跟踪创新范文（精选12篇）

跟踪创新 第1篇

1 大型体育基建项目传统审计模式的不足

大型体育基建项目的审计, 事关项目运行的质量和政府资金利用的实效, 并且事关项目建成后的顺利运营。但是, 我国目前对大型体育基建项目的审计工作, 往往采取的是一种“事后审计”的模式, 换而言之, 就是将工作的重点主要放在项目完成后的财务审计上, 这就不免导致审计工作的开展阻力重重, 存在诸多现实困境。总结下来, 大型体育基建项目的传统审计模式主要存在“监督滞后”、“查证困难”、“执行无力”等几个基本问题。

1.1 传统审计模式监督滞后

众所周知, 大型体育基建项目从开始的设计论证到最终的施工运行, 要经历一个较长的过程, 涉及的财务管理内容更是方方面面。而传统审计模式将“事后审计”做为工作重点, 在项目完成后进行“追本溯源”式的审计监督, 其对项目本身所能发挥的监督作用是十分有限的。试想, 在最终的审计过程中, 发现了在项目规划之初就存在的问题, 那么项目后续的工作进程又如何论证其合法性与合理性?退一步说, 姑且不论项目后续进程可能存在的问题, 单单针对规划之初的问题, 审计工作所能发挥的作用又体现在哪里?要知道, 项目已经完工, 改变最初的规划设计于现实已无可能, 但问题又确实暴露出来, 那么, 究竟该怎么办呢?实践的实例和经验告诉我们, 此时, 除了处理相关的工作人员, 追究其相关责任之外, 审计监督并不能做得更多。但显然, 处罚这些问题人员, 不是对体育基建项目展开审计的本意, 而保证基建项目的合法透明, 才是审计的目的, 可传统的审计工作却无力实现这一点。可见, 事后审计的监督滞后性暴露的多么明显

1.2 传统审计模式查证困难

传统审计模式所暴露出来的又一个问题, 就是审计调查取证困难。对体育基建项目的财务审计, 必须掌握基建项目各个流程的相关材料, 在掌握材料的基础上, 才能进行相应的财务审计。而事实上, 由于我国当前审计观念普遍薄弱, 在项目建设过程中更不可能为审计工作预留下相应的空间。再加上大型体育基建项目的兴建, 往往周期长, 涉及工种多, 并且大都是多部门联合作业, 审计所需的相关材料呈现出分散化、复杂化和保管率低等特征。审计工作组想完整掌握这些材料, 其面临的困难是显而易见的。此外, 由于我国普遍对审计工作存在误解与误读, 认为审计就是查案, 一审计就会有问题, 所以抗拒审计的本能心理比较突出, 尤其是在基建项目已经结束的情况下, 面临审计工作组的调查取证, 抱持“多一事不如少一事”的心态, 有意隐瞒或抗拒阻扰, 抑或不主动配合, 都是实践中经常出现的情况。对于审计调查工作组来说, 由于在编制上和职权上缺乏必要的支配权力, 其无法强制被审计项目提供相应材料, 而多部门的协调于工作组而言, 亦是难上加难。而且, 若满足审计工作组对基建项目本身的熟悉度以增强其融入度, 抽调基建项目内部工作人员是必然的选择, 但这又必然会招致对审计工作组独立性的质疑, 也会削弱最终产生审计报告的公信力。

1.3 传统审计模式执行无力

如上所述, 传统的审计模式, 侧重事后审计, 面临着监督滞后, 调查取证困难的问题, 那么作为最终审计工作结果的审计决定, 由自始就存在问题的情境中产生, 带着“与生俱来”的“公信力弱势形态”, 执行无力几乎是注定的结局。实践中, 大型体育基建项目往往是多部门合力完成, 在竣工之后开展的审计工作, 查出的问题往往也难以归为某一具体的部门, 而且由单独部门所产生的问题, 也必然会给项目的其他环节产生直接或间接的影响, 此时问题的成因就难以说是“单独的”, 而是“成群的”, 那么, 此时, 审计决定究竟该由谁执行呢?又有哪个部门在完工后愿意或可能来承担这个责任呢?事后审计决定的执行无力不仅使得审计工作显得苍白无力, 而且本质上也是对审计原初目的的背离。审计监督暴露出的问题, 其改正或消除是为了促使被审计对象的良性发展, 而对于已经完工的大型体育基建项目这一“不动产”而言, 事后发现的问题不仅改正所面临的困难十分显著, 而且改正的意义也并不突出:改了又于事何补?最多应用于下一个项目, 但下一个项目的事后审计岂不又会面临同样的问题?

因此, 针对传统审计模式所存在的一系列问题, 必须探索和找寻一种新的审计模式予以代替。“对症下药”的基本方法就是将“事后”审计的传统模式在时间上予以提前, 从大型体育基建项目的开始, 就引入审计工作, 除了“事后”的审计重点外, 还要纳入“事前”和“事中”。总而言之, 就是将审计工作贯穿在体育基建项目的始终, 实行一种“跟踪式”审计模式, 继而确保问题“无处可遁”。

2 大型体育基建项目跟踪审计模式的优势

与传统审计模式相比, 跟踪审计模式比较注重对项目全程的审计, 包括体育基建项目的设计初衷、施工过程以及竣工结果。审计内容涉及到用地规划、设计招标、造价用材、工程管理, 等等。可以说, 跟踪审计模式审计的内容涵盖了基建项目的方方面面。、与传统的“单一的”、“事后的”、“滞后的”、“无力的”审计模式相比, 跟踪审计模式具有“全面性”、“流程性”和“执行性”的绝对优势。

2.1 全面性:全程审计, 全面监督

跟踪审计, 顾名思义, 其对大型体育基建项目的审计类似“跟踪”, 形影不离, 由头到尾, 囊括方方面面, 可以审计到项目全程的各个环节, 从最初的规划设计, 用地审批, 用途审查, 到建设决策后的工程招标、资金投入, 以及具体的施工过程、竣工结算等等。与传统审计模式相比, 跟踪审计在“事后”之外, 纳入了“事前”和“事中”, 全程审计, 全面监督, 体现了审计工作的全面性。全面性要求审计工作人员在基建项目之初就介入建设过程, 而全程监督下来, 既对项目本身拥有了足够的了解, 而且, 由于身居一线, 也获得了一手的材料, 更加便于审计工作的调查取证。如此以来, 与传统审计模式相比, 跟踪审计的优势尽显:全面性不仅克服了滞后性, 还顺带解决了调查取证难的问题。而在项目之处, 就引入审计人员, 可以保证审计人员相对于项目工作人员的独立性, 无形中也参加了最终审计决定的说服力和公信力。

2.2 流程性:隐患预防, 明火消除

跟踪审计在大型体育基建项目上的应用, 另一显著优势就是流程性。常言道, “隐患险于明火, 防范胜于救灾”, 跟踪式审计在项目规划决策之初就介入, 能够及时发现相应风险, 对政策风险、经济风险等做出预防式预警, 避免基建项目陷入“一错再错”的泥潭。而全程审计除了隐患预防外, 还可以做到及时消除“明火”。伴随项目流程进行的全程审计, 发现问题, 及时解决问题, 确保下一步工作的“健康之身”, 最终也能确保整个项目的透明和合法进行。跟踪审计的流程性和全程性相辅相成, 全程性保证审计监督的全面, 及时发现问题, 而流程性确保发现的问题在被发现的阶段即获得解决, 避免出现“后遗症”, 既能明晰问题所在, 又能精准定位责任人, 有利于审计决定执行, 也符合审计监督维护项目进程的本意, 使解决问题变得更及时, 更有意义。

2.3 执行性:发现问题, 就地解决

跟踪审计的全程性和流程性, 确保了审计决定本身的科学性和说服力, 也就自然具有了公信力。一个具有公信力的审计决定, 在执行时就不会面临太大的阻力。与传统审计模式相比, 责任主体不明, 互相推脱, 是多部门协作的大型体育基建项目审计工作的难点所在, 实践中, 往往事后审计工作发现了问题, 但由于“时过境迁”, 或“人走茶凉”等原因, 审计工作常常只能停留在“发现问题”的阶段, 难以进入到执行决定的“解决问题”阶段。而全程性和流程性的审计, 确保了基建项目建设过程中的问题“随时发现”, 即可“就地解决”。由于问题发生域确定, 基建项目进程清晰, 那么具体负责人也是责任人就十分清楚, 这无疑为审计决定的执行, 提供了确定的对象, 此时, 即便是多部门协作, 也难以出现责任推脱的现象, 而更可能是责任部门及时消除问题, 确保审计决定执行, 以免耽误整个基建项目的进度而遭受来自各方面的压力和问责。

正是因为跟踪审计具有上述的优势, 在大型体育基建项目审计工作中引入跟踪审计就十分有必要。而以跟踪审计取代传统的事后审计, 还存在审计人员储备、审计重点定位、审计监督合力等方面, 需要加以认真研究对待。

3 大型体育基建项目跟踪审计模式的建构

相对于传统审计而言, 跟踪审计具有的全面性、流程性和执行性等诸多优势。这些优势决定了跟踪审计在大型体育基建项目中的实施和展开, 需要额外的人力支持, 以及更加全面的工作重点。最后, 跟踪审计还需要和社会审计等形成监督合力。如此, 方能建构出一个较为完整、全面的跟踪审计模式。

3.1 充实审计人员队伍, “审计一次, 培养一批”

与传统审计模式的事后审计不同, 跟踪审计要求在体育基建项目开始之初, 就进驻审计工作人员, 对项目的各个环节展开审计。其审计工作具有战线长、专业性强、所需人员多等特点。从实践中已有过的跟踪审计尝试来看, 一个体育基建项目建设周期长达近两年, 甚至更多, 而审计工作人员的介入比基础建设还要早, 在规划决策、工程造价招标等环节已经参与, 直到工程竣工后, 还要继续进行事后的审计监督。可以说, 一次大型体育基建项目的跟踪审计, 进驻的审计人员是与项目共同成长, 随着项目建设的推进, 审计工作也会逐步深入, 因此, 应该重视每一次的跟踪审计, 树立“审计一次, 培养一批”的战略观念, 不断充实审计人才队伍。这样在经过第一次的摸索学习后, 经过后续同类型体育基建项目的审计锻炼, 可以增强审计人员对审计工作的熟练度, 由一个“外行”转变为“内行”, 从而大大提高审计工作的专业性和有效性, 也在实践中探索出了审计人才培养的新模式, 为审计工作的持续性展开提供了人才支撑。

3.2 明晰审计工作重点, “从头到尾, 监督到位”

对大型体育基建项目的跟踪审计, 具体可分为事前、事中和事后三个阶段, 各个阶段的工作重点各有侧重。其中, 在事前阶段, 要以规划设计、造价编制以及工程招标等的审计为重点, 以此促进体育基建工程更具科学性和合理性, 比如, 在对施工设计进行审计时, 可以有效控制工程预算和造价水平, 同时, 从国际经验来看, 这也是现代体育基建项目审计中必不可少的内容。而基建项目招投标阶段的审计, 能够有效保障招标的公开性、公平性和合法性、合规性, 而且, 还可以在相当程度上避免在体育项目基建过程中存在的徇私舞弊和利用职务收受贿赂等寻租工作。

对事中审计来说, 审计人员要着重对工程建设的进度进行动态、适时和全面的监督, 确保每一笔资金投入的透明和高效利用。这就对审计人员提出了较高的人际关系要求, 需要其与体育基建项目的主管部门、施工单位、监理单位以及财务管理等处室和部门保持良好的协作关系, 通过良性有效的沟通, 来发挥自身审计监督的功能, 确保项目建设的合法、合规、合进度地完成。

对事后审计来说, 首先传统的审计重点不能放松, 账目清查、财务审计等依然是工作的重点。其次, 要在事前和事中审计的工作基础上, 严格按照相关规定对基建项目的工期和造价等进行深入的“收尾性”审计, 以保证审计监督目的的实现。对于监控投资成本来说, 结算审核是工作的重中之重, 要把工作重心放在工程量的计算和定额套用以及工程取费和材料价差上, 此外, 还要依据基建项目最初的规划目标, 对工程完成程度和施工进程以及工料结余等进行审查, 既要确保工程质量, 还要做到节约高效, 避免浪费。同时, 还应特别注意的是, 对于已经竣工的体育基建项目, 还要结合施工图纸以及最初的设计方案, 对投入运行后的施工项目进行动态审计监控, 看其是否符合体育基建工程设计最初的目的。发现问题后, 及时反馈, 及时调整。

总之, 事前、事中和事后三个时期的审计, 是跟踪审计模式的三个基本阶段, 三者之间相互接续, 又互为观照, 必须做到“从头至尾, 监督到位”, 才能充分发挥跟踪审计模式的优势。

3.3 联合社会审计力量, “多措并举, 全面监督”

对大型体育基建项目的跟踪审计, 并不仅限于单线条式的“事前、事中和事后”三个阶段, 还要包括横向上来自舆论关注、民众热议、社会审计等全方位的监督。当下信息资讯发达, 大型体育基建项目作为一时一地的规划重点, 将始终处于聚光灯之下, 不仅要接受来自审计工作组的审查, 还要应对来自社会各界的关切与质疑。在跟踪审计模式中, 除官方审计外, 引入社会审计, 二者合力, 为审计工作的开展, 提供来自官方和民间的双重助力, 既回应民意需求, 也对官方审计工作本身构成鞭策, 共同致力于实现审计决定的公信力和说服力。因此, 跟踪审计并非是单一的官方审计和单线条审计, 而是“多措并举, 全面监督”的审计模式。

4 结语

我们必须认识到, 随着经济的快速发展和社会的飞快进步, 体育产业在推动社会经济发展方面将会发挥越来越重要的作用, 而以体育基建项目为代表的体育产业必须接受严密的审计监督, 可以说, 这是现代审计发展的客观趋势和必然要求。因此, 实现体育审计模式的适时创新就显得十分必要。在实践中, 一些探索和尝试也已经证明, 跟踪审计是实现对大型体育基建项目全面监督的有效手段。以跟踪审计为核心, 配合社会审计等多方监督力量, 继而形成一张严密的“审计之网”, 是确保大型体育基建项目合法透明、高效运作的可欲之路。

摘要：当前体育产业带动经济发展的效应已经十分明显, 各地也加大了对体育产业的资金投入和政策支持, 大型体育基建项目纷纷上马。大型体育基建项目往往投资巨大, 而且与民众生活密切相关, 拥有较高的关注度。因此, 对大型体育基建项目的审计就成了财务管理工作的新重点。传统审计模式注重事后审计, 具有监督滞后、查证困难、执行无力等缺陷, 本文试图引入跟踪审计模式, 通过事前、事后和事中的审计, 发挥其全面性、流程性和执行性等优势, 确保审计监督目的的实现, 以推动体育基建项目的建设和体育产业经济的发展。

关键词：体育基建项目,事后审计,跟踪审计,全面监督

参考文献

[1]杨飞.大型体育项目财务审计的模式创新与反腐机制建构[N].佳木斯职业学院学报, 2014 (12) .

[2]段立军.高校体育基建跟踪审计的重点与风险防范[J].山西农经, 2016 (03) .

[3]王智勇.大型体育项目专项资金联网审计与模式选择[J].市场研究, 2015 (05) .

[4]李斌.高校建设工程项目全过程跟踪审计的必要性和重点内容探讨[N].贺州学院学报, 2011 (08) .

[5]胡铂.我国大型体育场馆内部审计现状及其影响因素探究[J].中国市场, 2015 (46) .

跟踪日程跟踪项目 第2篇

跟踪进度的最简单方法就是报告实际工作正准确地按计划进行，如果有一个为期5个月的项目已经进行了1个月，这个月中所有任务的开始和结束都按日程安排进行，那么就可以快速将这些记录在“更新项目”对话框中。

在电视广告项目中，假设从保存基准起已过一些时日。工作已经开始，而且到目前为止情况良好。在下面的练习中将记录项目的实际值，将工时更新为一具体日期。

(1) 在“视图”菜单中，单击“甘特图”，

“甘特图”视图出现。

(2) 在“工具”菜单中，指向“跟踪”，然后单击“更新项目”。“更新项目”对话框出现。

(3) 确保“将任务更新为在此日期完成”选项为选中状态。在邻近的日期框中，输入或选择“1月16日”，如图6.3所示。

图6.3 “更新项目”对话框

提示 也可单击“将任务更新为在此日期完成”日期框的下箭头，在出现的日历中，选择201月16日。在使用此种弹出式日历的Project界面中有多个日期域。

(4) 单击“确定”。

Project记录在年1月16日之前开始的任务的完成百分率。然后会在甘特条形图中绘制这些任务的进度条以显示进度，如图6.4所示。

图6.4 在甘特条形图中显示进度

在“甘特图”视图中，进度条显示每个任务的完成比例。因为任务2和任务3已经完成，所以这两个任务的“标记”列中出现对钩，而且相应的甘特条形图中的进度条是满格的。

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跟踪隐匿性肾炎 第3篇

神秘身份

得了隐匿性肾炎的人，一般没有什么症状和体征，如无浮肿、无高血压，肾功能也正常，抽血化验一般无异常结果，所以不被患者留意与发现。仅仅因为偶然，如体检或患其他病而进行尿常规检查时，才查出有尿蛋白、尿红细胞。

通常情况下，隐匿性肾炎是良性疾病，预后较好，无需特殊治疗。但是，我们要提醒患者的是，隐匿性肾炎的神秘之处，在于它可能有“后台”。

一方面，隐匿性肾炎是由病因不同、发病机制不一的许多原发性肾小球疾病组成的。它不是确切的具体病种，可能会是某些较严重、预后较差的原发性肾小球疾病某一阶段的表现；只是原发性肾小球疾病的症状还没有暴露出来而已。

另一方面，隐匿性肾炎很可能是全身性疾病的潜伏期，是其整个病程的一个过程。如有些青年女性I型或II型狼疮性肾炎患者，可只表现为轻度的蛋白尿和(或)血尿，有时持续数年甚至更长时间，才出现系统性红斑狼疮和狼疮性肾炎的典型症状。

可见，发现了隐匿性肾炎，如果不“顺藤摸瓜”，忽视进一步检查，就会耽误真正病因的查找和确定，让真正的“凶手”隐身幕后，继续作恶。

跟踪追击

对于临床无症状的蛋白尿和(或)血尿，即隐匿性肾炎，跟踪查找的方法是：

作一次系统而全面的体检、理化检查，如果确无全身性疾病的证据，才能下隐匿性肾炎的临床诊断。如果尿蛋白持续超过1克/天，应考虑行肾穿刺活检术，以明确病理类型。有时，临床与病理表现可以不符合，临床较轻，但病理较重，因此，对于没有肾穿刺禁忌证的患者，有必要做肾穿刺，以明确病理类型，帮助制订治疗方案，更重要的是能提供预后线索。

像徐贵生这位患者，我们建议随诊观察，定期(如每月)复查血压、尿常规，3～6个月复查24小时尿蛋白定量、尿红细胞相位差，6个月复查肾功能、血糖、肝功能等。如果尿蛋白增加到每天3克以上，出现水肿、高血压，或血肌酐、血尿素氮升高，则要考虑进行肾穿刺活检术，以明确病理类型而进行针对性治疗。

经复查，如果症情稳定，只有尿检异常，无其他变化，介绍两个我们的经验处方，平时长期服用。

一方：生黄芪100克，小红枣20枚，水煎服，每日1剂，分3次口服。如服后口干，加用枸杞子20克一起煎煮。

二方：芡实30克，莲子（去芯）10粒，粳米30～50克，加水适量煮粥，每晨作早餐进食，分1～2次食用，持续2～3个月。

冷静面对

跟踪创新 第4篇

本报告重点跟踪评价了30余项科技金融政策,这些试点政策是对现行制度的修订、调整和突破。跟踪评价和研究分析这些政策并及时总结成功经验和发现问题,提出未来完善方向和推广建议,为相关部门和地方出台支持示范区建设发展的新举措提供支撑。

示范区科技金融政策着力点

创业风险投资

第一,设立创业投资引导基金,采取跟进投资、参股、融资担保等方式,直接或间接投资于重点发展领域内的高新技术企业。第二,针对创业投资机构,对其实际投资额和建(购)房进行补贴,对其缴纳的所得税和营业税地方分成部分进行奖励,根据实际投资本金损失的一定比例给予风险补偿,以及参照同期银行贷款基准利率的一定比例给予收益补贴。第三,对创业投资企业高级管理人员和核心人员实行年薪制、股权、期权等激励措施。第四,对科技型中小企业利用股权投资基金融资,给予中小企业建(购、租)房补贴,并对其缴纳的增值税和企业所得税地方留成部分进行奖励。

科技信贷与科技担保

第一,对试点企业给予信用评级费用补贴、贷款贴息,对试点银行发放的科技型中小企业贷款部分不良贷款处置所发生的实际损失给予风险补偿。第二,加快知识产权质押贷款工作,通过建立培育引导机制、信用激励机制、风险补偿机制、组合融资机制和风险分担机制(担保换利润分红、期权等)引导知识产权质押贷款工作。第三,科技担保方面,给予企业贷款贴息和担保费补贴,给予担保机构担保补贴、损失补偿、落户奖励、购(租)房补贴和财税奖励。第四,促进科技型中小企业金融服务专营机构和小额贷款公司发展,采取落户奖励、建(购、租)房补贴、风险补偿、业务增量补贴、财税奖励等手段。

多层次资本市场

示范区主要根据中小企业改制、上市挂牌、公司并购和股权收购等不同阶段给予相应的财政扶持,同时从工商登记、优化上市环境、培育上市资源、完善政策体系等方面全方位支持多层次市场建设。

科技保险

第一,在信用保险方面,采取给予企业资信调查费补贴和企业保费补贴,同时对获得贷款并按期还本付息的试点企业给予贷款贴息,对试点保险机构每年新增承保额度给予奖励等措施。第二,在首台(套)科技保险方面,已认定的中关村首台(套) 重大技术装备试验、示范项目实行保险费资助,对新技术新产品(服务)实行保险费资助。第三,在其他科技保险方面,主要采取对科技企业保费补贴方式予以支持。

科技金融顶层设计、金融机构及人才

第一,加强对促进科技和金融工作的顶层设计,通过健全科技与金融相结合的服务平台、完善科技金融信用服务体系、加强对科技金融服务的组织协调等方面促进科技和金融结合。第二,设立专项资金,鼓励金融机构发展,采取落户奖励、建(购、 租)房补贴、并购交易中介费用补贴、业务奖励、风险补偿、所得税和营业税地方留成部分奖励等方式,引进和鼓励新设金融机构,促进股权投资、担保、小额贷款公司等金融机构发展,并且支持金融机构开展科技金融创新服务。第三,加快金融人才集聚, 主要从租房补贴、个人所得税地方留成部分奖励、子女入托及义务教育优待等方面,对金融人才给予优惠待遇。

政策执行与效果

创业风险投资

示范区是其所在省市科技资源最为密集和活跃的区域,因而也是其所在省市创业风险投资最集中和活跃的区域。2011年示范区创业风险投资在机构数目、管理资本、投资项目数和投资额上都有较大幅度增加(见表1)。中关村示范区内还形成了独特的股权投资模式,如中关村发展集团探索以股权投资为主的科技成果产业化新体系,发挥国有资本对科技创新的引领带动作用,建设多层次资源要素为支撑的融资平台,支持科技成果转化。

数据来源:《中国创业风险投资发展报告2011》、《中国创业风险投资发展报告2012》和中国创业风险投资信息系统。

科技贷款

参与北京市科技信贷补偿计划的银行共23家,支持258家企业,发放贷款295笔,贷款折合人民币约260亿元。18家银行在中关村设立了专门为科技企业服务的信贷专营机构或特色支行,北京银行和中国建设银行设立了中关村分行。以中关村科技担保公司为平台,已累计为企业提供贷款担保641亿元,其中2012年新增担保120亿元;累计组织149家中小企业发行直接融资产品,融资额共计27.7亿元;各银行在中关村内累计发放知识产权质押贷款97.6亿元;中关村小额贷款公司累计发放贷款33.4亿元;杭州银行推出针对中关村代办挂牌企业的股权质押贷款,累计为38家企业发放贷款6.6亿元。

截至2011年底,武汉东湖示范区累计成功为37家企业办理60笔股权质押融资,实现直接和间接融资总金额逾55亿元。 依托生产力促进中心等平台发展中小企业集合贷,集合贷款已支持50多家企业,发放贷款达8.75亿元。武汉东湖示范区拥有光谷担保、中融担保、银乾担保等担保公司总数达9家,注册资本总额超过15亿元,2011年中小企业累计获得担保贷款超过60亿元。

上海市金融机构进一步加强了对小微企业的扶持力度,呈现了银行贷款、小额贷款、融资担保金额和户数俱增的良好态势。截至2012年3月底,全市小企业贷款余额5 635亿元,增幅1.2%;微型企业贷款余额825亿元,增幅6.8%。已开业的75家小额贷款公司3月末小额贷款余额120.29亿元,其中小企业贷款余额59.94亿元,增幅10.92%;科技企业贷款余额31.87亿元, 贷款户数598家,增幅0.87%(见表2)。融资性担保余额436.8亿元,其中科技企业担保余额24.61%。2013年1月,上海市共有27家科技企业通过科技金融服务平台,获得总额达1.46亿元的银行贷款,其中参加科技履约责任贷的企业有20家,获得贷款6 100万元;参加科技成果转化信用贷的有4家,获得贷款8 000万元。此外还有小巨人信用贷、创新基金微小贷等多种贷款方式。

注:本表统计范围为上海市经审核批准并已开业的小额贷款公司,数据来源于上海市金融办,截止时间为2012年3月31日。

多层次资本市场

中关村上市公司群体加速壮大,“中关村板块”效应增强,目前创业板上市企业53家,中小板上市企业38家。上海市中小企业在IPO方面有较好表现,目前创业板上市企业28家,中小板上市企业27家;2011年上海股权托管交易中心启动,截至2012年底,挂牌企业48家,成交额超过1亿元。东湖高新区企业上市取得新突破,截至2012年4月底,东湖高新区上市公司31家,其中国内上市公司25家,海外上市公司6家,形成了境内境外、主板、 中小板、创业板多途径上市的格局,利用资本市场累计融资374.22亿元,其中股票融资294.07亿元,债券融资80.15亿元。

中关村代办试点工作进展顺利,为建设统一监管下的全国场外交易市场积累了经验,奠定了基础。2012年9月,武汉东湖、上海张江和天津滨海三个国家高新区被纳入新三板试点范围。截至2013年3月,挂牌企业达到205家。2012年1月10月,挂牌企业通过定向增资获得8.2亿元融资。

注:截止时间为2013年3月4日。

科技保险

中关村信用保险及贸易融资试点工作进展顺利,累计为65家企业提供近200亿元的信用保险和10亿元的贸易融资贷款。 武汉市共有400家高新技术企业购买了科技保险产品,累计缴纳科技保险保费约6 500万元,企业享受约500亿元的科技保险保额服务。上海市2012年科技保险保额3.05亿元,并且推出科技型中小企业履约保证保险贷款。截至2012年10月底,履约贷款已经受理企业申请319家,放款企业193家,共获得贷款6.3亿元,其中48家企业为首次贷款。

中关村首台(套)重大技术装备示范项目保险补偿机制自2010年实施以来,通过给企业生产销售的首台(套)重大技术装备提供保险保障,在风险转移、促进产品推广运用、项目资金融资、技术专利保护等方面发挥了重要作用,取得了较好的效果, 越来越多的企业对首台(套)保险机制表示认同。2012年又设计出台了首台(套)重大技术装备关键技术知识产权抵押贷款保证保险和首台(套)重大技术装备专利执行保险两个险种,进一步满足科技企业的风险需求,保障科技企业利益。

问题及政策建议

支持创业投资政策的引导效应不明显,建议出台针对天使投资的扶持政策

目前创投机构尤其是引导基金支持的创投机构仍然集中于成熟和后端项目,许多处于初创期的科技型中小企业仍然得不到资金支持;同时天使投资以及进行早期投资的机构数量仍然匮乏。建议一方面加大针对天使投资和早期投资引导基金的设立工作,引导和促进社会资金加大对初创期企业的投资力度;另一方面借鉴OECD有关国家鼓励天使投资的经验,研究制定有关对私人投资者投资非上市公司的个人所得税及损失税前弥补的相关优惠政策。

科技型中小企业融资障碍较大,建议制定科技信贷的扶持政策

由于科技型中小企业缺乏抵质押物、技术风险大、成长性难以把握、管理成本高,传统银行信贷模式难以为科技型中小企业提供融资服务,同时缺乏银行授信尽职免责的操作细则和风险分担机制。在政策层面,建议:第一,在示范区率先建立符合银行支持科技型中小微企业发展的监管制度,推进利率市场化改革,落实中小微企业客户经理“尽职免责”制度;第二,制定支持科技银(支)行发展的相关政策,开展示范区内的社区银行试点工作;第三,在示范区内对科技小额贷款公司进行扩大经营范围试点,完善小额贷款融资和服务方式,开展小额贷款公司扩大融资倍数和资金来源试点;第四,试点开展对科技成果转化贷款的风险补偿机制,建立示范区、银行、担保机构对科技成果转化贷款的风险分担机制。

知识产权质押贷款受制于退出渠道,建议完善知识产权质押融资的政策环境

目前对于企业质押的专利、技术等无形资产,出现未还款情况时,银行等机构对无形资产进行处置渠道较为狭窄,有关知识产权估价、交易等尚未解决。建议首先完善知识产权质押融资的政策环境,构建从知识产权评估、金融服务到交易处置等全程投融资服务体系,加强知识产权质押融资政策的宣传普及,设立质押贷款贴息专项资金,降低企业融资成本;其次示范区制定出台知识产权质押融资的财政扶持政策。

科技担保“小、弱、散、难”,建议推动科技担保体系网络化发展

专业化的科技担保公司普遍规模较小,发展不均衡,政策扶持不到位,担保层级低、覆盖面窄、担保资金总量不足。建议构建中央和地方共同出资的担保机制,中央财政与地方政府(示范区)、民间资金合资共建区域性担保子公司和向地方科技担保公司注资、风险补偿等方式,提升区域科技担保能力;在示范区开展科技担保公司风险补偿、代偿优惠、放大倍数等试点,提升担保机构抗风险能力。

多层次资本市场相对滞后,建议加快全国场外交易市场建设

多层次资本市场体系建设相对滞后,支持科技型中小企业发展的潜力远未发挥。由于中小板、创业板市场实际进入门槛仍然较高,发行审核速度偏慢,创业板市场对自主创新企业和战略性新兴产业支持不足,代办股份转让系统扩大试点相关配套政策不完善。建议尽快加快代办股份转让试点配套制度建设, 细化股权认定的相关政策,推动一批科技成果入股的企业上市融资;以区域性柜台交易为基础,加快全国性统一监管的场外交易市场建设,完善市场监管、准入与退出、操作流程、信息披露等基础性制度,形成合作协同的市场层级结构;充分发挥技术产权交易机构的作用,促进科技成果转化。

科技保险功能未充分发挥,建议不断丰富科技保险内涵

目前示范区对科技保险的引导和激励缺乏有效手段,各类险种对创新核心环节的风险分散功能不强,科技企业保险意识亟待提高,部分补贴不能及时到位,科技保险涉及的部门、地方之间还未建立有效顺畅的沟通协作机制。建议推广中关村首台(套)保险机制和融资保障类保险产品,充分利用保险工具支持科技企业新产品研发、生产、市场拓展、融资、进出口以及科技人员激励保障等方面作用,提高企业的风险管理水平,培育和发展科技保险市场;完善落实科技重大专项、科技计划经费中列支科技保险费和对首台(套)产品实施用户保费补贴等相关政策;在示范区开展保险资金用于基础设施建设、战略性新兴产业培育和重大产业化项目投资试点。

信用体系尚待完善,建议加快示范区信用体系建设

跟踪审计月报 第5篇

2014年10月的跟踪审计情况

一、基本情况

公安局业务技术用房改扩建工程共包括4个子项目(室内外装饰、弱电工程、电梯工程、环境工程)，其中已完工子项目0个，进入决结算审计阶段0个。

（一）本月工程完成情况：室内外精装修完成90%，弱电80%，电梯95%，环境20%。

（二）本月工程支付情况：室内外精装修工程已累计支付2294.1170万元，指挥信息系统工程已累计支付128.3868万元，本月无支付情况。

（三）本月土地征用、房屋拆迁等情况：该工作内容在土建工程施工前已完成。

（四）本月资金到位及使用情况：无

（五）本月工程发生的其他情况：无

二、跟踪审计情况

（一）审计工作开展情况：我公司参与跟踪审计的项目部共有两人组成。具体工作的开展主要通过对工程施工过程中的月进度审核、工程变更、工程签证、相关建筑材料（暂估价）的市场询价，协同业主对相关合同执行过程中的把关控制等。对项目实施过程的造价成本进行有效动态控制；我

们跟踪审计工作的开展方式主要为派驻现场人员随时跟踪项目进展情况及参与监理例会及相关专题会议等方式开展；目前，我们现场收集整理与造价有关的跟踪审计资料为：施工合同、施工图纸、施工签证、工程变更资料、现场影像资料等

（二）审计成效

1、在进行暂估价部分材料进行核价中，我方跟踪审计人员会同建设单位、代建业主、监理单位一同在市场上多家市场进行了询价审核，在保证材料产品质量的情况下所审核的暂估价部分材料基本上都在原暂估单价上进行了审减，确保了暂估价部分的材料不超原中标价。

2、在建筑垃圾的安全文明按时费收方过程中我方跟踪审计人员提出了质疑，因项目是土建及精装修工程交叉作业施工，施工方在收方过程中把归属于土建工程的建筑垃圾划分在精装修工程中，在被我方跟踪审计人员发现后立即拒绝对土建工程的建筑垃圾进行收方签证，确保了在本次交叉作业施工中造成重复收方签证。

（三）审计发现的主要问题及处理意见或建议 关于石材外墙及玻璃幕墙的超概，原设计概算中因施工图没有此项内容因而概算审核单位对该部分是暂估价600万进行的计费，目前施工方在此工作内容实施完成后提出实际完成量已超过中标工程量约2891平方米，如按照中标价进

行结算办理，预计增加投资约144.32万元。根据上述问题我方跟踪审计人员立即查阅了相关资料并就施工方提出的因工程量增加导致的费用增加跟施工方造价人员进行了工程量的复核，复核结果基本上与施工方的报送工程量一致。同时我们也查阅了项目前期资料发现立项批复的内容室内外装饰工程没有单独进行立项，且审批时间为2011年11月2日，项目立项批准后，建设单位及业主代理单位应按照相关建设程序完善手续，现目前根据资料的整理情况，施工图出图时间为2012年6月，由***，概算批复时间为2013年5月20日，因此在长达近一年的工作时间中，建设单位及业主代理单位应根据建设单位的办公实际使用情况要求设计单位完善其施工图的深化设计，并达到建设单位的办公使用需求，确保在招标过程前更加精确的编制最高限价，并使工程造价达到更好的控制效果。目前因设计深度不够导致在概算审核的过程中无法对既有建筑石材及玻璃幕墙进行算量计价。

（四）超拨进度款

因各参建单位没有对本月的月进度报表进行申报，因而本月未进行工程款的审核及支付。

三、审计评价

建设单位、代理业主单位、监理单位、施工单位都按照所签定的相关合同履行了各自的义务，因工程时间紧，各参

建单位基本上人员配备完善，如目前工作量最大的现场边收方边施工的过程中都能确保各参建单位人员第一时间达到。

四、审计建议

因项目已经接近尾声了，我方已跟建设单位及施工单位进行了多次交流，要求施工单位在目前照常施工的情况下，配备完善的内业人员，对本工程的技术资料及经济资料进行整理并按照审计局的要求开始实施编制竣工决（结算）的相关送审资料确保在工程竣工验收合格后一个月内能报审竣工决（结算）。

五、下月审计工作计划

根据建设单位对既有建筑的使用要求，按时参加现场收方工作，并做好相关收方记录及现场影像资料，做到无重复收方的发生，确保工程顺利的实施。

（公章）

怎样摆脱坏人跟踪？ 第6篇

你可以这么做：

A.当你转身注意他时，他不自然地回避你；

B.当你继续前进时，他跟着前进；

C.你走过马路那边，他跟着过；

D.你再走回马路这边，他仍然跟着。

——如果符合以上几条，说明你已经被跟踪了。注意：做以上动作时，要尽量自然，以免引起坏人的警觉。

这时，你该怎样做呢?

(1)不能惊慌失措，要镇静。

(2)迅速观察环境，看清道路情况——哪儿畅通，哪儿不通；哪儿人多，哪儿是单位和住宅。

(3)想办法甩开坏人。你可以迅速跑开，但必须向附近的单位跑，或向有行人、有人群的地方跑。如果是夜晚，就要往灯光明亮的地方跑。

(4)如果实在来不及跑开，或前路不通，你可以迅速观察周围的，情况，寻找一切可以利用的物品作为武器，或有利自己的位置站定，与坏人正面相视，厉声喝问对方，用自己的正气压住对方，争取时间想其他办法逃脱。最直接的方法是立即大声呼喊，引来附近的人。为了自身的安全，同学们要注意：

(1)平日里穿着打扮要落落大方，放学或外出时尽可能结伴而行，减少独自行走机会。

(2)不在行人稀少或照明差的地方行走、游玩。如果时间晚了，可以通知家人来接。

跟踪创新 第7篇

Tracking a maneuvering target in the presence of clutter or false measurements involves two problems:one is the unknown inputs in the target state equation or the change of target state model that reflects the maneuver another is the presence of false measurements[1,2].Most traditional target tracking algorithms use the dynamic state-space models(DSSM)and assume that target state transformation is a Gaussian stochastic process.Typically the Singer model in[3]is proposed,where the target acceleration is modeled as a zero-mean and first-order Markov process.Target maneuvering is then characterized by changes of acceleration.A multiple model(MM)method is initiated in[4].In this approach,the target motion is represented by a mixture of parallel Gaussian models.The state posterior probability density function(pdf)is modeled by a weighted sum of Gaussians.The main problem of the MM approach is the exponential growth of calculation with the number of the modes,which represents the mixture order of the system pdf and consequently increases the number of filters.Because of its difficulties for practical applications,some suboptimal techniques are proposed[5,6,7,8],where the interacting multiple model(IMM)algorithm[5]is considered as the best choice between the computational complexity and tracking performance.Recently,some improved algorithms based on IMM are proposed,such as the variable structure IMM(VSIMM)[9]and scalar-weight IMM(SIMM)[10].

The above system models all make an assumption that the process and measurement noise are the Gaussian distributed,which is effective in most Gaussian linear systems.Practical tracking systems have the nonlinear characteristics,where the analytic expressions of the posterior pdf are difficult to be derived by the Bayesian framework.Usually,the first two order moments(mean and covariance)are needed to approximate the pdf and estimate the target state,i.e.,EKF,UF.

In last decade a new class of filtering techniques has been developed based on the sequential Monte-Carlo algorithm[11].The main characteristic of these techniques is called the sequential importance sampling approach,which recursively generates Monte-Carlo samples of the state variables.The most popular method of this technique is the particle filter(PF),which has been extensively implemented for maneuvering target tracking[12,13,14]Literature[15]has shown that the PF outperforms the IMM algorithm in multi-modal systems.According to different applications,several kinds of PF methods are developed,where no general and rigorous PF algorithms exists.This is the most serious problem with PF techniques based on Monte-Carlo methods.

Gaussian mixture model(GMM)is applied for parameter estimation in speech and image processing[16]with following property:any non-Gaussian pdf can be approximated by a limited number of Gaussian pdf components[17].Based on this property,the GMM-based filtering methods have been successfully employed for maneuvering target tracking in many circumstances[18,19].A GMM filter is developed in[18]using a target state vector description based on MMSE.The main contribution of this paper is the introduction of an expectation maximization model order reduction algorithm.In[19]the nonlinear Gaussian mixture Kalman filter(NL-GMKF)is developed for maneuvering target tracking with glint noise model.

On the other hand,a critical problem for target tracking in clutter is data association[20,21,22].Especially when the target maneuvers,the target state measurements from kinematic sensors probably deviate from the predictive target position.For the traditional data association process,these measurements may be discarded or hardly affect the state estimates.In view of the contradictions between target maneuvering and data association,the combination of the features or attributes information with the kinematic information can improve the probability of maneuver detecting and tracking accuracy significantly[23].This is because the target features or attributes are not affected by target maneuvers in the manner position measurements.Meanwhile the targets of different class have some maneuver characteristics.For example,warning aircraft has stronger maneuver abilities than civil aircraft.

The tracking approaches based on feature or attribute aided data association have been discussed by many literatures[24,25,26,27].Yaakov Bar-Shalom[24]proposed a tracking algorithm with classification-aided multiframe data association.The paper introduced the confusion matrix to designate classification accuracy for Bayesian classifier.Based on the output of classifier an association likelihood function was constructed with combined target class and state.In a simulation of maneuvering formation target tracking the results have shown that the proposed method can deduce the position and velocity estimation error to some extent[25].

Similar to literature[8],this paper uses a set of models to designate a target class.Target state and class uncertainty is described by a joint state-class pdf.Two kinds of measurements are considered:the state measurements from a kinematic sensor and the class measurements from an attribute sensor.Firstly,the paper proved that the target state pdf and predictive measurement pdf are all Gaussian distributed.Gaussian mixture model is an effective approximation method for this kind of joint pdf,and can represent target maneuvers;secondly,we construct a corresponding tracking gate for each target class based on the method in[28],and achieve the measurement to track association.The contribution of this paper is as follows:1)formed a general GMM representation for maneuvering target tracking system;2)used a class-dependent gating technique for data association.The second point is not discussed in existing literatures.The filter is based on Gaussian mixture Kalman filter(GMKF)in[29].The major difference is that the target state estimation derived here is a weighted sum of that of each class targets.

The paper is organized as follows.The general GMM for maneuvering target tracking is given in Section 1.In Section 2 the tracking gates are constructed and measurements-to-tracks association are achieved according to the joint state-class pdf.A new weighted GMKF algorithm is developed in Section 3.In Section 4 the simulation are carried out and results are analyzed.Our conclusions are summarized in Section 5.

1 System Model

Consider two types of sensor measurements:state measurements from a kinematic sensor and class measurements from an attribute sensor.The joint target state-class pdf:

is denoted as a description of the uncertainty about the true state and the class of an unknown target,where

to time step k from an attribute sensor and a kinematic sensor respectively,i.e.,

Because all the kinematic modes which target can operate are decided by the type of target classes,one of a reasonable assumption is using a model set containing all of the kinematic modes to characterize the target class.If the target of class i has a total of r(i)possible motion models,the model set corresponding to the class i target can be represented by

wheremji is the jth model of class i target.Here we define r as the function of variable i,which means for different types of target and the motion model is not same.Similarly,the model transition probability of class i target can be defined as

wherepilj is the probability of the model j at time k+1 but falls at l at time k for class i target.

For each type of target classes,with the linear Gaussian assumption,the dynamic equation is

where kF is the state transition matrix,Gk is the corresponding gain matrix,uk is the deterministic control input,and vk is assumed to be zero-mean white Gaussian noise with known variance kQ.The superscript i in(5)represents that this equation is for the class i target.

The measurement equation of a kinematic sensor is

whereHk is the measurement matrix,andwk is assumed to be zero-mean white Gaussian noise with known variance kR.It is assumed that there are s classes of target.The output of the Bayesian classifier is denoted as c.The classifier output is a target class.For simplicity,the output set is assumed to be the same as the set of classes.This is easily generalized to the case where the set of classifier outputs is larger than the set of target classes.When the prior probabilityPr{ci}of a target being in class i is known,given that the attribute measurement sequences up to time k,the posterior probability of the target being class i is

wherePr{zkc|ci}is the class likelihood function for classifier,i.e.,the probability of the observable conditioned on the truth of interest.It can be explained as a description of the uncertainty about measurements from an attribute sensor.Usually we determined its value according to the accuracy of the attribute sensor in advance.

For representing the predictive measurement pdf of target state,we define the model probability for class target as below

Predictive model probability

According to the target dynamic and measurement equation,the predictive state pdf at time k for class i is

The predictive state measurement pdf is

where)),is the predictive state measurement pdf conditioned on model j for class i target.With the linear Gaussian assumption the state equation and measurement equation have the following property

whereis predictive state measurement conditioned on model j for class i target;corresponding covariance of predictive measurement.N[⋅]means that the pdf is a Gaussian distribution with corresponding parameters.The sum of all the predictive model probabilities for class i target is

From(13),we proved that the predictive state measurement pdffor class i target in(11)is a Gaussian distribution,i.e.,

2 Data Association

Since the existence of clutter and false alarm,data association becomes a critical step in the process of targe tracking.According to the system model in previous section,we know that the target motion is constrained by the class of target.Note that the predicted state and measurement in(11)(12)are all conditioned on the target class.Ifthe true target class is i,the probability that the measurementfalls into around the predicted measurement ofclass i is likely to be larger than that of the other classes at time k+1.Based on this idea,firstly we construct a gate for each target class individually.Then the measurements are compared with the gate thresholds to get a set of validated measurements.Finally the integrated probabilistic data association(IPDA)technique is used for measurements-to-tracks association[30].

LetGik+1 be the gate conditioned on the class i at time k+1 dependent on the predicted measurement of the class i target.According to the model probability weighted gate defined in[28],the class-conditioned tracking gate at time k+1 is presented as

where is the center of the gate(predictive measurement of target state),i.e.,

and is corresponding covariance,i.e.,

Proof.

With the assumption of the above system model,we define xˆji(k|k)as the state estimation of class i targe conditioned on mode j at time k,and the predictive state measurement can be represented by

The true measurement at time k is

Thus the innovation can be represented by

where

is the predicted state estimate error and

is the predicted model input error.

E[]is the mathematical expectation.According to definition of covariance,the covariance of the innovation in(20)is

where

is the covariance of predictive state estimate error and

is the statistical model error.

The volume of the gate for class i target is

whereΓ(⋅)is the Gamma function.

3 Gaussian Mixture Kalman Filter

Given the state equation(5)and measurement equation(6),predictive measurement pdf for class i target can be represented by a Gaussian mixture pdf with r(i)Gaussian components according to(14).The order of Gaussian mixture pdf is the number of models;the weight of jth Gaussian component is predictive model probabilityof model j.The recursive derivation for weighted Gaussian mixture Kalman filter(WGMKF)is asfollows.

State prediction conditioned on model j for class i

State prediction covariance

State measurement prediction

Innovation and innovation covariance

Filter gain

State estimate conditioned on model j for class i

Updated state for class i

Updated covariance for class i

Finally,according to the posterior probabilities of Bayesian classifier’output the state estimate of true targe is

4 Simulation and Analysis

The simulation is a scenario for tracking a warning aircraft.Fig.1 shows the true trajectory of the alarmaircraft.The target is moving from left to right at a speed of 200 m/s.The maneuver occurs at the 20th simulation second and last 30 simulation seconds.The surveillance equipments are radar and ESM sensor.The ESM obtains feature information as an attribute sensor and radar obtains state measurements as a kinematic sensor.We assume that the ESM measurements are synchronized with the radar sampling rate and correctly associated with the radar measurements according to their bearings.

The true initial target state is assumed to be[10km,8 km].The true state of the target at time k is represented by the following state vector

where xk and yk are the positions of the target in the X,Y coordinates;and x&k and y&k are the corresponding velocities of the target respectively.The state transition matrix,control gain matrix and measurement matrix are given as

The process noisevki～N(,0.022)and state measurement noisekwi～N(1,02).

Two classes of target are assumed to have the corresponding model sets:

The switch between the models is controlled by the following transition probability matrix

The initial model probabilities defined in M1 and M2 are assumed to be equal.The detection probability of the kinematic sensor is 0.95,and the clutter is assumed to be uniformly distributed with the average density 0.05point/km2 over the surveillance region.The class of clutter is selected with the uniform probability among the two possible classes.

According to the class likelihood functionPr{zkc|ci}in(7),the following confusion matrix is defined

for description of the uncertainty about measurements from ESM sensor.cij is the probability of the true class being i when the classifier’s output is j.

In order to justify the advantages of our method,three types of algorithms for tracking the target in the simulation scenario are implemented.Algorithm 1 uses the traditional IMMPDA filter described in[1];Algorithm2 is an IMM filter with the classification-aided multiframe data association(CA-MDA)in[24];Algorithm 3 uses the proposed in this paper.The position estimation RMS and velocity estimation RMS are shown in Fig.2∼Fig.5respectively.

For the first 20 seconds and the last 20 seconds the alarm aircraft moves in constant speed linear motion,the estimation RMS derived from three algorithms are almost the same.When the target maneuvers at the 20th second we can clearly see that the position and velocity estimation RMS in WGMKF algorithm are less than that in IMMPDA and CA-MDA.IMMPDA is not sensitive to slow change in the models.In our scenario the target models transit from constant speed linear motion to constant speed turning model with slow change,thus make a large estimation error.The CA-MDA filter uses S-D assignment algorithm in data association.Because the classification-aided S-D assignment algorithm assigns not more than one measurement,it tends to present false association in the process of single target tracking,which seriously deteriorates the filtering performance.

5 Conclusions

跟踪创新 第8篇

关键词：焊缝,大范围跟踪,二维跟踪传感器,光敏元件,2mm深度

1 背景

埋弧焊以其自动化程度高、生产效率高、焊缝成形好、没有弧光辐射等优点广泛地应用于石油化工和压力容器等的制造中。但是由于电弧及所焊焊道不易观察, 为了保证焊机机头对准焊缝中心, 焊前必须认真调整焊机机头与焊缝中心位置, 即使这样准确性仍难以保证。由于焊前加工偏差 (如错边) , 因焊丝的实际对中位置被焊剂埋住, 而不易准确观察调整以及装配时难以保证坡口间隙一致, 使得焊丝在焊接过程中不能始终对准焊缝中心, 尤其是倒装储罐的施工, 围绕罐体铺设轨道, 容易造成焊缝位置的偏差。另外, 工件表面的不平度和工件装配时的椭圆度等, 也会造成焊机机头与工件表面距离的波动, 使焊接参数发生变化。实践表明, 因焊丝与坡口侧壁之间的距离调节不当容易造成咬边、夹渣及未熔合等焊接缺陷。由于埋弧焊系统庞大, 在容易施焊的位置可以通过人工干预的办法判断焊丝偏移方向并作出调整决策, 但在工作条件恶劣或需要预热的场合, 就需用机械导轨引导焊接小车的行走, 而内环缝焊接时, 常利用悬臂式焊接架和滚轮支架等焊接辅助机械实现位置调节, 这样焊接时轴向移动现象较严重, 产生的偏差较大。种种原因使埋弧焊的焊缝自动跟踪成为迫切需要解决的问题。

目前, 自动焊跟踪方式主要是人工手动控制, 随动性差。如何最大限度地发挥自动焊机焊接质量, 那就必须要跟踪焊缝, 精确的跟踪焊缝, 提高焊接质量及焊道外观, 进而提高自动焊机的利用率, 拓宽自动焊接设备的利用领域。

2 倒装储罐施工自动焊接设备的运动规律和跟踪方案的比较

2.1 倒装储罐自动焊接设备的运动规律

在倒装储罐施工中, 由于焊接设备在罐基础外侧铺设轨道, 使焊接设备沿轨道相对于静止的罐壁运动, 这种运动规律的偏差是由轨道的水平允差、内离罐壁外侧允差决定的。

2.2 跟踪方案的选择

(1) 目前, 国内外储罐环缝焊接采用的是林肯埋弧自动横焊机YS-AGW, 其跟踪方法是采用光点跟踪。依靠与焊枪平行的激光束光点照射在焊缝中心, 人工观测光点在焊缝中偏离的大小来调整焊枪的升降, 在焊接行走过程中因受视觉、角度以及调整速度等因素的影响, 焊工即使是精神高度集中也仅局限水平偏差调整, 内离罐壁外侧偏差无法及时调整, 焊丝杆伸长不一致, 导致焊口外观薄厚不均, 无法保证焊接质量, 很难随时精确调整。而且这种跟踪为开环系统, 无角度反馈值作比较, 因而无法实现高精度跟踪要求。自动横焊机开环控制如图1所示。

(2) 光电跟踪。光电跟踪是采用传感器跟踪方式, 这种跟踪系统由3大部件组成:位置检测器、控制组件、跟踪执行机构。其跟踪系统框图如图2所示。位置传感器主要由性能经过挑选的光敏传感器组成, 控制组件主要接受从位置检测器来的微弱信号, 经过放

下面对光电系统跟踪位置传感器作一简单介绍。图3为四象限法光电转换器原理。

在半径为R的大圆内分成4个象限, 每个象限的分界线即X轴与Y轴。1、2、3、4为跟踪定位检测象限。将4只面积、性能参数相同的光敏元件安装在所设计的4个象限内, 当波长一定的红外光点照射到4只光敏元件时, 必然产生光电流, 光电流的强度与光强成正比。偏差信号与光点在光电转换器上的偏移方向和偏移量大小有关, 反映了传感器探头受力的方向和大小。橘黄色是光点照到的部分, 此时, 4个象限的光敏元件没有被光斑完全覆盖, 因此各光敏元件输出的电流不尽相同, 将光电流差经过一系列处理后, 输入到跟踪执行元件, 驱动电机工作, 调节跟踪装置, 直到4个象限的光敏元件输出的光电流相等, 此时红外光线与放入焊道内的探杆轴平行, 光敏元件输出电流相同, 驱动电机无动作。如图4所示。

1+2象限电流大于3+4象限电流, 2+3象限电流等于1+4象限电流, 此时通过 (Y轴) 驱动放大控制电机 (控制上下方向电机) 来自动调整光斑, 使其对准。向下偏时, 同理。

1+2象限电流等于3+4象限电流, 2+3象限电流大于1+4象限电流, 此时通过 (X轴) 驱动放大控制电机 (控制前后方向电机) 来自动调整光点, 使其对准。向右偏时, 同理。

红外线光点上下左右都偏离时, Y轴驱动放大器与X轴驱动放大器同时发出纠偏指令, 使其对准。

3 实验结果

在试验台测试3次光点偏移记录, 传感器前端有直径3 mm激光发射管, 传感器后端安装了一四象限光敏接收器件, 两者严格同心。间距为103 mm。当激光光点正对光敏接收器中央时, 在光敏传感器中央形成一个圆形光斑, 直径为1.5 mm。当光点偏离光敏接收器中央0.5 mm时, 光电电流经放大驱动伺服电机运转。光点与光敏接收器始终处于同心状态, 证明了跟踪器跟踪误差在0.5 mm以下。

4 主要应用

利用传感器反馈信号和探杆在焊道内运行轨迹相结合控制的埋弧自动焊机跟踪器已研制成功, 可广泛应用于万方储罐等大型自动焊设备的焊缝跟踪, 以填补我国埋弧自动焊跟踪系统的空白。

其他应用:这种跟踪器还可以应用到自动切割设备中, 为此, 光电跟踪器的成功研制, 对自动化焊接及切割设备偏差纠正和精确提高准确度具有重要意义。

5 结语

焊缝跟踪传感器具有全自动高精度的突出优点, 该系统是一套光、机、电一体化的焊缝跟踪系统, 具有手动和自动2种工作模式, 经数月的原理实验和上机实验, 跟踪误差在0.5 mm以下。

跟踪创新 第9篇

为适应未来信息化战争需求,世界各国都大力发展信息化武器。新的作战工具的进步,使得战场环境更为复杂。战斗机、无人机等可利用低空飞行以及隐身等手段来躲避传统雷达的探测。光电探测系统基于这种军事需求,针对雷达难以探测区域,利用光学、红外线等手段对低空飞行目标进行探测与跟踪,为雷达情报系统提供了更完备的信息。光电探测系统中一项关键技术是视频图像跟踪技术。视频目标跟踪是计算机视觉领域中一项关键技术,其主要功能是对视频序列图像数据分析,获得目标的运动轨迹及运动参数。目前对视频图像跟踪方法没有统一的分类方法,根据不同的研究角度,算法之间存在差异较大。常用的跟踪方法有光流法、基于运动估计的算法、基于目标特征的算法、基于区域信息的算法等。这些方法基本是针对特定场景中的具有明显特征的目标,多数方法的计算量较大,不适用于资源有限的实时系统中。

本研究中的目标跟踪算法需要使用在实时性要求高的光电跟踪系统中,针对雷达较难探测到的低空目标,视频图像中目标背景复杂度较低,但此类目标机动性强、姿态变化快。据此需求,选用计算复杂度较低的质心跟踪算法,为了提高目标的检测跟踪效率,通过对空天背景中目标灰度、距离特征的分析,提出了一种加权质心跟踪算法。质心跟踪是一种重要的导弹制导跟踪方式,在国内外已得到广泛应用。质心跟踪算法与边缘跟踪算法、双边缘中心跟踪算法、区域平衡跟踪算法等都属于基于区域信息的波门跟踪算法,这类算法通常采用设置波门框选中已检测目标区域,仅对该范围内目标与背景进行分割,并根据分割后目标的形状计算位置信息,计算资源及时间开销较少[1]。

1空天背景下目标特征分析

光电探测系统主要针对低空运动目标,天空作为跟踪目标的背景,相对地面背景、室内背景等较为简单。在电视视场中,目标出现时的尺寸较小,无明显外形轮廓和颜色特征,且考虑系统工作的实时性要求,可以选用灰度特征信息处理实现目标跟踪。在晴朗天气情况下,目标与背景灰度级别相差很大,通过简单的阈值分割可以将目标从背景中提取出来,如图1(a)中目标A和目标B。实际情况中,天气的变化会影响目标背景复杂度,带来干扰。这主要来源于云层干扰的两类问题:一种情况是目标进入云层中,云层的遮挡导致目标灰度被均衡,与背景对比度不显著,如图1(a)目标C与目标D;另一种情况是空中出现乌云,其灰度特征接近目标,其边缘灰度梯度与目标边缘梯度特征类似,如图1(c)中右侧出现大片乌云。在这两种情况下,很难使用传统的阈值分割方法将目标从背景中分离。

图1中,幅度表示目标的灰度反向变换值。可由灰度分布看出在不同情况下的空天背景特征:

(1)晴朗无云天气下,背景灰度与目标灰度差距较大。

(2)晴朗有云天气下,云层具有较弱的边缘信息,与目标灰度差距较大。

(3)阴云覆盖天气下,云层有较强的边缘梯度信息,与目标灰度近似。

针对上述问题,目标及背景分别具有如下特征:

(1)对于刚出现在视场中的目标而言,其灰度值较周围背景总是更低。

(2)目标进入云层后,灰度被云层均衡,但仍有梯度信息。

(3)乌云区域内,其边缘梯度变化相对目标较弱。

(4)空中背景局部连片区域灰度变化缓慢。

2权值计算

根据以上分析,总结出在空天背景下目标出现后在邻域内具有更强梯度,可以用灰度差异和距离表示像素点对于目标的隶属度,以此为权值进行质心计算,更利于将空中背景有效滤除从而更准确地计算目标位置。将空中运动目标与背景的差异用目标所在局部区域内的灰度梯度以及空间距离组成空间表示如式(1):式中,ΔI(xi,yi),ΔD(xi,yi)分别为点(x,y)与其邻域中点(xi,yi)之间灰度差值及空间距离;W(x,y)定义为该点的权值,表示周围像素点对该点成为目标的贡献值,值越大,则此点为目标的概率越大。

用参与点(x,y)权值计算邻域中点(xi,yi),算出的ΔI(xi,yi)值越大则点(x,y)成为目标的可能越大,而ΔD(xi,yi)值越大说明点(xi,yi)对此权值的贡献值越小。为了更好地滤除边缘梯度变化较为缓慢的背景区域,需要将原有灰度级进行非线性映射,使得在接近目标特征的低灰度级区域变化分类较细,而趋于背景高灰度级的区域 分类较粗。

通过该方法可以计算出像素点的权值,这个权值用于表征像素点对于目标的隶属度。它将作为接下来目标质心加权算法的权系数。根据第一节中两帧图像,利用上述方法对于图像全局进行计算,得出结果如图2所示。

由图2可以看出,通过权值计算能够有效区分出目标与背景,乌云区域权值很低,而被云层部分遮挡的目标也能较为明显表现出其权值与背景的差异。

3基于加权质心跟踪算法

空中运动目标一般具有高速强机动的特点,尤其是战斗机等目标做侧翻、俯冲、拉升的机动动作时,其姿态会在短时间内有很大变化,从而导致目标成像发生很大形变,并且快速形变也带来了目标自身灰度的强烈变化。这种情况下,对于空中目标进行模板匹配,需要目标具有一定尺寸,在此基础上还需使用目标模板搜索定位,目标模板的尺寸变化及更新都会为跟踪算法带来大量时间和计算量的开销。而根据空天背景下目标与背景之间特征分析,本文使用权值计算对目标和背景的较好区分效果,采用质心加权跟踪算法对空中目标进行跟踪。跟踪算法步骤如下:

步骤1:图像预处理,目标检测[2,3,4]。

步骤2:根据检测结果计算目标区域内每个像素点权值,如式(1)。

步骤3:通过加权质心算法计算目标质心:式中,(Xc,Yc)为目标质心位置,(Xi,Yi)为目标区域中第i个点的位置,W(Xi,Yi)为目标区域中第i个点的权值,N为目标区域中像素点个数。

步骤4:预测目标运动参数[5],并通过预测在下一帧中回到步骤2计算。

传统质心算法,是根据区域内所有点的灰度值来求区域内的质心的位置,在目标和背景分割之后,根据分割结果计算质心位置。这里介绍的加权质心算法中,在检测区域中利用像素点的邻域信息计算该点权值W(x,y),根据该值对目标的表示能力,替代传统质心算法中目标分割结果计算目标质心位置。该方法不需要对图像进行分割,在计算区域范围大于目标尺寸时,对质心计算的结果影响不大。

4实验结果及分析

为了验证该算法的可行性、有效性以及实时性,在现有嵌入式系统下测试并给出该算法跟踪结果。这里嵌入式系统采用TITMS320DM8168Davinci数字媒体处理器为核心,该处理器将ARMCortexA8RISCCPU、TiC674xVLIW浮点DSP内核、高清视频及音频协处理器、3D图形加速引擎以及高度集成的外设集组合起来。其中图像跟踪算法运行在C674xVLIW浮点DSP内核中。实验视频通过摄像头采集,传入DM8168平台进行处理。

图3是在上述介绍平台中,使用质心加权跟踪算法对实时采集空中目标视频进行跟踪的图像截取。3排跟踪图像分别验证了空中目标在不同姿态下跟踪、微弱多目标跟踪以及空中目标在复杂空中背景穿云过程跟踪。系统运行过程中算法占用系统资源以及处理时间如表1所示。根据测试,在对输入视频进行处理时,每帧处理时间不大于30ms,其中还包括从C674xVLIW模块从CortexA8输入通道中读取原始数据的时间,处理后在原始视频中叠加跟踪波门输出显示,未出现处理时间超过1帧的现象。该算法能够在不同空中背景中对多目标(目前目标数不大于5)进行实时跟踪。

5结束语

文章首先分析了视频图像中空中背景及低空运动目标的特点,在此基础上设计了空中目标的表示模型,并以此作为质心算法的权重。通过在TITMS320DM8168Davinci为核心的光电探测跟踪系统中进行测试,结果表明,在天空、云层的场景下,该算法可以对低空运动目标进行有效跟踪。

目前的跟踪算法能够比较有效地对空中复杂背景中的运动目标进行跟踪,但该方法对目标特征统计不足,对于暂离视频窗口后复现目标未关联。为了更好地维护与更新整个低空探测系统中目标航迹,下一步的工作需要对目标尺寸、外形等参数进行估计,为低空飞行目标识别提供更多基础。

摘要：针对光电探测跟踪系统的应用,分析低空运动目标在空天背景中电视成像的特点以及常见背景成像特点。提出该场景下检测区域中点的表示方式,并以此为权重,在TMS320DM8168Davinci平台中实现实时加权质心跟踪算法。实验证明,该方法能够在嵌入式平台实现低空运动目标实时跟踪。

跟踪创新 第10篇

关键词：轴向跟踪,坐标转换,误差修正

0 引言

无线电测角是通过方向性极强的天线波束对准目标而实现对目标角坐标的测量。为了获得对空间运动目标的连续测量，必须对目标进行自动跟踪。天线作为角误差信号敏感部件，当目标偏离天线轴线时就会产生角误差信号。经接收机进行处理后，得出误差电压并送伺服系统。伺服系统是一个闭环调节系统，它使输出量追随输入量的变化并与输入量同步。实现自动跟踪的体制有圆锥扫描和单脉冲两种。对于高精度跟踪测量，一般都采用单脉冲体制。为了进一步改善角跟踪性能而产生的技术称为轴向跟踪技术，它改变了传统单脉冲跟踪直接利用射频误差信号驱动天线跟踪目标的方式，利用计算机处理后的位置及必要的加速度补偿作为天线驱动信号，从而使目标始终处于雷达电轴上，提高了测角精度。同时，还可有效改善高速运动的低空目标所带来的多径效应的影响，使跟踪更加稳定。

1 轴向跟踪工作原理及实现方法

轴向跟踪就是使目标始终处于天线的电轴方向，亦即差波束方向图的零轴上。要达到这个目的必须采取以下措施来减小系统中的误差。即：利用星体标校精确地确定系统误差修正模型中的各项参数，以便对测量的目标状态向量进行实时修正;对跟踪目标过程中所产生的偏差进行趋势分析，适时地调整系统带宽，以减小动态滞后误差;采用数据屏蔽技术减小角误差信号的起伏，同时选择适当的坐标系，尽量缩小跟踪滤波器的带宽，以减小起伏误差。

保持目标处于电轴方向还能减小角误差通道之间的交叉耦合和系统的非线性效应，给系统精度带来进一步的改善，而这些因素造成的误差是很难通过事后处理加以修正的，这正是轴向跟踪的优越性所在。

1.1 系统实现方法

采用轴向跟踪技术，单脉冲接收机输出的误差信号不直接去控制天线伺服系统，而是与天线指向误差信号相加后，经过窄带滤波，形成预测位置指令后才去控制伺服系统。天线指向误差信号由计算机系统形成，其主要实现的功能由计算机软件生成。按照完成的功能划分，软件主要包括六个部分：信号强弱处理、误差信号处理、编码器数据输入，带宽控制、窄带滤波、加速度补偿及外推。窄带滤波器消除了随机噪声对数据的影响，加速度补偿及外推减小动态滞后误差，从而使跟踪精度得到提高。

1.2 坐标系的选择与转换

雷达测量通常采用以电轴为中心的球坐标系，对雷达测量坐标系(AER坐标系)、雷达直角坐标系(XYZ坐标系)和地心直角坐标系(EFG坐标系)进行比较，发现利用地心直角坐标系对雷达测量数据进行平滑处理，可极大地压缩滤波器带宽，更有效去除测量噪声，提高测角精度。同时，在此坐标系下轨道飞行器坐标的各阶导数的变化最小，星体标校最方便。而且采用这种坐标系表示的测量数据发送到其他跟踪测量设备可以直接加以利用。

1.3 系统误差修正

由于天线座应力结构和光电匹配的不完善,大气折射以及地球重力异常等造成的系统性误差应在相应的测量坐标系内进行修正，然后才能进行坐标转换，求解目标状态向量的测量值，这是轴向跟踪技术能否实现的关键。大多数系统误差都是坐标值的函数，所以修正必须在闭环内实时进行。修正的效果取决于误差模型假定和事前的精确标校。

1.4 滤波方法选择

在目前已知的滤波方法中，卡尔曼滤波为最佳线性递推滤波，但由于其计算量大实时性不易得到满足，噪声模型很难建立，系统模型建立非常复杂。而普通的常增益α-β滤波方法具有计算量小、方法简单的优点，但动态滞后误差和随机噪声随目标位置的变化而变化，滤波效果欠佳。因此，轴向跟踪技术采用一种自适应变带宽的α-β滤波(针对匀速运动目标)及自适应变带宽的α-β-γ滤波(针对匀加速运动目标)，这样可以解决动态滞后误差和随机噪声对滤波器提出的矛盾要求，使滤波效果达到最佳。

1.5 角误差信号的处理

接收机信号强弱直接影响跟踪的精度，轴向跟踪技术应剔除低信噪比时的射频误差信号。根据AGC电平的大小和变化率，由“信号强弱处理”软件，产生表明输入信号强弱的两组参数，一组输出到误差信号处理软件模块，另一组输出到带宽控制软件模块。误差信号处理软件模块根据输入的A、E、R误差信号及信号强弱处理给出的标志，对输入信号进行编辑并剔除误差野值，并对射频误差信号进行积累。经处理后的误差信号，按照一定时间进行平均，输出到带宽控制和滤波软件模块。

1.6 趋势分析与带宽控制

趋势分析的目的，是根据误差的大小与作用时间适时加大滤波带宽以减小滞后误差;当滞后消除而电轴围绕目标随机摆动时，就压缩带宽减小起伏误差。趋势分析中利用射频角误差信号与指向误差之和，因为处于轴向跟踪状态下，前者是很小的。通过控制某一中间变量改变滤波器的参数，从而改变滤波器的带宽。

1.7 误差信号生成

经自适应变带宽滤波后的误差信号，经过坐标转换，得到A、E及其角速度和角加速度，再根据轴角编码器送来的数据进行状态预测，确定加速度补偿的量纲，复现和外推目标当前点和下一脉冲重复周期的真实位置、角速度和角加速度。生成误差信号送入伺服控制系统驱动天线指向目标的真实位置，实现同轴跟踪。

2 轴向跟踪的优点

轴向跟踪技术合理利用了测控设备所获得的多种测元和标校信息，实时测量精度高。

从利用测量数据定轨方法来看，传统跟踪系统是微分型的，定轨所需要的各阶导数是通过对测量数据求差分得到，这种数据严格来讲只是时间的平均值，当测量值伴有噪声时，必须用更长时间进行平滑，测量精度会变得更差。而轴向跟踪系统是积分型的，它实时地将经过递推(积分)得到的状态向量估值与观测值进行比较，利用差值来纠正预测值，所有得到的状态向量比较准确地表示了离散时刻的目标轨迹。

传统跟踪系统直接利用接收机输出的射频误差信号去驱动伺服系统，当信号起伏较大时，伺服系统跟踪抖动较大，解决的方法只有缩小伺服带宽，这会导致更大的动态滞后误差。轴向跟踪将伺服驱动与信号滤波两个功能分开，改善了伺服工作条件，而且采用复合控制方式，提高了动态跟踪能力。

轴向跟踪所采用的技术可以有多种应用形式。例如在不需要进行坐标转换时，可以构成计算机辅助跟踪系统，这时包括宽带伺服与宽带跟踪两个回路，即所谓前置信号复现的系统。又如在只要求提高伺服动态跟踪能力的情况下，可以利用测量数据，经过坐标转换、状态估值，得到两个坐标的各阶导数值，对伺服系统进行复合控制，构成所谓再生反馈系统。

3 结语

由于轴向跟踪技术主要通过计算机软件来现实，不必对原有雷达硬件设备进行太大改动就可实现，而其对提高测角精度有很大帮助。该技术在国外测量雷达中已经获得应用，但在我国的测量雷达中，主要由于系统误差修正模型的构建不完善，动态滞后解决不彻底等因素的影响，实际运用较少，使用效果不佳。随着专题研究的进一步深入，相信在不久的未来。这项技术必将在我国测量雷达中得以广泛运用，有助于雷达测角精度的大幅提高，具有极高的军事、经济效益。它的原理也可用于经纬仪或多站跟踪体制中，总之应用范围很广。

参考文献

[1]赵业福.无线电跟踪测量系统[M].北京:国防工业出版社,2001.

[2]苏林,尚朝轩.基于卡尔曼滤波器的雷达跟踪[J].微计算机信息,2006(25):27-29.

跟踪导练（三） 第11篇

从下列方框里10个单词中选择8个适当单词的正确形式填入下列各句中，使其句意完整。每个单词只使用一次。

recreationcommandoptimisticsolarresource

loadoutdoorsswitchdisabilityattach

1. We are all ____ ， whatever the result may be.

2. Oil is Kuwait’s most important natural ____ .

3. I haven’t been ____ for several days.

4. The general ____ his soldiers to attack the city.

5. Which ____ do I press to turn it off？

6. The old man wore a pair of glasses ____ to a piece of ribbon.

7. Her only ____ is watching TV or going to the movies.

8. Employers are being encouraged to hire ____ workers.

句子翻译

1. 我看见一个男孩手里拿着一本书走进了教室。

2. 家长座谈会定于下周五下午五点举行。

3. 他告诉我今天晚上八点他要做作业。

4. 重要的是每个人都应努力去保护环境。

单项选择

1. Our English teacher ___ Shanghai in a few days. I wonder when the earliest plane ___ on Sunday.

A. leaves； takes offB. is leaving； is taking off

C. is leaving； takes offD. leaves； is taking off

2. What do you think our son ___ when we get home？

A. doB. will be doing

C. will doD. have been doing

3. Ladies and gentleman， please have yourselves seated safely. The plane ___ .

A. has taken off B. takes off

C. took offD. is taking off

4. We finished the run in less than half the time ___ .

A. allowsB. allowing

C. allowedD. to allow

5. At this time tomorrow ___ over the Pacific.

A. they’ll be flyingB. they’re to fly

C. they’ll flyD. they’re going to fly

6. How much ___ she looked without her glasses！

A. wellB. good

C. betterD. best

7. — It’s a good idea. But who’s going to ___ the plan？

— I think Tom and David will.

A. set upB. carry out

C. take upD. come out

8. Don’t trouble to look for my ruler—it ___ some day.

A. turns upB. will be turning up

C. has turned upD. turn up

9. — ___ leave at the end of this month.

— I don’t think you should do that until ___ another job.

A. I’m going to； you’ve foundB. I’m going to； you’d found

C. I’ll； you’ll findD. I’ll； you’d found

10. Either you or your partner ___ to finish the work.

A. areB. has

C. haveD. be

阅读表达（阅读下面短文，并按照题目要求用英语回答问题。）

A new study suggests women may well be better drivers than men. Why is that？ Wouldn’t you think that competing at who has better driving abilities is pointless？ If you ask me， I’d like to say， men know that women are better drivers but do not have the courage to admit the truth.

nlc202309040925

Unlike men， women stop for directions when they have no idea where they are going. Women don’t drive around for hours pointlessly wasting a tank of gas only to find themselves heading in the wrong direction. Have you ever been in a car with a man who is lost？ He tells you to shut up when you begin to open your mouth. And every five minutes or so he takes a turn going forty-five miles per hour only to find out he’s made another wrong turn.

Speeding is what men do best on the road. Traffic is not a race. There is a reason why men get more speeding tickets than women. Not because women trick to get out of tickets but only because they don’t speed. Women don’t risk putting their own lives and the lives of others in danger. In other words， they have more responsibility for life.

My largest issue with male drivers is how a majority of them drive with one hand on the wheel and the other hand doing only God knows what. The seat is backed as far as possible. They’re totally lost in loud music beyond a necessary level. You don’t ever see women driving like that.

I feel that the above evidence more than proves my points that women are queens of the road. Oh， men， if you want to continue criticizing women for being bad drivers， bring it on. We know you lack confidence， or else you wouldn’t be wasting your valuable time making jokes about the ones you may choose to spend the rest of your days with.

1. Who does the author think are the better drivers according to the passage？ （1 word）

2. What will women drivers do when they don’t know where they are going？ （no more than 7 words）

3. Why do men get more speeding tickets？ （no more than 6 words）

4. What quality do women drivers have when it comes to safety？ （no more than 3 words）

5. How is the seat backed by most male drivers？ （no more than 4 words）

激励“跟踪” 第12篇

这让员工觉得自己天然地拥有这样的权利, 而不能让他们增添工作责任感。在可口可乐的首席人力资源官安排Ceravalo调查全公司每年花了多少钱用于员工激励之后, 几位公司领导都惊住了。“没想到最后的数字竟然超过了200万美元。”

此后, Ceravalo为公司制订出了一套综合的覆盖全公司的员工“SPARC Rewards”激励计划。员工被授予SPARC卡 (有Visa标志的礼物卡) , 或者是在被上司提名时获得SPARC积分。员工也可以将SPARC积分授予同事。积分可以兑换成物品、旅行券和VISA礼物卡。现在的做法是通过一个集中化的项目来实施, 这使得公司领导可以随时了解花了多少钱以及钱花到了哪里。Ceravalo说:“最重要的两点是可跟踪和可计量。”

销售、客户满意、安全、健康、培训等等都可以通过SPARC系统来跟踪, 对每个项目中出现的优秀行为都提供适当的奖励。公司曾发起过一个针对卡车司机的名为“最佳减肥者”的健康项目, 该项目对参与体重测量的个人提供奖励。这些人被分成几个小组, 集体体重减轻最多的小组将获得SPARC积分。“当他们被分成小组时, 有趣的竞争就出现了, 比如一个小组拿着油炸圈饼诱惑另一个小组。”Ceravalo说。后来, 这个项目获得了极大的成功, 每个参与者的体重平均减轻了10磅。

变革总是会遭到抵制, 尤其是来自那些在公司工作了几十年的团队领导以及多疑者的阻力。为了打消这些人的疑虑, Ceravalo的团队强调他们保证SPARC会花与以前同样多的钱, 而为组织带来更多的价值或是通过经济增长的形式, 或是通过提高员工敬业度的形式。

与此同时, 可口可乐公司的领导给予每个团队一定程度的独立性, 允许他们自主决定在什么情况下给予奖励以及如何奖励, 他们并不希望所谓的“集中化”就是意味着“非个性化”。