基于数据挖掘的高科技企业绩效考核方法研究

高科技企业的特点是业务创新和技术研发,这也决定了传统的绩效考核方法往往难以适用。在这种情况下,如何评估高科技企业的绩效成了一个关键问题。数据挖掘技术作为一种从大量数据中提取信息的技术,可以帮助企业发现内部的优势和不足,从而提出相应的改进措施和建议,实现企业绩效的提升。本文旨在研究高科技企业绩效考核方法的问题,并基于数据挖掘技术建立一种更为科学、全面的绩效考核方法。

低复杂度的TBCC自适应循环VA译码算法

咬尾是一种将卷积码转换为块码的技术,它消除了归零状态所造成的码率损失,同时避免了截尾带来的性能降低,在短块编码中具有明显优势。针对咬尾卷积码(TBCC)现有译码算法复杂度过大和收敛性问题,提出一种低复杂度的TBCC自适应循环维特比(VA)译码算法。该算法根据信道变化自适应调整译码迭代次数,使咬尾路径收敛到最佳。通过仿真对比不同译码算法的块错误率和译码迭代次数,结果表明TBCC性能明显好于传统卷积码;相比于同类循环VA算法,在不降低性能的前提下,改进算法简化了停止规则,减少译码迭代次数和复杂度,在低信噪比时,改进算法比传统绕维特比译码算法(WAVA)平均迭代次数减少约4次。

高新技术企业研发费用加计扣除问题探析

近年来,我国社会主义市场经济得到了稳步发展,国家为促进高新企业加大研发投入、鼓励企业创新开发新技术新产品,颁发了企业研发费用加计扣除优惠政策,该政策的落实应用,为诸多高新企业带来了经济利益的显著增长,既减轻了税负,也有效推进了新产品的研发。然而研发费用加计扣除政策在高新企业落实过程中存在一些难点问题,使该项优惠政策效果锐减,影响了企业利益。文章针对这些问题进行了分析,并给出了一系列参考和解决问题的建议。