非常详细的实际案例解读，快速了解ISO9001-2015新增加内容，提高转版通过率1so9001:2015新版质量管理体系详解与前言刖言中国已经成为so9001证书发行量最多的国家,文件多但写了不做、应付各种审核已经成为中国相当一部分企业s○体系的通病。
lSO不是用来改善管理、改变人做事习惯的工具,反而成为我们的负担新版本S○最大的特点是删除了质量手册与程序文件,而之前很多企业就是停留在质量手册与程序文件这种表面形式上,不去落实同时新版要求在做质量体系策划时要进行风险识别,根据风险来策划质量管理体系。
这些要求与广东中欧企业管理研究所策划的质量管理体系不谋而合。
中欧硏究所根据企业推行so存在的问题,摸索出套既能应付认证、应对二方审核,同时又能帮助企业提升品质、提升效率、降低成本的模式,得到所有服务过的企业的认可。
我们只做6个程序文件,其他根据前期风险识别找到的失控点策划要做的控制卡,通过推行控制卡,狠抓执行,让每一个失控点得到控制,产生立竿见影的效果。
3/3031SO9001:2015新版质量管理体系详解与前言同时,新版SO对质量目标要求形成目标方案,这也与我们的攻关方案不谋而合。
我们针对瓶颈和老大难问题,定出分段目标,循序渐进,制订出具体的动作,明确责任人、完成时间、资源要求,并定期检讨,有效地帮助企业解决多年的痼疾,即所谓的行业难题。
lso9001是有用的,关键是我们怎么用。
我们编写的这一套|so系列丛书,一定会帮助越来越多的企业—不管是几十人的小企业,还是上万人的大企业—找到改善的方向,厘清解决问题的思路。
关键是量身定做、见招拆招,不要去生搬硬套,给SO—个什么固定的模式,能帮助企业成长、发展的模式就是好模式。
2015版sO9001更关注服务行业发展,语言描述更贴近服务行业,这是so9001的一大进步,未来10年,更多服务行业推行sO9001将成为趋势。
谭洪华4/3031So9001:2015新版质量管理体系详解与一为什么要改版为什么要改版根据ls。
Tc176sC2,改版的战略意图和目标是:(1)反映当今质量管理体系在实践和技术方面的变化,为未来10年或更长时间规定核心要求质量管理近10年,风险管理、项目管理、过程方法管理、日本精益生产模式发展迅速,并得到全世界管理界人士的认可,S◎9001也必须吸收新鲜血液,才能与时俱进,才能注入新的生命。
(2)确保本标准反映组织在运作过程中日益加剧的复杂、动态的环境变化从1987年s9001第一版推出,国际形势与环境发生了翻天覆地的变化,第三世界迅速崛起,中国从农业国变为制造业大国并逐步转型升级,向制造业强回迈进。
同时,SO9001在各国的推行过程中也暴露出很多问题,如文件过多、运行成本高、文件停留在形式等,so9001改版势在必行。
5/3031S9001:2015新版质量管理体系详解与为什么要改版(3)确保制定的要求能促进组织的有效实施及有效的第一方、第二方和第三方符合性评估So9001的标准能为任何一方的审核提供依据或标准,不管是客户还是认证机构,或者其他相关质量管理体系,都是以S9001为基础(4)确保本标准是充分的,以提供对满足要求的组织信任这里的要求指法律法规要求及相关方要求,如客户。
通过lso9001的推行与认证,提供给社会一个质量保证与改善的信任。
lso9001标准一般5~8年改版一次,最长8年必须改版。
6/3031so9001:2015新版质量管理体系详解与(一)1个目的二改版的主要内容概述据美通社北京2015年9月24日电,2015年9月23日,万众瞩目的lso9001:2015重磅发布,这标志着全球质量管理一个新的开始已经到来。
负责标准修订工作的SO/TC176工作委员会主席Dr.Nigel表示:lso9001新版为未来25年的质量管理标准做好了准备。
这次修改体现在以下方面(一)1个目的新版so901更加聚焦于一个核心目的,那就是‘质量管理体系(QMs)的预期结果”。
关键是产品和服务是否符合了要求?顾客满意度是否增强了?最终是否朝着实现组织战略的方向在迈进?这才是评价质量管理体系(QMs)有效性的终极标准。
7/303so9001:2015新版质量管理体系详解与(二)2个模型(二)2个模型新版标准更新了两个模型,即过程模型(如图2-1所示)和质量管理体系(QMs)结构模型(如图2-2所示)4.ContextoftheOrganization组织环境10.Improv5.1eadershivement改进领导力ActPlanPAS99IntegratedManayementFramework9.PerformanceEvaluation6.planning績效评价策划Check7.S8.Operation支持运行图2-1过程模型8/3031so9001:2015新版质量管理体系详解与(三)3大支柱1.Scope导列好3:管理体系标准的新结构和格式范围明确∫O际标准未来发展柱架及方向国际标准化组织对管理体系标准在结构、格式、通用短(2.NormativeReference3.TermsandDefinitions语和定义方面进行了统一。
这(规范性引用文件术语和定义将确保今后编制或修订管理体系标准的持续性、整合性和简4ContextoftheOrganizations.Leadership单化,这也将使标准更易读、(组织环境领导力易懂所有管理体系标准将遵循1Oi6.Planning7.Support8.OperationapplementAnnexSI的要求,(策划支持运行以便整合其他标准文件中的不同主题和要求,统一定义,如:组织、相关方、(9.PerformanceEvaluation(10.Improvement方针、日标、能力、符合性绩效评价改进统一的表述,如:最高管理者应确保组织内的职责、权限得到规定和沟通ISO27001S20000SO22301图22质量管理体系(QMS)结构模型(三)3大支柱新版标准从MSS高阶结构、基于风险的思维、领导力三个方面,从实体结构和思维结构的不同方向,为面向未来的s9001构造了三大支柱,对质量管理体系(QMS)具有全局性的影响。
(1)Mss(管理体系标准)高阶结构与so9001:2008相比,2015版是由表21中的10个条款构成的表21S09001:2015与s09001:2008条款之比较9/303so9001:2015新版质量管理体系详解与(三)3大支柱条款1s09001:2015S0900l:2008范围范围1234567规范性引用文件规范性引用文件术语和定义术语和定义组织环境质量管理体系领导力管理职责策划支持资源管理续表条款IS09OI:2015IsO900l:20088运行产品实现绩效评价测量、分析和改进10改进(2)领导力So9001在改版过程中有一个很重要的思想,就是要强化最高管理者在QMs内的作用,决定赋予最高管理者一个更积极的角色。
毋庸置疑,最高管理者的参与和支持对于QMS实现预期结果、达成QMs有效性至关重要,而现实的矛盾在于最高管理者的参与程度实际上有所下降。
因此,新版标准在多个方面试图强化领导力在QMs中的作用。
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适合在校大学生，研究所和博士生。
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ORL（Olivettiresearchlaboratory）是英国剑桥大学Olivetti研究所制作的人脸数据库。
该数据库包括40个不同人，每人I0幅图像，共400幅。
每幅原始图像为256个灰度级，分辨率为II2X92。
ORL人脸图像是在不同时间、不同视角、各种表情（闭眼/睁眼、微笑/吃惊/生气/愤怒/高兴）和不同脸部细节（戴眼镜/没戴眼镜、有胡子/没胡子、不同发型）的条件下拍摄的。

Maple是目前世界上最为通用的数学和工程计算软件之一，在数学和科学领域享有盛誉，有“数学家的软件”之称。
Maple在全球拥有数百万用户，被广泛地应用于科学、工程和教育等领域，用户渗透超过96％的世界主要高校和研究所，超过81％的世界财富五百强企业。

PFR人民日报标注语料库(版本1.0，下面简称PFR语料库)是在得到人民日报社新闻信息中心许可的条件下，以1998年人民日报语料为对象，由北京大学计算语言学研究所和富士通研究开发中心有限公司共同制作的标注语料库。
为了促进中文信息处理研究的发展，他们三方计划公开PFR语料库。
作为公开的前期工作，从4月3日起，在他们三方的主页上免费公开PFR语料库1月份的语料，欢迎大家下载。
PFR语料库的制作规范参阅《现代汉语语料库加工――词语切分与词性标注规范》。
如果您在研究或论文工作中使用PFR语料库，请注明来源。

数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

作者在本文中的立意，论述所站的高度，题目涉及的广度，都为读者展开了一幅美丽，绚烂，内容专业和生机勃勃的华彩巨作。
是的，近十年来我国学者在密码会议-国际密码协会(IACR)举办的三大密码会(Crypto、Eurocrypt、Aisacrypt)1和四大领域会议(CHES、FSE、PKC、TCC)2的论文集，其上的论文发表实现了从鲜有到常有的突破，但在总体数量上与美国、以色列等国家相比仍有较大差距，存在较大的提升空间。
然而，我们也要看到，在信息化快速发展的我国内地市场，已经不仅仅在中国大陆，而且在香港和澳门，东南亚诸国华人世界，有了用户众多，网络规模遥遥领先其他国家和地区的信息化网络：从核心网到接入、无线网。
实验环境就是出现优秀科研成果的保障。
很高兴的看到国内以山东大学密码技术与信息安全教育部重点实验室，密码科学技术国家重点实验室，中科院信息工程研究所等机构为代表的专家，学者在隐私保护等领域有了可喜的进展

人工智能课程总结转眼之间，研一的上半学期就要结束了，陪伴了自己一学期的人工智能课也在今天结束了最后的考试。
回顾这半个学期来学习人工智能的感受，确实还是有点可说的东西。
我记得自己第一次听AI这个名字是上大二时一个北航软件学院朋友提起的，他特别想去微软做AI方面的研究，然后他热情的向我介绍了这个领域是多么多么好，当时的自己完全没有印象，只觉得可能和机器人有关，AI的目的就是做出和人类一模一样的机器人。
现在看来自己当初的想法是多么的幼稚可笑。
等到了大三的时候，软件学院正好开设了这门课，我便抱着好奇的心态选了这门课，无奈当时授课老师胡晶晶讲解极其乏味，也没有教材，每节课上课就照着PPT念，完全成了可有可无的课程，在这门课上我学到的唯一的知识点就是可以用遗传算法来求解走迷宫问题，因为那次是老师用一个程序在课堂上进行演示的。
当时觉得挺有意思，可惜自己并没有做进一步的学习，结果第一次上人工智能课就这么草草收场。
如今上了研究生，再次碰到了这门课，我又一次选了，因为我觉得计算机学院的老师讲课和软件学院的老师应该不一样，事实证明我的想法是正确的。
在这门课上我学到了很多的知识，了解到了人工智能原来包含这么多内容，根本不是一个简单的机器人所能概括的，计算机图形学，机器学习，模式识别等这些看起来似乎不相关的东西在都被包含在其中。
尽管上课时间有限而且这门课也比较基础，但老师的讲课却毫不含糊。
说实话，在老师快讲完第三章之前我还一直坐在靠后的位置看不清PPT，后来觉得还是要认真听讲，于是每次都是占前两排的座位，当然这种做法事后证明也是对的，看来有时候一念之差能改变很多。
针对这门课的内容没有什么要说的，个人觉得刘峡壁老师的个人魅力较强，能让学生喜欢听这门课，这一点和林永刚老师极其相似，而大学里面缺少的正是这样的老师。
当然，光听课是没用的，课后还需要进行做题，弄不懂的还需要和同学进行讨论，这在做作业时得到了体现。
我觉得人工智能最重要的不是让我们知道这些知识，而是要让我们掌握分析问题，解决问题的方法，正如刘峡壁老师所说“我给你们提供了各种武器，关键看你们遇到问题会不会拿出来用”，而这也是做研究所必须的。
同时，我也在其中体会到了发散思维不局限于某一领域的奇妙之处，例如遗传算法，蚁群算法就是来自生物界，这种跨学科之间的联系已经成为当下的潮流，知识本来就不应该有局限性，联系无处不在。
就写到这里吧，如今我知道了AI无处不在，而且我在以后的学习阶段中会不断接触到AI。
记得之前看过很多AI题材的电影，比如《我，机器人》，《黑客帝国》等等，真希望自己能在有生之年看到这些电影中所展现出来的AI成为现实，人类也一定会因为AI而不断进步。

清华大学研究所复试资料陈巍梅顺良金德鹏老师绝佳搭配

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贡献者Sl。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。