【摘 要】
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随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算、5G、虚拟现实等互联网技术在社会各行各业的广泛应用,全球进入了“互联网+”时代。在人力资源管理领域,“互联网+”与企业培训体系的融合度日益加深,促使培训体系优化升级进入了深水区,处处激流险滩,充满挑战。而面对培训体系改革中最难攻破的对策研究问题,只有通过鼓励各类企业在培训体系中积极引入“互联网+”才能迎刃而解,最终探索出“互联网+”背景下培训体系优化升级的
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随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算、5G、虚拟现实等互联网技术在社会各行各业的广泛应用,全球进入了“互联网+”时代。在人力资源管理领域,“互联网+”与企业培训体系的融合度日益加深,促使培训体系优化升级进入了深水区,处处激流险滩,充满挑战。而面对培训体系改革中最难攻破的对策研究问题,只有通过鼓励各类企业在培训体系中积极引入“互联网+”才能迎刃而解,最终探索出“互联网+”背景下培训体系优化升级的新方向。因此,企业高层和培训管理部门应基于互联网的特征,利用“互联网+”手段,加强对于优化员工培训体系问题的思考和探索,以最大限度地改进培训效果,提高员工技能和素质,进而提升企业核心竞争力。本文基于“互联网+”时代背景,以家具企业L公司为研究对象,对其员工培训体系的优化进行研究。通过研究,论文指出,L公司员工培训体系存在较多问题,主要为以下四个方面:培训内容针对性不强、培训占用工作时间、培训形式单一、培训效果评估不科学。形成这些问题的原因如下:员工层面培训需求分析缺失、培训时间固定、线上培训形式发展不足、培训效果评估无数据支撑。“互联网+”背景下,L公司高层应运用互联网对企业培训体系进行优化,着力解决上述问题,以提高员工培训的效果和质量。论文旨在通过研究,为L公司员工培训体系优化工作提供对策与帮助,增强“互联网+”背景下L公司的培训效果,也为同类企业培训体系优化提供一些思路。
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在国家“十四五”规划纲要中,明确了“坚持创新驱动发展、全面塑造发展新优势”的重要性。在助力高新技术企业的发展方面,我国出台一系列税收优惠政策,以此来减轻企业的税收负担,从而使得这些企业能投入更多资金来研发创新。基于这样背景,本文以企业所得税优惠政策为基础,探讨税收优惠政策对高新技术企业是否真正起到激励效应,是否增加了其对创新研发的投入,是否提高了其创新能力和绩效水平。本文通过对我国高新技术企业的现
十九大报告指出要提高民众幸福感、安全感与获得感,人民主观福利已越来越成为民众评判经济社会发展、个人生活质量的新指标,而如何改善居民主观福利将成为社会未来发展的关键议题。党的十九届五中全会也指出未来中国要完善多元化社会保险制度,以实现主动适应老龄化的国家战略。由于城乡居民基本养老保险制度是中国社会保险体制的重要组成部分,所以本文试图对我国城乡居保制度进行深入的探讨,从主观福利效应角度对其进行深入剖析
“互联网+”时代下,酒店行业特殊的经营模式和销售模式壮大了行业发展规模。根据中国酒店行业协会的数据显示:2019年全国酒店行业不包含餐饮的收入达到6770亿元,酒店客房数量2015年-2019年年均复合增长率为17.87%,行业发展态势良好。金税工程、云数据不断推出,税务机关对企业税务风险的监管也日益增强。因此,企业有必要提高税务风险意识,找到解决自身税务风险的措施。本文以增值税、企业所得税、其他
2019年9月,国务院发布了《实施更大规模减税降费后调整中央与地方收入划分改革推进方案》（后称《方案》）,明确提出消费税的改革方向:“后移消费税征收环节并稳步下划地方。”本文以政策背景为基础,在国内外学者研究的基础上,分别从消费税制改革和地方税源两个节点展开论述。通过消费税制历年的改革历程,总结消费税的改革关键要素:征税范围、税率、征税环节,并据此推断消费税的未来改革趋势:后移征税环节、提高税率水
发展数字经济正成为世界各国夺取新一轮经济和科技发展制高点的重要战略部署,同时也是促进新时代中国经济稳健增长的新动能。粤港澳大湾区是我国数字经济发展的高地,有着重要的地位和作用。然而现阶段与数字经济发展的相关税收支持政策存在滞后性和缺乏协调性,未能很好地发挥其引导和激励数字经济发展的作用。本文重点研究粤港大湾区数字经济税收激励政策存在的问题,希望能够完善相关政策来促进大湾区数字经济的健康发展。本文首
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在经济飞速发展的今天,人们对电子电器的需求越来越多。生活中随处可见不同的电子电器产品。随之而来的是换代过快带来的废弃电子电器产品增加速度越来越快。废弃电子电器所产生的污染是不容忽视的。对废弃产品的回收再利用是十分重要的,对废弃产品进行拆卸是回收的合理处理方式。本文针对废弃的电子电器产品,在非确定条件的基础下,结合人机协作对不同产品类型和拆卸线类型的拆卸线平衡问题进行了研究,并针对不同的拆卸线平衡问
股票市场是金融行业的重要组成部分,被视为全球经济运行的“晴雨表”。股票市场走势受到政策、经济、以及投资者心态等一系列错综复杂的因素影响,这使股票预测变得十分具有挑战性。金融市场的预测受到研究人员和金融从业者的高度关注。然而,传统的股票预测模型面临着诸多挑战,主要有三大方面:第一、来源广泛的金融信息潜藏着市场走势,要融合多源股票数据存在挑战;第二、金融市场是高度混沌的,股票交易数据具有非平稳性;第三
移动机器人作为智能机器人的典型代表,已广泛应用于星球表面、崎岖地面、以及地下空间等复杂危险环境中执行巡检、运输、操作等任务。目前移动机器人已成为全球众多高科技公司和高等院校的研究热点。其中,轮式机器人具有最高的灵活性和机动性,但普通的轮式机器人受限于底盘和轮径约束,其非结构化地形通过能力差。本文从仿生学的角度去尝试解决这一问题。仿生机器人是机器人发展的高级阶段,可以从自然界中各种生物体的移动特性中