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11.
运动员人力资本投资风险及其分析的理论框架   总被引:1,自引:0,他引:1  
从运动员人力资本投资风险的概念入手,根据运动员职业过程和人力资本投资的特征,将运动员人力资本投资风险分为职业选择阶段的风险、成长阶段的风险和再就业阶段风险。同时以人力资本理论、人力资本投资风险理论和失业理论为基础,针对运动员人力资本投资风险问题的共性和个性构建了分析风险问题的理论框架,为进一步分析和解决运动员人力资本投资风险问题奠定了基础。  相似文献   
12.
在市场经济条件下,投资活动是企业财务活动中重要的环节,投资的正确与否决定着企业的生存与发展。企业投资后,由于内外部诸多不确定因素的存在,投入资金的实际使用效果很可能偏离预期的结果。分散投资风险是防范控制资金使用风险的主要途径之一,能使企业把资金投向收益高、回收快、风险小的项目上去,对企业的生存和发展至关重要。  相似文献   
13.
如何才能减少体育产业开发管理中的各种风险,这是体育产业决策较为关心的热门话题,本是基于对管理学的研究成果,阐述了风险效应分类的经,风险效应-行为决策模型等具体理论。根据体育产业的特点,举例给予了充分的说明,且对风险管理效益方法,也提出了自己的最新看法,章在总结中,指出了风险效应理论在体育管理中的实际意义 和价值,研究的最终目的,是为帮助体育产业管理的决策,了解掌握一些科学的风险效应理论知识,同时也决策提供相应的参考建议。  相似文献   
14.
基于点云数据的复杂型面实体建模研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
文章针对复杂型面产品的特点,从工业产品设计的实际应用出发,提出将正向设计的尺寸和定位关系设计方法和逆向设计的复杂曲面设计方法有效结合起来,基于点云数据实现产品的实体模型重建。以摩托车覆盖件为例,利用逆向工程软件从点云数据中提取和重构特征曲线与曲面,然后将这些几何元素信息在正向设计系统中结合特征建模方法创建整体三维CAD模型。  相似文献   
15.
完善体育“举国体制”需重视的几个问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
进一步完善体育“举国体制”,既要尊重体育自身的发展规律,还需对当前体育“举国体制”所处的社会环境进行理性、细致的分析。体育“举国体制”理论不完善是现今竞技体育管理界存在多种弊端的重要原因;社会转型期,政治、经济、文化等领域改革的深化对完善体育“举国体制”产生重大影响;利益主体多元化,全国性整合体育资源的难度加大,对体育“举国体制”的完善形成阻力;体育“举国体制”受益客体单一,同时存在人民群众日益增长的体育需要与体育“举国体制”条件下体育多元功能实现受阻的矛盾。  相似文献   
16.
陈更亮 《编辑学报》2022,(4):355-359
建设科技期刊强国是提升我国科技话语权和文化软实力、适应创新型国家发展需要、支撑科技强国和文化强国建设的重要举措。意识是行为的先导,面对动荡、变革、竞争的世界格局,必须首先统一我国期刊人的意识观念,才能保证科技期刊强国建设的中国特色和正确方向。我国建设科技期刊强国的整体性、复杂性、国际性、协同性、艰巨性等特点,要求期刊人必须具备敏锐的政治意识、警觉的风险意识、自信的平视意识、勇毅的担当意识、坚定的初心意识和不辍的创新意识,走出一条中国特色科技期刊发展道路,为建设世界科技强国、实现中华民族伟大复兴的中国梦作出更大贡献。  相似文献   
17.
文章通过构建多维度的企业知识图谱,识别企业存在的隐含风险,为企业进行风险防范与理性评估提供宏观视角。基于知识图谱理论,以长生生物为例,采用自顶向下的构建方式,从五大维度构建企业知识图谱,进而进行企业司法风险与舆情风险发现。研究表明:知识图谱可以帮助企业自身及企业外部人员全面把握企业信息,为企业成长、行业发展、政府监管、市场投资等各方面提供准确可靠的企业知识,对提早发现并防范企业风险具有重要价值。  相似文献   
18.
谨慎性原则是会计植算的基本原则之一。同时又是一种应用较广泛的管理方法。从图书馆经费、图书馆服务、图书馆网络信息、图书馆统计、图书馆危机管理等五个方面讨论了谨慎性原则在图书馆中的应用。指出在图书馆管理中采用谨慎性原则的积极意义。  相似文献   
19.
基于坏账风险控制的企业客户档案管理研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
客户档案管理是企业信用管理和档案部门的基础性工作,在企业坏账风险控制和管理的各个环节有着广泛的用途。企业客户档案主要包括基础性原始资料和标准的企业资信调查报告。建立企业客户档案应遵循集中、动态和分类管理的原则;在管理模式上应根据企业规模因地制宜,重视客户档案数据库的建设和管理。  相似文献   
20.
Two-stage statistical language models for text database selection   总被引:2,自引:0,他引:2  
As the number and diversity of distributed Web databases on the Internet exponentially increase, it is difficult for user to know which databases are appropriate to search. Given database language models that describe the content of each database, database selection services can provide assistance in locating databases relevant to the information needs of users. In this paper, we propose a database selection approach based on statistical language modeling. The basic idea behind the approach is that, for databases that are categorized into a topic hierarchy, individual language models are estimated at different search stages, and then the databases are ranked by the similarity to the query according to the estimated language model. Two-stage smoothed language models are presented to circumvent inaccuracy due to word sparseness. Experimental results demonstrate that such a language modeling approach is competitive with current state-of-the-art database selection approaches.  相似文献   
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