聘书样本（精选4篇）
篇1：聘书样本
企业名称_____负责人____
贵公司于_____年__月__日所发录用通知已经收到。本人肯定按贵公司所要求时间报以，保证如约到贵公司就职，上述保证由本人亲属提供担保。
姓名______(签字或印鉴)现住址_________________
亲属担保人______(签字或印鉴)现住址___________
_____年___月___日
聘字第___号
岗位聘任书聘任部门(单位)(甲方)：
受聘人(乙方)：
甲乙双方依据xxx(200x)30号文件《xx大学关于实施岗位聘任和岗位津贴制度的办法(试行)》、xxx[200x]44号文件《机关及直属单位的聘任方案》及《xx大学岗位津贴实施细则》，经学校公开聘任后达成一致意见，并签订聘任书。
一、聘任岗位：甲方聘任乙方在xxxx岗位工作，享受xxxx岗位津贴。
二、聘任期限：自xxxx年xx月x日起至xxxx年xx月xx日止。
三、乙方的岗位职责：
(……)
四、乙方对岗位职责的承诺及工作计划
(……)
五、本聘任书经甲、乙双方签字盖章后正式生效。聘任书一式三份，甲、乙双方各执一份，校人事处备案一份。
甲方：(签章)乙方：(签字)
年月日
篇2：聘书样本
出生年月：
医师资格级别：
医师执业类别：
医师聘用科目：
专业技术职务：
根据中华人民共和国执业医师法规定，兹聘用该同志为XXXXX医师。聘期自年月日至年月日
法定代表人：
单位印章
年月日
篇3：聘书样本
聚类[1,2,3,4]与分类[5,6,7]是模式识别[8,9,10]领域最重要的两个研究问题, 分类问题是一种有标签学习, 与分类问题不同, 分类问题是一种无标签学习, 它通过样本间的相似性, 将样本划分为寄个不同的簇, 其中每一个簇内样本的相似度较大, 不同簇之间, 样本的相似度较小。经过几十年来内外学者的努力, 已经出现了很多较为实用的聚类算法, 详细的关于聚类算法的叙述请见第2小节。
尽管传统聚类算法在日常生活的各个领域获得了较为成功地应用, 但是这些聚类算法往往要求待聚类的样本数目较多。当样本数目较少时, 即小样本聚类问题, 它们的聚类效果通常不够理想。这主要是因为样本数目太少, 传统聚类算法无法对样本在空间中的分布进行比较准确的划分。这一点与分类问题中小样本问题上分类器泛化性能不好非常类似。
因此针对小样本聚类问题, 研究刻画样本分布的有效聚类算法就成为了国内外学者研究的热点, 具有重要的理论价值和应用前景。针对小样本问题上的聚类研究, 该文提出了一种基于高斯分布随机样本生成的小样本聚类算法, 该算法首先对小样本数据集中每一个的样本构建一个高斯分布, 然后根据该高斯分布在原始样本的周围生成一定数目的随机样本, 并将这些随机样本加入到原始样本中, 构造新的聚类样本集。最后在新的样本集上进行聚类。由于利用高斯分布在原始样本的周围生成了适量的随机样本, 扩充了原始样本的数目, 因此本文提出的聚类算法可以获得较好的聚类效果, 详细分析请见第3小节。
本文组织如下:该文第2节对传统聚类思想分类别进行了介绍;第3节提出了一种基于高斯分布[11]随机样本生成的小样本聚类算法;第4节在UCI标准数据集上对本文算法进行测试, 给出实验结果, 并对结果进行详细的分析;第5总结全文。
2 传统聚类方法研究介绍
主要的聚类算法可以划分为如下几类:基于划分的方法 (partitioning methods) 、基于层次的方法 (hierarchical methods) 、基于密度的方法 (density-based methods) 、基于网格的方法 (grid-based methods) 和基于模型的方法 (model-based methods) 等。下面对这几类聚类算法分别进行描述。
基于划分的方法:给定一个n个对象或元组的数据库, 一个划分方法构建数据的k个划分, 每个划分表示一个聚类, 并且k<=n。也就是说, 它将数据划分为k个组, 同时满足如下的要求: () 每个组至少包含一个对象; () 每个对象必须属于且只属于一个组。给定k, 即要构建的划分的数目, 划分方法首先创建一个初始划分。然后采用一种迭代的重定位技术, 尝试通过对象在划分间移动来改进划分。一个好的划分的一般准则是:在同一个类中的对象之间的距离尽可能小, 而不同类中的对象之间的距离尽可能大。为了达到全局最优, 基于划分的聚类会要求穷举所有可能的划分。目前比较流行的划分方法是k-means算法和k-medoids算法。k-means算法中, 每个簇用该簇中对象的平均值来表示;k-medoids算法中, 每个簇用接近聚类中心的一个对象来表示。基于划分的方法对发现球状簇很适用。
基于层次的方法:层次的方法对给定数据集合进行层次的分解。根据层次的分解如何形成, 层次的方法可以被分为凝聚的或分裂的方法。凝聚的方法, 也称为自底向上的方法, 一开始将每个对象作为单独的一个组, 然后继续地合并相近的对象或组, 直到所有的组合并为一个 (层次的最上层) , 或者达到一个终止条件。分裂的方法, 也称为自顶向下的方法, 一开始将所有的对象置于一个簇中。在迭代的每一步中, 一个簇被分裂为更小的簇, 直到最终每个对象在单独的一个簇中, 或者达到一个终止条件。
基于密度的方法:绝大多数划分方法基于对象之间的距离进行聚类。这样的方法只能发现球状的簇, 而在发现任意形状的簇上遇到了困难。基于密度的方法是另一类聚类方法, 其主要思想是:只要临近区域的密度 (对象或数据点的数目) 超过某个阈值, 就继续聚类。也就是说, 对给定类中的每个数据点, 在一个给定范围的区域中必须包含至少某个数目的点。这样的方法可以用来过滤“噪音”数据, 发现任意形状的簇。
基于网格的方法:基于网格的方法把对象空间量化为有限数目的单元, 形成了一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构 (即量化的空间) 上进行。这种方法的主要优点是它的处理速度很快, 其处理时间独立于数据对象的数目, 只与量化空间中每一维的单元数目有关。
基于模型的方法:基于模型的方法为每个簇假定了一个模型, 寻找数据对给定模型的最佳匹配。一个基于模型的算法可能通过构建反映数据点空间分布的密度函数来定位聚类。
上述传统的聚类算法有着很好的聚类思想, 但是它们普遍对于小样本聚类问题效果不好。为了有效的进行小样本聚类, 在第3小节本文将详细提出一种基于高斯分布随机样本生成的小样本聚类算法。
3 基于高斯分布随机样本生成的小样本聚类算法
当待聚类样本数目充足时, 传统聚类算法所取得的聚类效果通常是比较理想的。但是随着信息科技的发展, 出现了越来越多的新问题, 这些问题含有的数据量特别少, 因此传统聚类算法的效果不是很理想。既然待聚类样本数目少是导致传统聚类算法效果不理想的主要原因, 因此本文提出一种基于高斯分布随机样本生成的小样本聚类算法。该算法的主要思想是在原始样本的周围随机的生成一定数目的样本, 然后将这些样本添加到原始样本中进行聚类分析。该方法一方面对小样本的训练数据集进行了扩充, 另一方面又保持了原始数据集的样本分布, 因此可以较传统聚类算法取得更好的聚类效果。
生成的随机样本虽然可以对原始样本集进行扩充, 然而如果影响了原始样本集的分布, 最后的聚类效果依然不会理想, 所以随机样本分布的选择就是本文算法成功的关键。针对该问题, 该文设计了一种基于高斯分布的随机样本生成方法。由于高斯分布涉及到均值和标准差两个参量, 下面对这两个参量的确定进行详细的描述。设x为原始数据集中的任意一个样本, 针对该样本, 可以构造如下高斯分布N (u, σ2) , 其中均值u以样本x进行赋值, 标准差σ则设定为1。如此赋值可以实现在原始样本周围生成随机样本的目的, 从而既保持了原有样本的分布, 又对原始样本集进行了扩充, 因此聚类算法的有效性就得到了保障。
下面给出本文的基于高斯分布随机样本生成的小样本聚类算法 (A small sample clustering algorithm by generating random sam⁃ples from Gaussian distribution, SSCGRSGD算法) , 如算法1所示。
算法1:SSCGRSGD算法
输入:待聚类样本集D={x1, x2, …, xl}, 其中xi∈Rn, l是样本集所包含的样本数目;随机样本生成数目m
输出:聚类划分结果
方法:
第1步:对每一个样本xi构建高斯分布N (ui, σi2) , 其中ui=xi, σi=1;
第2步:利用每一个构建的高斯分布N (ui, σi2) , 生成m个随机样本;
第3步:将lm个随机样本与l个原始样本合并, 构造新的样本集D1;
第4步:在训练集D1上进行传统聚类算法 (如k-means聚类) 学习;
第5步:将随机样本去除, 得到最终的聚类结果。
4 实验
为了测试本文提出的SSCGRSGD算法的有效性, 该文在UCI标准数据库中选取了5个数据集合进行了测试, 所选数据集名称及选取的样本数目如表1所示。该文SSCGRSGD算法设定m=5, 所以每一次聚类, 训练集合的总数目是原来的6倍, 因此数据集得到了有效的扩充。此外本文选取传统k-means聚类与本文算法进行对比, 该文采用绝对标准误差指标对两种算法的聚类性能进行对比, 绝对标准误差指标表达式为:, 其中E是数据库中所有对象的平方误差的总和, p是空间中的点, 表示给定的数据对象, Oj是簇Cj的平均值。这个指标可以使生成的结果簇尽可能的紧凑和独立。两种算法在各个数据集上的聚类结果如表2所示。
从表2可以看出, 相对于传统的k-means聚类算法, 该文的SSCGRSGD算法具有更小的绝对标准误差值, 这充分说明了本文SSCGRSGD算法可以更好地对小样本数据进行聚类, 为小样本数据集上的高性能聚类提供了一种有效的方法。
5 结论
针对小样本数据聚类问题, 该文提出了一种基于高斯分布随机样本生成的小样本聚类算法。该算法通过构造高斯分布生成随机样本的方式, 一方面对小样本训练集进行了扩充, 另一方面保持了原始数据的分布, 因此取得了更好地小样本聚类效果。部分UCI数据集上的仿真实验充分验证了本文算法的有效性。
参考文献
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篇4：聘书样本
许多年前，一个华裔年轻人在西雅图华盛顿大学拿到了博士学位。随后他在当地一个广告公司找到了一份大众传播的工作。幸运的是，与年轻人经常来往的三个重要客户——微软、星巴克、波音，很快都发现他是一个可造之才，于是都伸出了橄榄枝，要聘他到自己的公司里。微软和星巴克很快给年轻人寄来了正式聘用文书，文书里特别说明了工作待遇有多么丰厚。当时，进微软是所有年轻人的梦想，因为进去就代表前途无忧。就在年轻人准备签下微软的聘书带着它去上班时，波音公司的一个服务人员打来电话，请他过去领取聘书。他很奇怪，认为寄过来就可以，何必再费时间跑一趟呢？但对方很耐心，告诉他一定要前往领取，还笑着表示，他可能会有惊喜。
年轻人觉得盛情难却，于是去了一趟波音公司。刚到公司门口，负责接待的人就领着他往公司的组装车间走去，一边走还一边说：“我先带你参观一下，何为真正的波音。”
年轻人第一次见到了全世界最大的车间。21架飞机同时在组装的宏伟场景，看得年轻人既震撼又感动。要知道，从小到大，他都期盼着以后能在一个又大又好玩的环境里工作。眼前的波音公司，不就是最好的选择吗？年轻人向接待人员索要聘书，接待人员笑了：“刚才的参观就是波音公司发给您的聘书！我们送给您这份特殊的聘书，请您相信，您的才华，在波音一定能得到施展！”年轻人再一次被感动。第二天，他就拎着行李箱走进了波音公司。果然，在波音大舞台上，这个名叫陈建德的年轻人拳脚得以伸展，没过几年，他就成为了美国波音（中国）公司副总裁。
故事哲理
鲜活的情境，特别的感受，能让人从感官到心灵都受到震撼与撞击。不仅仅是在吸纳人才的环节，在整个管理的流程中，领导者要善于制造和利用各种情境，让决策真正深入人心。