導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇數(shù)字加法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

    關(guān)鍵詞:加法器 位并行 數(shù)字串行 FPGA 匹配濾波器

    與傳統(tǒng)DSP相比,定制DSP具有速度更高、設(shè)計(jì)靈活、易于更改等優(yōu)點(diǎn),常常應(yīng)用于設(shè)計(jì)方案和關(guān)鍵算法的驗(yàn)證。

    在DSP運(yùn)算中,加法是最常用的。常見(jiàn)的加法器是位并行的(Bit-parallel),在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成加法運(yùn)算。其速度較高,占用的資源較多。但是,在很多應(yīng)用中,并不需要這么高的速度,而且希望減小資源消耗。這時(shí)可以采用數(shù)字串行(Digit-serial)加法器,利用多個(gè)時(shí)鐘周期完成一個(gè)完整的加法運(yùn)算,從而使占用的資源大幅度減少。為了使數(shù)字串行加法器具有更廣泛的應(yīng)用范圍,設(shè)計(jì)的關(guān)鍵是要使電路達(dá)到盡可能高的工作頻率,以取得高的數(shù)據(jù)吞吐量(Throughput),從而滿足系統(tǒng)其它部分的速度要求。

    1 數(shù)字串行加法器

    在數(shù)字串行加法器中,字長(zhǎng)為W的操作數(shù)被分為P個(gè)位寬為N(N能被W整除,P=W/N)的數(shù)字,然后從低位開(kāi)始相加,在P個(gè)時(shí)鐘內(nèi)完成加法操作。P個(gè)時(shí)鐘周期稱(chēng)為一個(gè)采樣周期(Sample Period)。

    N=2的數(shù)字串行加法器結(jié)構(gòu)如圖1所示。如果輸入操作數(shù)的字長(zhǎng)為8,那么串行加法器可以在4個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成加法運(yùn)算。這個(gè)加法器只用了兩個(gè)全加器的資源,比一般的8bit行波進(jìn)位加法器小。

    數(shù)字串行加法器的控制也比較簡(jiǎn)單,輸入移位寄存器完成并行-串行轉(zhuǎn)換功能,通過(guò)移位操作不斷為加法器提供位寬為N的操作數(shù);Control信號(hào)指示了新采樣周期的開(kāi)始,此時(shí)carry清零;輸出移位寄存器完成串行-并行轉(zhuǎn)換,輸出計(jì)算結(jié)果。

    對(duì)于特定的輸入字長(zhǎng),通過(guò)選擇不同的N,可以實(shí)現(xiàn)速度、面積不同的數(shù)字串行加法器。這樣,設(shè)計(jì)者可以根據(jù)實(shí)際情況加以選擇,提高了設(shè)計(jì)的靈活性。

    圖2 2bit全加器連接示意圖

    2 高速數(shù)字串行加法器在FPGA上的實(shí)現(xiàn)

    由于數(shù)字串行加法器要用P個(gè)時(shí)鐘周期才能完成整個(gè)加法操作,因此其工作頻率必須足夠高。這樣,在FPGA上實(shí)現(xiàn)時(shí),如何使串行加法器具有盡量高的工作頻率就將成為關(guān)鍵問(wèn)題。下面以Xilinx公司的VirtexE系列FPGA為例,說(shuō)明如何設(shè)計(jì)高速數(shù)字串行加法器。

    VirtexE的一個(gè)CLB(Configurable Logic Block)包含兩個(gè)slice,圖2為在一個(gè)slice上實(shí)現(xiàn)2bit全加器的連接示意圖(不相關(guān)的邏輯已略去)。

    數(shù)字串行加法器的結(jié)構(gòu)是行波進(jìn)位加法器,因此必須盡量減小進(jìn)位邏輯上的延遲。VirtexE的slice中提供了專(zhuān)用的進(jìn)位邏輯和布線,充分利用這些資源可以提高加法器的性能。

    對(duì)VirtexE系列,數(shù)字串行加法器應(yīng)選用奇數(shù)位寬,這是因?yàn)樵赩irtexE中一個(gè)slice包括兩個(gè)LUT(查找表)、兩個(gè)觸發(fā)器和一些其它的組合邏輯,因此使用一個(gè)slice剛好可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)1bit的全加器,使用兩個(gè)slice可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)3bit的全加器。如果要實(shí)現(xiàn)2bit的全加,則需要一個(gè)slice完成2bit的相加和保存,另外還需要一個(gè)slice中的一個(gè)寄存器用來(lái)存儲(chǔ)進(jìn)位,這樣兩個(gè)slice整體的利用率就降低很多。數(shù)據(jù)位寬為2、4、6、8等偶數(shù)時(shí)都存在這樣的問(wèn)題。圖3為N=3時(shí)加法器的布局布線示意圖。由于專(zhuān)用的進(jìn)位鏈布線資源僅存在于縱向的兩個(gè)slice之間,所以在實(shí)現(xiàn)3bit加法器時(shí),使用縱向相鄰的兩個(gè)slice。

    加法器的關(guān)鍵路徑在進(jìn)位鏈上,其延時(shí)為:

    TCKO+T+TBXCY+T+TCKCY

    =1.0+T+0.54+T+1.3

    =2.84+T+T

    式中,TCKO為DFF的CLK到XQ/YQ的延時(shí),TBXCY為BX到COUT的延時(shí),TCKCY為CIN到DFF的建立時(shí)間。這些延時(shí)的數(shù)值可以從手冊(cè)獲得。連線延時(shí)包括,延時(shí)為0;后者為普通連線,延時(shí)約為0.47ns。因此,總延時(shí)約為3.31ns,即工作頻率約為 300MHz。

    為了減小延時(shí)、提高工作頻率,使用FPGA Editor對(duì)布局布線進(jìn)行精確控制,并把加法器做成硬宏,有利于保證多次實(shí)例化時(shí)的性能。現(xiàn)將使用宏完成的設(shè)計(jì)和使用HDL語(yǔ)言完成的設(shè)計(jì)在工作頻率上做一個(gè)比較。使用Virtex50E-6pq240器件、xst綜合器時(shí),用宏完成的3bit數(shù)字串行加法器的最高工作頻率為300MHz,而用HDL完成的相同設(shè)計(jì)的最高工作頻率只有186MHz。這是由于設(shè)計(jì)用HDL輸入時(shí),布局布線工具用了3個(gè)slice,第一個(gè)slice完成2bit全加器,第二個(gè)slice完成1bit全加器,第三個(gè)slice只用了內(nèi)部的一個(gè)觸發(fā)器來(lái)存儲(chǔ)進(jìn)位,第一、二個(gè)slice之間用進(jìn)位鏈連接,延時(shí)為0,但是第二、三個(gè)slice之間只能使用普通連線,而且第三個(gè)slice的輸入CIN到觸發(fā)器的建立時(shí)間較大,因而影響了串行加法器的運(yùn)行速度。

    3 數(shù)字串行加法器的應(yīng)用

    數(shù)字串行加法器可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)加法器用在濾波器、乘法器、累加器等電路的設(shè)計(jì)中,能大大減小資源占用。下面以在CDMA/WCDMA系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用的匹配濾波器為例說(shuō)明數(shù)字串行加法器的應(yīng)用。

    匹配濾波器是一種無(wú)源相關(guān)技術(shù),它可以快速實(shí)現(xiàn)相關(guān)器的功能。匹配濾波器的沖激響應(yīng)為:

    h(t)=s(T-t) (0≤t≤T)

    設(shè)s(t)為輸入波形,則其輸出波形為:

    可知濾波輸出R(t-T)是輸入信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)。

篇2

2、糯米粉分兩份，一份少點(diǎn)用開(kāi)水燙，一份多點(diǎn)用冷水和，然后再把兩個(gè)面團(tuán)揉在一起，揪成小圓子。

3、把蒸熟的紫薯壓成泥，然后放兩勺蜂蜜。

4、把薯泥包入面團(tuán)內(nèi)，然后下鍋煮。

篇3

這一天，冰箱里剩下唯一一瓶飲料也被我喝光了。可是，看著窗外白晃晃的陽(yáng)光，心里實(shí)在想吃上一支冰涼的棒冰。

“賣(mài)棒冰了！五角一支，小豆棒冰！”突然，從窗外傳來(lái)一陣吆喝聲。“真是我的大救星！”這下我來(lái)了精神，拿起1元錢(qián)，朝樓下跑去。跑到前面一看，我一下愣住了，竟然是一個(gè)比我還小的男孩。我發(fā)現(xiàn)他嘴唇干裂，聲音沙啞。我把錢(qián)給了他，他接過(guò)錢(qián)給我一支，我轉(zhuǎn)身急忙跑回家，一邊跑一邊想，讓他多5角錢(qián)可以自已吃一支。

我正想著，忽然后來(lái)傳來(lái)他的喊聲，“小姐姐，等一等。”我只好站在那里對(duì)他說(shuō)：“不用找了，這錢(qián)給你。”誰(shuí)知他滿臉通紅，把錢(qián)塞進(jìn)我手里氣喘吁吁地說(shuō)：“不是我的錢(qián)，我不要，你別瞧不起人，我的壓歲錢(qián)比你多多了。”“那你為什么出來(lái)掙錢(qián)？”我奇怪地問(wèn)。“那是因?yàn)槲覀儗W(xué)校舉行了‘手拉手，獻(xiàn)愛(ài)心’活動(dòng)，我準(zhǔn)備用這些錢(qián)捐給那些貧窮的孩子。”他倔強(qiáng)地說(shuō)完，轉(zhuǎn)身走了。當(dāng)我目送他漸漸離去的身影后，才發(fā)現(xiàn)棒冰已經(jīng)化掉了，雖然沒(méi)能吃上棒冰，但心里卻甜滋滋的。

篇4

1、土豆洗凈去皮切條，放清水泡15分鐘，起鍋燒水，開(kāi)后倒入土豆條，中火煮至七分熟。

2、撈出瀝干水分，油七成熱時(shí)倒入瀝干水分的土豆條，炸至微微變色，撈出靜置15分鐘。

3、鍋中倒入炸好的土豆條，加入適量鹽，大火復(fù)炸3分鐘撈出，一盤(pán)美味的炸薯?xiàng)l即可食用了。

（來(lái)源：文章屋網(wǎng) ）

篇5

1、香椿樹(shù)和柿子樹(shù)能嫁接，但很難成功。

2、影響嫁接成活的主要因素是接穗和砧木的親和力，其次是嫁接的技術(shù)和嫁接后的管理。所謂親合力，就是接穗和砧木在內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)上、生理和遺傳上，彼此相同或相近，從而能互相結(jié)合在一起的能力。親和力高，嫁接成活率高。反之，則成活率低。一般來(lái)說(shuō)，植物親緣關(guān)系越近，則親和力越強(qiáng)。

3、香椿樹(shù)屬于被子植物門(mén)，雙子葉植物綱，薔薇亞綱，無(wú)患子目植物。柿子樹(shù)屬于被子植物門(mén)，雙子葉植物綱，合瓣花亞綱，柿目植物。所以?xún)烧吆茈y嫁接成功。

（來(lái)源：文章屋網(wǎng) ）

篇6

多少次，和孩子急得面紅耳赤：“為什么說(shuō)了五分鐘做完，你卻還是磨磨蹭蹭？”可孩子一臉無(wú)辜――五分鐘是多久？多少次，被孩子氣得七竅生煙：“為什么把牛奶灑得滿桌都是？”可孩子卻一臉委屈――我還不知道液體會(huì)跟隨重力往低處流這個(gè)物理常識(shí)呀。沒(méi)錯(cuò)，在批評(píng)孩子之前先問(wèn)問(wèn)自己：“孩子有這個(gè)常識(shí)嗎？”往往能夠把握許多常識(shí)教育的良機(jī)。

學(xué)齡前的孩子，對(duì)抽象規(guī)律還十分懵懵懂懂，他們通過(guò)掰手指，能知道1+2等于3；但是如果你反問(wèn)：“2+1等于幾？”很多孩子都會(huì)想半天，再掰手指算一遍。“1+2和2+1結(jié)果是一樣的”這個(gè)常識(shí)，他們還不懂。

如果想幫孩子建立抽象的概念，唯一的方法就是將這個(gè)概念具象化。

在西方，1+2和2+1結(jié)果相同的這類(lèi)概念有一個(gè)很溫馨的名字： Fact Family（數(shù)字之家）。一個(gè)fact family是由三個(gè)數(shù)字組成的，就像一個(gè)三口之家。

例如：6、4、10就是一個(gè)fact family。在這個(gè)家里面，最大的數(shù)字就好像是一家之主，兩個(gè)較小的數(shù)字相加，就會(huì)得到最大的數(shù)字。因此，不論是6+4還是4+6，都等于10，因?yàn)槎际?0的家人。10的數(shù)字之家還有：“2、8”“3、7”“1、9”“5、5”等等。

雖然數(shù)字之家已經(jīng)讓1+2和2+1的抽象概念具象化了很多，但畢竟還只限于理論，孩子還是很容易產(chǎn)生混亂。這時(shí)候，一個(gè)小游戲可以讓孩子進(jìn)一步把這個(gè)概念“玩出來(lái)”。

如圖片所示，這個(gè)數(shù)學(xué)游戲叫做“Turn Over”。游戲材料很簡(jiǎn)單，一張方形的硬紙，一些晾衣服的小夾子。上圖顯示的是一個(gè)3的數(shù)字之家，左邊一個(gè)小夾子，右邊兩個(gè)小夾子，分別代表抽象的數(shù)字1和2，孩子通過(guò)數(shù)夾子，就可以得出這一家的一家之主是3。這時(shí)候，把硬紙翻面，右邊的兩個(gè)小夾子就跑到了左邊，左邊的一個(gè)小夾子跑到了右邊，孩子這時(shí)候從左到右看到的就不再是1+2，而是2+1。但是，不論怎么翻來(lái)翻去，夾子還是這三個(gè)夾子。孩子從這個(gè)小游戲可以直觀地理解，1+2和2+1都等于3。

篇7

[關(guān)鍵詞]GIS；地質(zhì)災(zāi)害；評(píng)價(jià)因子；權(quán)重分配法

中圖分類(lèi)號(hào)：F407.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2015）12-0213-01

隨著建筑業(yè)的快速發(fā)展和各種能源的開(kāi)發(fā)，人類(lèi)不斷的對(duì)土地進(jìn)行開(kāi)發(fā)利用，雖然獲得了較大的經(jīng)濟(jì)利益，但也加大了對(duì)土地的擾動(dòng)，造成各種地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)。如何減少地質(zhì)災(zāi)害對(duì)人類(lèi)生活的影響是社會(huì)廣泛關(guān)注的問(wèn)題。為了降低地質(zhì)災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失，就要做好災(zāi)害的預(yù)測(cè)，提早進(jìn)行防范。過(guò)去多采用定性的分析方法來(lái)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作，在實(shí)際的應(yīng)用中還不能做到特別精細(xì)。為了進(jìn)一步加大對(duì)地質(zhì)災(zāi)害評(píng)估的準(zhǔn)確性，評(píng)估的方向由定性向定量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，多進(jìn)行數(shù)值的定量計(jì)算。GIS系統(tǒng)的評(píng)價(jià)因子權(quán)重分配定量計(jì)算是評(píng)估工作中應(yīng)用最廣的，在這方面它展示出了強(qiáng)大的分析能力，也是現(xiàn)在研究的重難點(diǎn)項(xiàng)目。

1.評(píng)價(jià)方法及評(píng)價(jià)因子

1.1 評(píng)價(jià)方法

地質(zhì)災(zāi)害是根據(jù)易發(fā)生程度和危險(xiǎn)性這兩方面進(jìn)行劃分的，如何將分類(lèi)劃分清楚明確直接影響著災(zāi)害的預(yù)防工作。為了準(zhǔn)確的劃分類(lèi)別，就要確定合理的評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)因子。評(píng)價(jià)方法有很多，常見(jiàn)的主要有指數(shù)法、模糊評(píng)判、概率分析等，這里面指數(shù)法是應(yīng)用最廣的方法。

在使用的過(guò)程中要明確評(píng)價(jià)因子的強(qiáng)度數(shù)值和評(píng)價(jià)因子的權(quán)重，最后計(jì)算出來(lái)的是地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)生指數(shù)。

1.2 如何選取評(píng)價(jià)因子

選取評(píng)價(jià)因子是非常重要的，它直接影響著最后的計(jì)算結(jié)果，也影響著災(zāi)害預(yù)防的準(zhǔn)備工作。在選擇地質(zhì)災(zāi)害的評(píng)價(jià)因子時(shí)各部門(mén)考慮條件主要有：一是地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育現(xiàn)狀，二是地質(zhì)災(zāi)害的形成條件和動(dòng)力因素。在選取評(píng)價(jià)因子時(shí)這兩點(diǎn)是都需要考慮的，若只考慮其中的一項(xiàng)，那么分析的結(jié)果就有一定的片面性。若只選擇第一種考慮因素那么計(jì)算出來(lái)的就和地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育程度的現(xiàn)狀分區(qū)沒(méi)有區(qū)別，若單獨(dú)選擇地第二種，就帶有很大的主觀成分，結(jié)果的偏差有可能很大。只有將兩種條件都考慮在內(nèi)，才能將地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生發(fā)育了解清楚，為預(yù)測(cè)工作打好基礎(chǔ)。

1.3 評(píng)價(jià)因子強(qiáng)度指數(shù)的選擇

評(píng)價(jià)因子強(qiáng)度指數(shù)可以從評(píng)價(jià)因子強(qiáng)度指數(shù)表中查出，通常分為四級(jí)。

2 評(píng)價(jià)因子權(quán)重的分配

2.1 專(zhuān)家打分法的評(píng)價(jià)因子權(quán)重分配

地質(zhì)災(zāi)害的形成條件及動(dòng)力因素中，影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的因素（評(píng)價(jià)因子）對(duì)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生所起作用（權(quán)重）是不相同的，它是影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生所起作用的相對(duì)大?。?quán)重）。在目前通行的方法中權(quán)重的分配主要是在全面分析和相互比較的基礎(chǔ)上，采用專(zhuān)家打分確定各評(píng)價(jià)因子的權(quán)重。該方法帶有較大的主觀性，對(duì)同一地區(qū)的評(píng)價(jià)因子認(rèn)知程度的不同，對(duì)評(píng)價(jià)因子權(quán)重的分配常常出現(xiàn)較大的差別，直接導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果（易發(fā)程度分區(qū)、地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)、建設(shè)用地適宜性分區(qū)）產(chǎn)生差異。

2.2 基于GIS的評(píng)價(jià)因子權(quán)重分配

單個(gè)的地質(zhì)災(zāi)害在區(qū)域研究中被視為點(diǎn)圖元，將其展布于研究區(qū)域的地理底圖上即是地質(zhì)災(zāi)害平面分布圖。透過(guò)表象的空間分布可挖掘出其中蘊(yùn)含的大量的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育規(guī)律及成因機(jī)制信息。鑒于GIS的開(kāi)放的數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能和強(qiáng)大的空間分析功能，筆者將地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)疊加到各評(píng)價(jià)因子圖層中，以期解讀出它們影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生所起作用的相對(duì)大?。?quán)重）。

首先根據(jù)確定的評(píng)價(jià)因子準(zhǔn)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。需要以下基礎(chǔ)資料：1）全要素地理地形底圖；2）地質(zhì)圖-工程地質(zhì)巖組（類(lèi)）；3）構(gòu)造綱要圖；4）降雨等值線圖；5）土地利用圖；6）地質(zhì)災(zāi)害分布圖（災(zāi)害點(diǎn)含屬性數(shù)據(jù)）。將以上圖件作GIS數(shù)字化處理，達(dá)到拓樸關(guān)系正確以滿足空間分析要求，而后根據(jù)選取的評(píng)價(jià)因子分別制作評(píng)價(jià)因子專(zhuān)題圖。對(duì)于以上各專(zhuān)題圖中不同的區(qū)段分別賦值1～4，將其存儲(chǔ)于屬性表中，然后將各評(píng)價(jià)因子專(zhuān)題圖分別與地質(zhì)災(zāi)害分布圖中的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)圖層進(jìn)行矢量疊加，即在GIS空間分析模塊中進(jìn)行點(diǎn)對(duì)區(qū)的空間分析。對(duì)某個(gè)評(píng)價(jià)因子而言，可直觀得到地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)在該評(píng)價(jià)因子圖層中的空間展布情況，即該評(píng)價(jià)因子與研究區(qū)域中所有地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的關(guān)聯(lián)程度，由此可得該評(píng)價(jià)因子對(duì)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生所起作用的大?。?quán)重）。此時(shí)將疊加了地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)信息的評(píng)價(jià)因子圖層中的區(qū)屬性數(shù)據(jù)導(dǎo)出，在Excel表中對(duì)其進(jìn)行歸類(lèi)。將評(píng)價(jià)因子中與地質(zhì)災(zāi)害關(guān)聯(lián)最強(qiáng)的區(qū)域中的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得出相對(duì)頻率。

3 易發(fā)程度指數(shù)值的求取

3.1 易發(fā)程度指數(shù)（P）值的求取

在評(píng)價(jià)因子專(zhuān)題圖中，以自然劃分的區(qū)圖元為基本評(píng)價(jià)單元，對(duì)區(qū)圖元的屬性數(shù)據(jù)中強(qiáng)度指數(shù)與權(quán)重進(jìn)行函數(shù)運(yùn)算，得出其P值，并附加到該區(qū)圖元的屬性數(shù)據(jù)表中，再將所有評(píng)價(jià)因子專(zhuān)題圖進(jìn)行疊加，各圖層中的區(qū)圖元經(jīng)過(guò)數(shù)次分割與重合，多圖層疊加后的新圖層在圖面上具有更多的圖面單元（一個(gè)拓樸面域單位即為一個(gè)圖面單元），在屬性表中，每個(gè)圖面單元的屬性均包含所有在圖層疊加過(guò)程中所涉及到的圖面單元的屬性特性。將新圖層中屬性數(shù)據(jù)導(dǎo)出，轉(zhuǎn)換成Excel文件，對(duì)屬性數(shù)據(jù)中的易發(fā)程度值進(jìn)行函數(shù)運(yùn)算，得出新圖層中每個(gè)圖面單元的綜合易發(fā)程度值P。然后將P值在GIS庫(kù)管理模塊中導(dǎo)入，轉(zhuǎn)換成*.wb格式文件進(jìn)行屬性連接，使得新圖層中屬性數(shù)據(jù)增加一項(xiàng)P值。在轉(zhuǎn)換過(guò)程中要特別注意屬性數(shù)據(jù)項(xiàng)與圖面單元之間的唯一對(duì)應(yīng)關(guān)系，可利用圖面單元ID號(hào)的唯一性作為連接字段。將P值分區(qū)間，利用GIS圖形處理模塊內(nèi)區(qū)編輯中，根據(jù)屬性賦參數(shù)將新圖層中所有圖面單元賦為不同的顏色，分別表示地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度的高、中、低或地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性級(jí)別、建設(shè)用地適宜性級(jí)別。

3.2 實(shí)例分析

為驗(yàn)證基于GIS的評(píng)價(jià)因子權(quán)重分配法求P值的可行性，進(jìn)行如下的實(shí)驗(yàn)。采用兩種方法進(jìn)行對(duì)比分析，分別是專(zhuān)家打分分配權(quán)重評(píng)價(jià)法和GIS權(quán)重分配法。在自然災(zāi)害圖上隨意選取某縣進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)。在進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，專(zhuān)家打分分配權(quán)重評(píng)價(jià)法是在1∶10萬(wàn)地質(zhì)災(zāi)害分布圖上進(jìn)行2cm×2cm的方格劃分，將該縣劃分為920個(gè)方格，以此為評(píng)價(jià)單元進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)。GIS權(quán)重分配法是將各評(píng)價(jià)因子圖層進(jìn)行多次疊加，最終整個(gè)評(píng)價(jià)區(qū)域被劃分為4165個(gè)圖面單元，形狀不規(guī)則且大小不一。從分析結(jié)果看，除地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度中等區(qū)面積相差近4個(gè)百分點(diǎn)外，其余相差不大。從圖面上讀解，兩種方法得到的易發(fā)程度分區(qū)在空間分布上亦大致相同，由此可知GIS權(quán)重分配法是可行的。

4.結(jié)語(yǔ)

隨著對(duì)地質(zhì)災(zāi)害研究的不斷深入，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)生概率和危險(xiǎn)程度的評(píng)價(jià)系統(tǒng)也越來(lái)越多，這對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的防治工作有很大的幫助。但是在評(píng)估過(guò)程中也存在著很多問(wèn)題，比如對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)、評(píng)價(jià)方法以及理論的研究還不夠深入，另外的基層工作中還出現(xiàn)問(wèn)題無(wú)法解決。但就目前的發(fā)展來(lái)看GIS在地質(zhì)災(zāi)害的防治工作中占有的比例會(huì)越來(lái)越大，它強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)分析能力和對(duì)空間數(shù)據(jù)庫(kù)的管理能力都對(duì)防治工作有很大的幫助，在未來(lái)的發(fā)展中，GIS的各個(gè)模塊逐漸和各地質(zhì)災(zāi)害分析模型的結(jié)合，將會(huì)成為災(zāi)害防治預(yù)防的重要手段，也為評(píng)估的準(zhǔn)確性提供了必要的保障。

參考文獻(xiàn)

[1] 魯立江，陸文學(xué).淺談基于GIS的土地適宜性評(píng)價(jià)[J].科技信息.2011（05）.

篇8

    】電子商務(wù)信任度;評(píng)價(jià)方法;綜述

    1.引言

    電子商務(wù)的時(shí)空分離性及虛擬性,導(dǎo)致了網(wǎng)民對(duì)網(wǎng)上交易不信任的態(tài)度,我國(guó)是一個(gè)文化傳統(tǒng)更偏重關(guān)系和面對(duì)面交易的國(guó)家,信任體系還不健全,信任問(wèn)題尤為突出[1]。對(duì)信任進(jìn)行量化或者分等級(jí),成為近來(lái)研究熱點(diǎn)。在電子商務(wù)領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)信任度的評(píng)價(jià)來(lái)區(qū)分出守信和失信的商家和消費(fèi)者,是解決電子商務(wù)信任問(wèn)題的一個(gè)可行方法。

    電子商務(wù)信任的評(píng)價(jià)與傳統(tǒng)交易中信任的評(píng)價(jià)不同,某些因素及其與信任的相關(guān)性很難準(zhǔn)確識(shí)別,信任評(píng)價(jià)的瓶頸越來(lái)越明顯。現(xiàn)有的信任度評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)體系還不是很完善,實(shí)際應(yīng)用價(jià)值不高。目前迫切需要對(duì)電子商務(wù)信任度評(píng)價(jià)問(wèn)題進(jìn)行深入研究。

    電子商務(wù)信任度評(píng)價(jià)是一個(gè)復(fù)雜過(guò)程,包括很多方面的內(nèi)容,但是采用何種評(píng)價(jià)方法對(duì)其影響很大。常用信任度評(píng)價(jià)方法有:加權(quán)平均法、結(jié)構(gòu)方程模型、層次分析法、基于概率論的評(píng)價(jià)方法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、基于云模型理論的評(píng)價(jià)方法、灰色聚類(lèi)評(píng)價(jià)方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。本文對(duì)電子商務(wù)信任度評(píng)價(jià)方法進(jìn)行歸納和評(píng)述,分析其優(yōu)缺點(diǎn),給出選取電子商務(wù)信任度評(píng)價(jià)方法的建議。

    2.電子商務(wù)信任度評(píng)價(jià)方法

    自1994年Marsh提出將信任進(jìn)行量化[2]以來(lái),為了較為科學(xué)地解決信任的評(píng)價(jià)問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外的許多科研工作人員都紛紛投入到信任度評(píng)價(jià)的研究當(dāng)中。

    2.1 加權(quán)平均方法分析及研究現(xiàn)狀

    加權(quán)平均法參考了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的信任評(píng)價(jià)方法,易于理解、方法簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn),對(duì)原始評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)沒(méi)有過(guò)多要求,測(cè)評(píng)人員可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)測(cè)評(píng)指標(biāo)體系各項(xiàng)指標(biāo)重要程度的認(rèn)識(shí)來(lái)確定權(quán)重。但是,由于加權(quán)平均法不考慮誤差,僅由各指標(biāo)得分加權(quán)平均算出的數(shù)值不一定準(zhǔn)確,也不利于企業(yè)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題。另外,對(duì)于如何科學(xué)地確定加權(quán)平均的權(quán)重,也沒(méi)有一個(gè)明確的標(biāo)準(zhǔn)。

    目前很多信任機(jī)制都采用這種方法,如eBay和Eigen Trust[3]等。Abdul—Rahman和Hailes結(jié)合信任和聲望對(duì)虛擬團(tuán)體中的信任進(jìn)行計(jì)算,最后利用加權(quán)平均的方法將這兩個(gè)參數(shù)合并進(jìn)行信任評(píng)價(jià)。但是,模型中權(quán)重的確定非常主觀和不確定,權(quán)重不同最后的結(jié)果將會(huì)完全不同。

    2.2 結(jié)構(gòu)方程模型分析及研究現(xiàn)狀

    在結(jié)構(gòu)方程模型中,可以提出一個(gè)特定的因子結(jié)構(gòu),并檢驗(yàn)它是否吻合數(shù)據(jù)。通過(guò)結(jié)構(gòu)方程多組分析,可以了解不同組別內(nèi)各變量的關(guān)系是否保持不變,各因子的均值是否有顯著差異。結(jié)構(gòu)方程模型有以下優(yōu)點(diǎn):

    (1)可以同時(shí)處理多個(gè)因變量,而不是回歸分析等對(duì)因變量的逐一計(jì)算;

    (2)允許自變量存在測(cè)量誤差,而傳統(tǒng)方法中自變量必須完全測(cè)量;

    (3)允許觀測(cè)變量的誤差項(xiàng)具有相關(guān)性,這點(diǎn)在縱向數(shù)據(jù)別重要;

    (4)能同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系;

    (5)允許更復(fù)雜的測(cè)量模型;

    (6)能估計(jì)整個(gè)模型的擬合程度等。結(jié)構(gòu)方程模型能夠很好地度量變量之間的相關(guān)性,可以結(jié)合電子商務(wù)信任的具體情況,應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行電子商務(wù)信任度量。但是在進(jìn)行具體企業(yè)的滿意度調(diào)查時(shí)需要對(duì)模型做較大調(diào)整和修改。

    胡偉雄[4]用結(jié)構(gòu)方程模型從消費(fèi)者、網(wǎng)店、網(wǎng)站、第三方和法律等五個(gè)方面來(lái)構(gòu)建C2C電子商務(wù)信任模型,其研究比較全面,對(duì)提高C2C電子商務(wù)信任度有重要的參考意義。于建紅[5]利用結(jié)構(gòu)方程模型提出B2C電子商務(wù)信任的評(píng)價(jià)體系,對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的說(shuō)明,其研究驗(yàn)證了電子商務(wù)的影響因素與信任間的相關(guān)度和信任與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意圖之間的相關(guān)度,為國(guó)內(nèi)信任的實(shí)證研究提供了一個(gè)很好的范本,有利于促進(jìn)國(guó)內(nèi)信任實(shí)證研究的發(fā)展與規(guī)范。王傳美[6]構(gòu)建了消費(fèi)者網(wǎng)上信任度指數(shù)評(píng)估模型,通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型原理有效地分析了消費(fèi)者網(wǎng)上交易的信任度。李沁芳[7]以淘寶網(wǎng)為例,采用統(tǒng)計(jì)軟件和結(jié)構(gòu)方程模型工具軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析,并用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)各假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證,其研究對(duì)構(gòu)建電子商務(wù)信任機(jī)制有一定的指導(dǎo)意義。

    2.3 層次分析方法分析及研究現(xiàn)狀

    層次分析法是一種綜合評(píng)價(jià)方法,能夠有效地處理那些難以完全用定量方法來(lái)分析的復(fù)雜問(wèn)題。它可以將復(fù)雜的問(wèn)題分解成若干層次,在比較簡(jiǎn)單的層次上逐步分析;可以將人的主觀判斷用數(shù)量形式表達(dá)和處理;也可以提示人們對(duì)某類(lèi)  問(wèn)題的主觀判斷前后有矛盾;是一種整理和綜合人們主觀判斷的客觀方法。但是層次分析的評(píng)估過(guò)程依賴(lài)于專(zhuān)家的專(zhuān)業(yè)知識(shí)以及對(duì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的認(rèn)知程度,具有較強(qiáng)的主觀性。其次方法中以1-9之間明確的整數(shù)作為比例標(biāo)度構(gòu)造判斷矩陣,這與實(shí)際評(píng)判有所出入。實(shí)際評(píng)判過(guò)程帶有明顯的模糊性,其結(jié)果不可能是一個(gè)確切的實(shí)數(shù),而是介于這個(gè)實(shí)數(shù)左右的

    區(qū)間。使用層次分析法來(lái)確定信用評(píng)價(jià)實(shí)證指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重時(shí),判斷矩陣的取值應(yīng)該通過(guò)實(shí)證研究等方法來(lái)確定,從而使得到的指標(biāo)及其權(quán)重有實(shí)際意義。

    郭樹(shù)凱[8-9]用三角模糊數(shù)的模糊層次分析法進(jìn)行用戶(hù)行為信任評(píng)價(jià),該方法克服了層次分析法存在的主觀性和模糊性的缺點(diǎn),評(píng)判結(jié)果更加客觀。徐應(yīng)濤[10]利用層次分析法和集對(duì)分析理論中的同異反分析思想構(gòu)建電子商務(wù)在線信譽(yù)評(píng)價(jià)體系,該方法對(duì)定性指標(biāo)采用層次分析法進(jìn)行評(píng)價(jià),確定各指標(biāo)的權(quán)重;對(duì)定量指標(biāo)利用集對(duì)分析中的同異反思想進(jìn)行評(píng)價(jià),使評(píng)價(jià)的結(jié)果真實(shí)地反映相關(guān)信息,較好地?cái)M合出在線信譽(yù)等級(jí),進(jìn)行更為準(zhǔn)確的信譽(yù)評(píng)價(jià)。宋曉莉[11-12]選擇熵權(quán)法和層次分析法作為確定權(quán)重的方法,對(duì)B2B第三方交易市場(chǎng)模式的企業(yè)進(jìn)行信任度評(píng)價(jià),該方法降低了權(quán)重的主觀性。郭亦涵[13]、王藝峰[14]和陳曉亮[15]運(yùn)用層次分析法確定其研究模型中的指標(biāo)權(quán)重,其研究具有較強(qiáng)的主觀性。   2.4 基于概率論的評(píng)價(jià)方法分析及研究現(xiàn)狀

    信任關(guān)系是一種很難度量的抽象的心理認(rèn)識(shí),具有很大的不確定性,概率論和模糊集合理論是當(dāng)前處理不確定性問(wèn)題的最主要工具,目前的信任評(píng)估模型基本上都是圍繞這兩種理論展開(kāi)討論的?；诟怕式y(tǒng)計(jì)學(xué)中假設(shè)檢驗(yàn)的思想,將信任建立在精確的數(shù)學(xué)模型之上,采用精確的概率模型對(duì)信任信息進(jìn)行提取,量化了信任的隨機(jī)性。方法一般較為復(fù)雜,實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)復(fù)雜度較高。但是方法對(duì)信任概念的特點(diǎn)描述方面不夠完整,將信任的模糊性等同于隨機(jī)性,不能很好地反映信任的本質(zhì)。

    Blaze等以概率作為實(shí)體信任度的度量[16-17],以主體對(duì)客體完成任務(wù)的期望為基礎(chǔ),根據(jù)肯定經(jīng)驗(yàn)和否定經(jīng)驗(yàn)計(jì)算出實(shí)體能夠完成任務(wù)的概率,以此概率作為客體信任度的度量,并給出信任推導(dǎo)規(guī)則和信任度的計(jì)算方法。Beth[18]基于經(jīng)驗(yàn)和概率統(tǒng)計(jì)解釋提出信任評(píng)估模型,模型引入經(jīng)驗(yàn)的概念來(lái)表述和度量信任關(guān)系,并給出由經(jīng)驗(yàn)推薦而引出的信任度推導(dǎo)和綜合計(jì)算公式。Jφsang[19]等人提出的基于概率論知識(shí)進(jìn)行信任度推導(dǎo)和計(jì)算的模型。但是這些模型都還需要進(jìn)一步優(yōu)化,朝著既能準(zhǔn)確刻畫(huà)客觀事實(shí),又盡量簡(jiǎn)單實(shí)用的方向發(fā)展。

    2.5 模糊綜合評(píng)價(jià)方法分析及研究現(xiàn)狀

    應(yīng)用模糊集合和模糊規(guī)則進(jìn)行推理,能夠表達(dá)過(guò)渡性界限或定性的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),特別適用于精確數(shù)學(xué)難以表示的不確定系統(tǒng)。由于從多方面對(duì)事物進(jìn)行評(píng)價(jià)難免帶有模糊性和主觀性,采用模糊數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)會(huì)使結(jié)果更加客觀,從而取得很好的實(shí)際效果。信任這個(gè)概念不能用確切的數(shù)字來(lái)界定,是一個(gè)模糊評(píng)價(jià)指標(biāo),因此,用模糊綜合評(píng)價(jià)方法來(lái)計(jì)算信任度是一個(gè)可行的方法。但是用模糊綜合評(píng)判法進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),雖然較好地表述了信任的模糊性,卻存在評(píng)判失效的問(wèn)題[20],信任的隨機(jī)性也沒(méi)有客觀地反映。

    一些典型信任模型[16-19]強(qiáng)調(diào)了信任的隨機(jī)性而沒(méi)有客觀地反映其模糊性。

    為此,唐文、孫軍等人引進(jìn)模糊理論對(duì)信任進(jìn)行研究[21-33],對(duì)信任的模糊性本質(zhì)進(jìn)行了詳細(xì)描述。

篇9

橘子樹(shù)采用橫斷面芽接以及“T”字形芽接成活率都較高。

橫斷面芽接方法：

把大樹(shù)干的橫斷面上切一個(gè)口。把長(zhǎng)芽的小樹(shù)杈下端削成尖尖的。把小樹(shù)杈的尖頭插入大樹(shù)干的斷口中。用繩子把二者緊緊捆在一起，嫁接完成?！癟”字形芽接方法：

把大樹(shù)干，從側(cè)面用小刀切一個(gè)T字的裂口。把小樹(shù)杈也從側(cè)面削下一片帶芽的部分。把小樹(shù)杈尖的一頭插入大樹(shù)干的T字裂口中。用大樹(shù)干的樹(shù)皮包裹著小樹(shù)杈，然后用繩子把二者緊緊地捆在一起。完成嫁接。

（來(lái)源：文章屋網(wǎng) ）

篇10

項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)通過(guò)對(duì)《標(biāo)準(zhǔn)》系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)與研究，熟悉并理解《標(biāo)準(zhǔn)》中各項(xiàng)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)與要求，特別是各階段單項(xiàng)評(píng)分表中的“黑體”重要評(píng)價(jià)項(xiàng)與“”號(hào)次要評(píng)價(jià)項(xiàng)。全面掌握單項(xiàng)評(píng)分用表A-F的所有評(píng)價(jià)內(nèi)容，探討研究管理過(guò)程中的達(dá)標(biāo)方法，同時(shí)對(duì)各階段的實(shí)施過(guò)程制定相應(yīng)的防范對(duì)策，為管理過(guò)程中可能存在的問(wèn)題做好預(yù)控工作。在組織學(xué)習(xí)研究單項(xiàng)評(píng)分表的評(píng)價(jià)方法與綜合評(píng)價(jià)等級(jí)方法后，可以全面掌握重要方向與思路。為了保證本工程能夠達(dá)到示范監(jiān)理項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)，要求項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)內(nèi)部必須加大項(xiàng)目管理力度，要求項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)的綜合評(píng)定必須達(dá)到優(yōu)秀標(biāo)準(zhǔn)，并要特別加強(qiáng)表C工程施工階段的管理與控制，也是整個(gè)自評(píng)工作中的重點(diǎn)檢查內(nèi)容，是項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)日常開(kāi)展工作的重點(diǎn)難點(diǎn)階段。通過(guò)《標(biāo)準(zhǔn)》學(xué)習(xí)可以讓項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)工作思路更加的清晰，認(rèn)識(shí)到應(yīng)如何從組織機(jī)構(gòu)與人員配置、監(jiān)理服務(wù)情況，工作質(zhì)量、工作績(jī)效等方法進(jìn)行全面的評(píng)價(jià)，可以為建立嚴(yán)格的評(píng)價(jià)程序奠定良好的基礎(chǔ)。

2成立項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)自評(píng)小組，定期對(duì)各階段的各項(xiàng)工作進(jìn)行自評(píng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)工作中的不足與漏洞，完善各階段的監(jiān)理工作

在項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)工作開(kāi)展前，嚴(yán)格按照《標(biāo)準(zhǔn)》中的評(píng)價(jià)程序，組成由總監(jiān)任組長(zhǎng)，組織具有豐富監(jiān)理工作經(jīng)驗(yàn)的土建和安裝專(zhuān)監(jiān)組成不少于3人的自評(píng)小組，進(jìn)行科學(xué)化管理，按自評(píng)計(jì)劃安排對(duì)每個(gè)單項(xiàng)評(píng)價(jià)表進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)自評(píng)。計(jì)劃自評(píng)工作在每月月底進(jìn)行一次，由組長(zhǎng)組織參評(píng)人員，嚴(yán)格按照《標(biāo)準(zhǔn)》中的單項(xiàng)評(píng)分表A-F,除合理缺項(xiàng)外的所有評(píng)價(jià)內(nèi)容逐一檢查進(jìn)行打分，完成打分后按實(shí)得分與應(yīng)得分的計(jì)算方法算出每個(gè)單項(xiàng)評(píng)分表得分，并根據(jù)評(píng)價(jià)等級(jí)要求確定單項(xiàng)評(píng)價(jià)等級(jí)，最后根據(jù)綜合評(píng)價(jià)等級(jí)要求進(jìn)行匯總綜合評(píng)價(jià)，完成表G《項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)工作評(píng)價(jià)匯總表》。在每次評(píng)價(jià)小組的工作完成后，做出書(shū)面的評(píng)價(jià)意見(jiàn)。在自評(píng)過(guò)程中若發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)的工作中存在較大的質(zhì)量和安全隱患或存在較多的不符合項(xiàng)時(shí)，及時(shí)提出書(shū)面整改要求，項(xiàng)目總監(jiān)簽寫(xiě)受評(píng)意見(jiàn)并簽字確認(rèn)，確定整改方案要求內(nèi)部整改，整改完畢后由評(píng)價(jià)小組進(jìn)行復(fù)查。復(fù)查結(jié)果符合要求后本月自評(píng)工作完畢。從每月的自檢自評(píng)工作情況看，自評(píng)工作可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)工作中的不足與漏洞，并完善各階段的工作，也使項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)各階段的管理工作得到了較大提高。

3對(duì)項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)的資料、信息進(jìn)行分類(lèi)存放，并建立完善的編碼體系，可以將各階段的管理工作進(jìn)行細(xì)化，有利于自評(píng)工作開(kāi)展

根據(jù)《標(biāo)準(zhǔn)》的要求，為了更方便的開(kāi)展好每月的自評(píng)工作，項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)的所有資料、信息應(yīng)進(jìn)行詳細(xì)分類(lèi)與編碼。目的是便于自檢自評(píng)工作的順利開(kāi)展。分類(lèi)的方式是根據(jù)單項(xiàng)評(píng)分表A-F的序號(hào)與評(píng)價(jià)內(nèi)容的順序進(jìn)行。再對(duì)分類(lèi)好的信息資料按照要求進(jìn)行編碼，最后按照整個(gè)分類(lèi)編碼體系完成歸檔目錄的編制，即總目錄表、分目錄表與子目錄表，最終將形成一套完整清晰的信息、資料管理體系。對(duì)照《標(biāo)準(zhǔn)》中表A-F單項(xiàng)評(píng)分表，項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)將信息、資料分為A-項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)前期籌備階段資料、B-工程施工準(zhǔn)備階段資料、C-工程施工階段資料、D-工程竣工驗(yàn)收階段資料、E-施工合同管理資料、F-監(jiān)理資料。每個(gè)階段的資料自成體系對(duì)應(yīng)存放。子目錄是每一個(gè)檔案盒內(nèi)的資料及編碼，當(dāng)每一個(gè)檔案盒的資料裝滿后，再進(jìn)行編制子目錄表，將每一份子目錄表分別放入每一個(gè)檔案盒內(nèi)的首頁(yè)，對(duì)照子目錄便于查找盒內(nèi)的每一份資料。分目錄分別是A或B……F中每一個(gè)階段的所有資料及編碼，將每一個(gè)階段中的分目錄表分別放入各階段中的首個(gè)檔案盒內(nèi)的首頁(yè)，便于查找所有子目錄檔案資料。總目錄是A、B……F中所有資料及編碼的匯總，將總目錄表存放在A階段資料的第一個(gè)檔案盒內(nèi)的首頁(yè)，便于查找分目錄、子目錄的檔案資料。（詳見(jiàn)編碼體系附表1、附表2、附表3，以表A：項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)前期籌備階段資料為例）。在項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)的管理過(guò)程中，根據(jù)事先確定的分類(lèi)與編碼體系，要求所有資料全部按分類(lèi)順序進(jìn)行及時(shí)歸檔存放。在自檢、自評(píng)過(guò)程中按照單項(xiàng)評(píng)分表的內(nèi)容順序，對(duì)照分類(lèi)編碼好的信息、資料進(jìn)行審查，不但能夠更快更方便的進(jìn)行檢查與打分，而且還避免了缺項(xiàng)、漏項(xiàng)問(wèn)題的產(chǎn)生。

4嚴(yán)抓項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)自評(píng)工作，注重細(xì)節(jié)，鞏固各階段的監(jiān)理效果

隨著工程建設(shè)發(fā)展階段的不同，監(jiān)理機(jī)構(gòu)自評(píng)工作的重點(diǎn)也會(huì)慢慢的發(fā)生轉(zhuǎn)變，并且在經(jīng)歷前期的自檢自評(píng)與問(wèn)題的整改后，往往會(huì)對(duì)前階段放松警惕，在后期的自評(píng)中只注重當(dāng)前階段的自檢工作，沒(méi)有對(duì)前階段的工作進(jìn)行仔細(xì)核查，就會(huì)造成工作漏洞。比如：施工企業(yè)資格、營(yíng)業(yè)執(zhí)照的年審，管理人員、特殊工種上崗證，備案人員發(fā)生變更，測(cè)量設(shè)備的定期校驗(yàn)，大型機(jī)械按期檢測(cè)等管理內(nèi)容，未要求施工單位及時(shí)完善。為了杜絕類(lèi)似問(wèn)題的再次發(fā)生，項(xiàng)目監(jiān)理機(jī)構(gòu)采取了彌補(bǔ)措施，將A-F單項(xiàng)評(píng)分表中的評(píng)價(jià)內(nèi)容進(jìn)行逐條篩選，將可能發(fā)生類(lèi)似問(wèn)題的所有評(píng)價(jià)內(nèi)容單獨(dú)列出，建立了一系列備忘表格，（如下表：施工單位質(zhì)量、安全保證體系人員審查備忘表），并組織內(nèi)部人員進(jìn)行了學(xué)習(xí)。通過(guò)列表便于審查，可以杜絕類(lèi)似問(wèn)題的再次發(fā)生，來(lái)確保各階段的監(jiān)理實(shí)效。

5結(jié)束語(yǔ)