳定性,降低摔倒检测系统的误判率。通过实验验证了方法的有效性,在Le2i Fall数据集、UP Fall数据集及Mutiple Camers Fall数据集上提取骨骼点来训练LSTM模型,精度达93%,并采用自拍摄视频对系统进行了测试,在GTX1060显卡中达到45 fps同时达到较好的效果。

面试考官的权重策略对评分和录用的影响

从个体水平研究面试考官的有效性是面试研究的一个热点问题,本研究对面试考官权重策略的类型及类型的比较进行了实证研究。研究运用线性规划策略捕捉方法,分析了公务员考试中28名考官在结构化面试和无领导小组讨论中的权重策略,研究了权重策略对评分和录用的影响,结果发现:(1)在结构化面试中存在三种策略,在无领导小组讨论中存在两种策略,这些策略大部分是规范的(符合评分规则的要求),它们会随面试情景发生变化;(2)权重策略影响了考官的评分区分度和最终考生的录用结果,规范性策略具有较高的区分度和录用预测效度。研究最后对结果的理论和实践意义进行了讨论。

小学语文课堂生成性资源的捕捉和把持策略

随着新课改的不断深入,小学课堂中开发了很多课堂生成性资源,合理地对其应用能够很好地提升小学语文课堂教学质量。基于此,本文主要针对小学语文课堂生成性资源的捕捉和把持策略进行详细的分析,希望能够对小学语文教学水平的提升有所帮助。

管理评价判断模型与策略获取

管理评价是在不确定情景中的一种多特征决策,非补偿策略是决策者所采用的主导判断模型。作为一种结构建模程 序,策略捕捉可以建构包含决策标准及其权重的统计模型,获取决策内在过程和预测判断。多层线性模型能够方便地考察人内 和人间变异,表征判断非线性结构,是分析策略捕捉数据的恰当方法。管理评价设计可以借鉴行为经济学和实验经济学的思 路,实现对现实管理决策过程的抽象模拟。

小学语文课堂生成性资源的捕捉与利用

随着新课程改革的推行,教学理念和教学方式均发生了明显的改变。为了更好地保证小学语文课堂教学质量,教师需要更加注重课堂生成性资源的捕捉与利用,从而激发学生的学习兴趣,提高教学效果。

创业投资决策研究进展:基于认知的视角

从认知的角度来研究创业投资决策是最近出现的一个最重要的研究视角之一。在回顾大量相关领域的理论和实证研究的基础上,本文提出了整体研究模型。最后,本文认为,可以从问题聚焦、技术改进和理论指导几个方面来推动该领域未来的发展。

基于均线与K线指标的量化投资策略

量化投资是一种基于大数据和数字化技术的投资理念,它通过利用计算机模型、复杂算法等技术手段,对市场数据进行预测和分析,制定自动化的投资策略。本文基于均线与K线两个基本的选股指标,构建均线回归策略与K线形态捕捉策略相结合的选股模型:当探测到某支股票的股价低于5日均价的0.95倍,且捕获到所设定的K线为上涨形态时就买入;当所持有的股票价格高于5日均价的1.05倍或者捕获到所设定的K线为下跌形态时就卖出。利用聚宽(JoinQuant)所提供的量化环境,对2022年1月1日至2022年12月31日一整年的A股市场进行回测,最终共交易138笔,实现超额收益19.12%。本文同时对策略回测结果进行了分析,并就单独个案进行了详细的阐释。文章最后提出了优化与改进策略的方法,为此策略应用于股票的预测与投资提供了参考。