从巴西世界杯看企业管理之道

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<正>无论你为之狂热或是厌恶抑或是介于之间,这个月你无法逃开的两个字就是"足球"。2014年世界杯正在巴西的12座球场上如火如荼地上演。让我们来看看足球管理和企业管理有什么共通之处。曾经赢得世界杯的1970年的巴西队、曾经捧起欧洲杯的上世纪七八十年代的利物浦队以及近些年势如破竹的巴塞罗那队,毫无疑问都是历史上的传奇球队。他们风格明显,面对对手毫不留情,能够高效地获取胜利。这三支球队的共同点之一是同样出色的球队管
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从信息安全的角度出发,分析和研究了古代和现代密码学在信息隐藏中的应用,借鉴计算机安全领域中的数字水印技术,提出了一种结合图像嵌入、DES加密算法、计算机MATLAB程序和数学随机数特征值特点的数字信息隐藏方法。文中研究的内容对读者入门并了解数字信息隐藏有一定的指导意义。
随着科学技术水平的飞速发展,伴随着经济质量的飞跃,信息时代的到来改变了社会各领域的生产方式,计算机网络技术的普及也极大地方便了人们的日常生活。计算机利用数据交换技术对数据进行处理与更新,以达到对数据处理的目的,而电脑和终端之间的联系也就是利用大数据信息技术在网络上实现的。为保障互联网信息的安全传递,减少相互干扰和非法窃取,技术人员应当善于利用并积极使用数据加密技术。在此基础上,文章深入剖析了计算机
时至今日,关于“技”“艺”“道”三者关系的美学探讨已经有近千年的历史,对三者关系的思考和探索从未停止。在电视纪录片配音艺术的创作过程中,配音技术与配音艺术同样有着深刻的关系:“技”是“艺”的基础,塑造形式美;“艺”是“技”的升华,塑造内容美;而“道”是对“技”和“艺”的超越,塑造境界美。本文将针对在纪录片配音艺术创作过程中出现的重“艺”轻“技”等现象,解构三者的超越过程,重塑配音艺术的创作实践过程
油气管线不可避免的要通过极地、海洋等地质不稳定区域,其工作环境和受力方式复杂多变。塑性损伤作为管线钢失效的主要形式之一,严重威胁着油气管线的安全运营。因此,有效地监测管线钢的健康服役状态并对其剩余寿命作出准确评估是迫切且必要的。而声发射技术作为现如今最为有效的动态监测手段,可通过分析材料内部组织变化时释放的应力声波所携带的损伤信息,实现材料损伤的评定。本文以应用广泛的贝氏体+多边形铁素体(B+PF
<正>改革发展亮点在全国率先构建“种产购储加销”全产业链运营模式,品牌建设入选国务院国资委“2020年度国有企业品牌建设100个典型案例”。全国首创“责任储粮、科技储粮、廉洁储粮”储备粮管理指导体系,“齐鲁粮仓”科学化、信息化、智能化水平走在全国前列。资产负债率3年下降17.47个百分点,所有者权益增长10.86倍,打造了全省国资国企“处僵治亏”的鲁粮样板。强化党建引领、打造特色文化,涵养鲁粮气质
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针对网络信息受到的攻击较多,导致信息安全难以得到保障的问题,提出基于改进的ECC(Elliptic Curves Cryptography,椭圆曲线密码编码学)在网络信息安全加密方法.首先,利用哈希算法对待加密信息进行计算;然后将得出的结果作为ECC的认证密码,提高破解加密的难度;最后,在密钥交换机制中,引入密钥-用户-节点串联规则,并结合登录客户端多元化的属性,细化认证身份的管理方式.测试结果表
中国与阿拉伯国家的友好交往与相互合作源远流长,基础深厚。长期以来,和平合作、开放包容、互学互鉴、互利共赢始终是中阿交往合作的主旋律。新时代、新形势下,作为共建“一带一路”与人类命运共同体的天然合作伙伴,中阿双方秉承友好交往的历史传统,顺应和平发展的时代潮流,共同致力于强化政治互信,完善合作机制,拓展合作领域,丰富合作内涵,建立起“全面合作、共同发展、面向未来”的中阿战略伙伴关系,双方在政治、投资贸
<正>当前,春耕生产正由南向北全面展开。作为拥有14亿多人口的大国,面对当前复杂严峻的国际形势、农产品市场波动加剧以及国内疫情形势带来的新挑战,必须始终绷紧立足自身保障粮食安全这根弦,全面落实粮食安全党政同责,以国内稳产保供的确定性来应对各种不确定性,为稳定经济社会发展大局奠定坚实基础。2022年全国两会期间,习近平总书记强调,要全面落实粮食安全党政同责,严格粮食安全责任制考核,主产区、主销区、产
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2019年3月18日,习近平在学校思想政治理论课教师座谈会上强调,办好思想政治理论课,推动思想政治理论课改革创新,要不断增强思政课的思想性、理论性、亲和力、针对性。因此,高中思政课教师要改革以往的教育理念,以课程改革为导向,创新教学理念、教学模式,增强学生学习体验的同时助力学生综合素质的发展。2020修订版《普通高中思想政治课程标准》提出要推动转变思政课的教学方式和学习方式,引导学生在问题情境和实
现有小样本目标检测方法在扩增样本时往往存在数据分布偏移问题,同时分类任务性能容易受定位任务影响。针对上述问题,提出一种新的小样本目标检测算法。该算法在Faster R-CNN框架基础上引入分类校正模块(CCB)、样本扩增模块(SAB)和梯度限制层(GCL)改善性能。CCB使用离线的强分类网络对检测器最终结果进行校正;SAB在特征域利用基类样本信息修正新类样本分布,从而在修正的分布中进行采样完成新类