2017科锐国际薪酬指南:行业差异与全球化人才趋势

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"《科锐国际薪酬指南(134页)》2017年1" 这篇薪酬指南主要涵盖了2017年中国各行业的薪酬趋势和市场动态,特别是在新常态经济环境下,薪酬涨幅的整体情况和行业间的差异。2016年至2017年间,由于经济增速放缓,企业的薪酬增长总体趋于稳定,但不同行业间的差异显著。 1. **薪酬涨幅趋稳**:在经济新常态下,企业的薪酬调整策略变得更加谨慎,整体薪酬增长速度趋于平缓。这是企业在面对经济增长压力时,为了维持成本控制和竞争力而采取的策略。 2. **行业差异化**:不同行业的薪酬涨幅存在明显差异。例如,高科技、金融、医疗健康等行业的薪酬可能保持较高增长,而传统行业如机械制造、电子制造等可能会有较为保守的调整。这种差异反映了各行业在经济环境变化中的适应性和盈利能力。 3. **行业热点与人才需求**:新兴领域如高科技、人工智能、智能制造等成为人才需求的重点。随着产业结构的优化,这些领域对跨界专精人才的需求激增,如大数据分析、工业软件开发等岗位。同时,随着汽车智能化和无人驾驶的发展,汽车行业的人才需求也发生了深刻变化。 4. **跨界人才竞争**:移动互联网的普及促进了行业间的融合,催生了跨界人才竞争。企业不仅需要寻找具备多领域技能的员工,还要解决人才的文化融合问题,这对人力资源管理提出了新的挑战。 5. **全球化与人才流动**:“一带一路”等政策推动了中国企业海外扩张,导致人才跨区流动加剧。能源、制造等行业在海外市场的拓展,增加了对具有国际视野和跨文化沟通能力的人才需求。 6. **地区差异**:报告还分析了不同地区的薪酬水平,如江浙地区、成渝地区、青岛地区、大连地区、武汉地区等,显示了地域经济发展对薪酬的影响。 7. **全球经济展望**:全球经济增长预计保持温和态势,新兴市场如中国和印度将继续保持中高速的增长,而发达经济体增长可能放缓。 8. **政策与改革**:中国经济正经历供给侧改革、全球化和互联网+的洗礼,政府在产业结构、区域结构、消费结构优化等方面加大改革力度,寻找新的经济增长点。 总结来说,这份薪酬指南揭示了2017年中国各行业在薪酬策略、人才需求和市场动态方面的复杂情况,为企业制定人力资源政策和薪酬结构提供了宝贵的数据支持。同时,它也反映了中国经济转型期的特点和挑战,以及全球化背景下的行业发展趋势。
2024-09-05 上传
,发送类别,概率,以及物体在相机坐标系下的xyz.zip目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
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目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
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目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行