加快人力资源向人力资本转化做好企业人力资源开发工作

 概述了人力资源和人力资本的区别，明确了加快人力资源向人力资本的转化，是国有企业增强核心竞争力的必然选择。并对如何加快实现人力资源向人力资本的转化，做好人力资源开发工作提出了五个方面的建议。     

人的失误模型在船舶溢油事故应急中的应用分析

船舶交通事故问题的预测一直是业内研究人员十分重视的研究课题。分别采用回归预测法、时间序列预测法、灰色理论预测法和贝叶斯统计预测法等不同方法,结合国内某港引航站近十多年来船舶引航总量和事故的实际情况,进行了比较分析和对未来情况予以预测。着重就贝叶斯方法在港口船舶引航风险预测中的运用进行了探讨。结论证明贝叶斯估计方法得到的结果具有良好的预测效果。     

船舶机损事故人误原因因素的层次分析法

基于认知系统工程分类方法，应用层次分析法构建了船舶机损事故人误原因因素结构模型，将成对比较矩阵的特征向量作为因素的权重，确定相关因素的影响力排序。给出了一种识别船舶机损事故中人误原因主要影响因素的实用方法，并针对性地提出相应预防措施，减少船舶机损事故提供可靠的理论依据。     

浅谈人际与人情之关系

本旨在探讨人际关系，人情法则的化内涵，不同背景下的人际关系对应着不同的人精法则。在市场经济条件下，人际与人情关联的工具性日渐显现。人们应关注际与人情的未来走向。     

基于期望熵的人才流动模型及其选择

Shannon熵可以表示模型不稳定性。本文提出了期望熵的概念并在此基础上建立了人才流动模型。本文还讨论了该模型的选择，并通过抽样调查进行了验证。     

工程施工项目中人力资源管理的重点

通过对工程施工项目各阶段的特性以及项目施工过程中人力资源特点的分析,提出了目前施工项目人力资源管理的困惑,阐述了施工项目中人力资源管理应关注的重点环节。     

人才资源的特点及其人性假设分析

一个国家、地区或组织综合实力的高低,往往取决于人才资源能力的发挥程度,本文从分析人才资源的特点入手,对人才资源进行合理的人性假设分析,这无疑将有利于更好地分析和把握他们的行为,使其在社会经济发展中发挥更重要的作用.     

用PCR-SSCP方法研究子宫颈癌组织中人乳头瘤病毒E_7基因的变异

运用核酸杂交和聚合酶链式反应（ＰＣＲ）对临床确诊的６１份子宫颈癌Ⅱ～Ⅲ期标本进行了人乳头瘤病毒（ＨＰＶ）１６型Ｅ７基因的检测。非同位素地高辛标记探针斑点杂交阳性检出率为４５．９％，ＰＣＲ检测阳性率为５４．１％，两种检测结果证实ＨＰＶ－１６型感染与子宫颈癌的发生密切相关。进一步用灵敏的单链构象多态性分析法（ＳＳＣＰ）对３３例阳性标本进行分析，发现有２７例单链ＤＮＡ迁移率与正常对照有不同，推测均发生了ＤＮＡ序列的改变，提示ＨＰＶ－１６Ｅ７基因的变异在子宫颈癌组织中是较常见的现象，其与子宫颈癌的发生有一定的关系。     

WMU关于人为因素和组织因素的研究介绍

为研究IMO成员国在事故调查开展过程中对人为因素和组织因素两类事故原因的反映,世界海事大学(WMU)选择了41份事故调查报告,采用人为因素分析与分类体系(HFACS)的研究方法对报告进行了深入回顾。研究结果表明,事故调查官们往往将更多的注意力集中在一些最基层的操作性错误即人为因素方面,而忽略重要的深层次组织因素。文中基于WMU向IMO船旗国履约分委会提交的报告对此项研究进行了介绍,以期为国内相关研究提供参考。     

Human driving data-based design of a vehicle adaptive cruise control algorithm

This paper presents a vehicle adaptive cruise control algorithm design with human factors considerations. Adaptive cruise control (ACC) systems should be acceptable to drivers. In order to be acceptable to drivers, the ACC systems need to be designed based on the analysis of human driver driving behaviour. Manual driving characteristics are investigated using real-world driving test data. The goal of the control algorithm is to achieve naturalistic behaviour of the controlled vehicle that would feel natural to the human driver in normal driving situations and to achieve safe vehicle behaviour in severe braking situations in which large decelerations are necessary. A non-dimensional warning index and inverse time-to-collision are used to evaluate driving situations. A confusion matrix method based on natural driving data sets was used to tune control parameters in the proposed ACC system. Using a simulation and a validated vehicle simulator, vehicle following characteristics of the controlled vehicle are compared with real-world manual driving radar sensor data. It is shown that the proposed control strategy can provide with natural following performance similar to human manual driving in both high speed driving and low speed stop-and-go situations and can prevent the vehicle-to-vehicle distance from dropping to an unsafe level in a variety of driving conditions.