天津市清水工程代建方风险—收益综合激励模型研究

来源 :项目管理技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liangxianke
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
以天津市清水工程项目为对象,研究了工程代建方风险—收益综合激励模型。结合项目管理、风险控制等理论方法,总结出清水工程项目代建方风险分担的基本原则;在此基础上,综合考虑固定报酬、可预见风险报酬及纯风险报酬三个方面,构建了基于风险分担的天津市清水项目代建服务取费模型,并以天津市清水河道项目某标段为对象进行了解算分析。 Taking Qingshui Project in Tianjin as an example, the risk-benefit integrated incentive model of engineering construction side is studied. Combined with the theoretical methods of project management and risk control, summed up the basic principle of risk sharing on behalf of construction side of Qingshui Project; on this basis, considering the fixed compensation, predictable risk compensation and pure risk compensation, Tianjin Municipality Qinghai project construction agency service fee model, and Tianjin Municipality, Qingshui River project a target section for the calculation of the object.
其他文献
材料的理性设计与计算模拟是基于计算机开展的"实验"研究。通过材料的理性设计与计算模拟,可以在原子层次上揭示材料的结构与性能之间的联系,预测新材料。这也促进了材料科学
随着社会的发展和公共安全意识的提高,监控探头出现在生活的各个角落,这有效的预防一系列暴力违法事件的发生,可即便如此,在公安侦查人员跨摄像头追捕嫌疑人时依然存在很多问题。为了解决跨摄像头场景下行人的识别与检索问题,行人重识别应运而生,且成为了计算机视觉方向的研究热点。行人重识别的优势是可以在没有获得清晰人脸照的同时也能对特定行人进行锁定,实现跨摄像头的连续追踪。在行人重识别的研究中最常用的方法是监督
随着科技和经济的不断进步和发展,如今我们的生活已经和信息紧密的联系在了一起。在这个大数据时代背景下,传统数据已经发生了翻天覆地的变化,并且和传统的数据相比,现今的数
随着智慧城市的发展与普及,计算机视觉技术在诸多实际场景中得到了广泛的应用,如刑事侦查、智能安防、图像检索、人机交互等。相比于传统的人工识别,智能化监控管理技术能大
本文结合应用历史与实际工程图例,从一个全新的结构构成角度对充气结构进行了总结与分类,提出了5类基本型、3类增强型以及单元组合拼装型和杂交型等类别的区分方法。此外,可
目的探讨脑内淋巴瘤的MRI影像特征,协助临床诊断及治疗。方法回顾性分析15例经手术或穿刺病理证实的脑淋巴瘤的MRI影像及病理资料。结果8例为单发病灶,其中6例位于侧脑室旁深部
对于含有大量细菌和病原体的医院污水,国内大多数医院用液氯或次氯酸钠来处理,杀灭医院污水中的细菌和微生物后再排放.处理医院污水最早使用的是液氯,由于液氯处理医院污水的
<正> 随着西方国家暴力犯罪的增加,执行何种枪支政策已成为各国政府殆尽竭虑的话题。不少国家设法对枪支实行控制,也有的国家却实行枪支开放政策,可谓“八仙过海,各显神通”
在公共场所,密集的人群容易导致公共安全事件的发生,所以大量的监控摄像头被安装和应用在城市的各个地方。传统的方法是由人类观察者从监控图像中识别行人。这是一个非常耗时的任务,并且不能大规模地进行行人识别。现今,行人重识别是城市监控领域的关键组成技术,主要应用于公共场所中,利用监控图像识别行人。行人重识别则是指在不同摄像机拍摄的视频或图像中查询目标人物的方法。目前大多数的行人重识别方法主要在有监督和无监
监控系统在公共安全方面发挥着至关重要的作用,随着监控系统规模的越来越大,传统的人工监测方法已经无法适应社会的发展。因此智能视频监控近年来越来越受到研究者的关注,在智能监控系统中,行人重识别部分发挥着不可替代的角色,是非重叠摄像机目标轨迹关联的纽带。虽然行人重识别算法在一些特定的数据集上取得了一定的准确度,但是光照、遮挡、行人姿态变化、场景转变、穿衣风格季节性变化等依然是行人重识别领域内的挑战。本文