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Optimal Path Planner for Autonomous Vehicles

PROCEEDINGS OF WORLD ACADEMY OF SCIENCE, ENGINEERING AND TECHNOLOGY VOLUME 3 JANUARY 2005 ISSN 1307-6884
Optimal Path Planner for Autonomous Vehicles
M. Imran Akram, Ahmed Pasha, and Nabeel Iqbal
Abstract—In this paper a real-time trajectory generation algorithm for computing 2-D optimal paths for autonomous aerial vehicles has been discussed. A dynamic programming approach is adopted to compute k-best paths by minimizing a cost function. Collision detection is implemented to detect intersection of the paths with obstacles. Our contribution is a novel approach to the problem of trajectory generation that is computationally efficient and offers considerable gain over existing techniques. Keywords—dynamic programming, graph search, path planning. I. INTRODUCTION problem of real-time trajectory generation for autonomous vehicles can be decomposed into determining paths specified by waypoints and subsequently transforming the paths into feasible trajectories. By feasible it is implied that the trajectories generated are smooth and satisfy the kinematics of the aerial vehicles. In addition to this tactical constraints imposed on the trajectories must be maintained. We assume that each vehicle can be modeled as a point mass and travels at a constant speed and the minimum turn radius of the vehicle is known. A waypoint is assumed to be position along the trajectory where a change in vehicle’s heading is initiated. The problem of path planning has been addressed in several works. [1] presents an algorithm that exploits characteristics of both potential field methods and the Roadmap Algorithm by an incremental construction of a roadmap of free-space. An extension of the Roadmap Algorithm is presented in [2]. The method proceeds in two phases to construct a probabilistic roadmap in the configuration-space. An optimization of the running time of the planner by minimizing the number of collision checks performed during planning is presented in [3]. Path planners reported in [4]–[8] are based on the Voronoi method [9] to generate paths to a target. Computational efficiency is accomplished at the cost of grave consequences. Optimality in terms of length is lost. This becomes more pronounced in uncluttered environments where threats are sparsely distributed. In cluttered environments the
Manuscript received November 5, 2004. M. Imran Akram is with the Center for Advanced Research in Engineering, Evacuee Trust Complex, Islamabad, Pakistan (phone: +92-333-520-2458; fax: +92-051-287-4614; e-mail: iakram@https://www.sodocs.net/doc/8d13585904.html,). Ahmed Pasha was with Avaz Networks, Software Technology Park, 5-A Constitutional Avenue, Islamabad, Pakistan. He is now with the Department of Computer Engineering, CASE, 19 Attaturk Avenue, G-5/1, Islamabad, Pakistan (e-mail: pahmed@https://www.sodocs.net/doc/8d13585904.html,.pk). Nabeel Iqbal is with the Center for Advanced Research in Engineering, Evacuee Trust Complex, Islamabad, Pakistan (e-mail: nabeel@https://www.sodocs.net/doc/8d13585904.html,).
THE
paths are no longer smooth. In comparison, grid based approaches are time consuming at fine grid spacing. Shifting to coarser grid results in irregular line segments. A geometric approach to path planning composed of a set of connected line segments with a restriction on the maximum turn angle is presented in [10]. The algorithm is extended in [11] to satisfy a probability restriction for each leg of a path. An extension to the algorithm that produces paths for multiple vehicles by enlarging the obstacles is presented in [12]. The problem of trajectory generation too has been approached in several works. Spline representations of trajectories can be found in [13], [14]. The proposed trajectory in [4], [6] introduces three turns from the time when a vehicle deviates from the straight-line segment to the time when the vehicle converges to the adjacent line segment. However, the paths never traverse the waypoints except at turn angles of zero. [7] suffers similar shortcomings. [15] generates locally optimal paths and relies on a-priori information about final heading towards the target and fly-by points located at obstacle boundaries. In this paper we propose a complete solution for successful planning and computation of collision-free optimal paths from a launch site to a target satisfying constraints due to vehicle kinematics and mission strategy. Our real-time trajectory generation algorithm overcomes the inadequacies of the former approaches. In section 2 we explain the system architecture in detail. Experimental results are shown in section 3. We conclude and discuss some future work in section 4. II. SYSTEM ARCHITECTURE A detailed schematic of the system architecture is shown in Fig.1. The path planner, path sorter and the trajectory generator together generate k-best trajectories for the vehicles. The path planner consists of the graph generator and the modified k-best paths algorithm. Paths described by straightline segments are transformed into feasible trajectories by the trajectory generator that satisfy the dynamics of the vehicles and meet other constraints. The path sorter receives paths from the path planner and maintains a sorted list of the required number of trajectories generated by the trajectory generator.
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well as concave regions, modeling the obstacles as n-sided polygons. The polygons are enlarged to account for localization errors due to GPS/INS. The enlarged polygons extending outside the mission planning area are clipped. The vertices of the polygons that remain contribute to graph generation. B. Graph Generator The filtering employed in the path planner reduces the complexity of the graph. The nodes of the graph comprise of waypoints and vertices of the enlarged polygons that are retained by the path planner. The nodes are arranged in order of increasing distance from a reference x, y that satisfies a set of three equations. Let F1 x F1 , y F1 site and F2 x F2 , y F2 the target,
x2 y2 b2 a2 y F1 1
represent the launch
(2) (3)
y y F2
x x F1 x F2
y y F1
y F1
2
x F1
2
x x F1
c
(4)
The construction of the directed graph is trivial. A node is connected to all subsequent nodes in the list.
Figure 1: System Architecture A. Path Planner With the foci of an ellipse representing launch and target sites, a boundary is defined using the two-center bipolar coordinate equation: r1 r2 2a (1) where 2a in fig.2 equals the maximum distance covered by a vehicle during a flight. The region bounded by the ellipse defines the mission planning area.
C. Modified k-best Paths The modified k-best paths graph search algorithm based on Epstein’s algorithm [16] is O (m + n log n) where m is the number of edges in the graph and n is the number of nodes, minimizes a cost function in place of edge lengths. The cost function is defined in terms of path length, node cost, and number of waypoints in a path. A node cost is the cost of inserting the node. A node whose origin is not a waypoint may have a higher cost than a node whose origin is a waypoint. The total cost of traversing an edge of the graph is expressed as: Ji J length,i J node,i J waypo int,i (5) D. Path Sorter The path sorter maintains the trajectories generated by the trajectory generator. With each new trajectory that is generated the cost of the trajectory is calculated in order to grade it. In case of path failures due to constraint violation the trajectory is rejected and additional paths are requested from the path planner to make up for the deficiency. E. Trajectory Generator The trajectory generator runs iteratively until the required number of trajectories is generated or the list of paths specified by straight-line segments is exhausted. In order to transform a path into a trajectory, two successive turns as opposed to three proposed in [4]–[7] are computed at each waypoint. The first turn is in the direction of the next waypoint. The second turn forces the trajectory to the original straight-line path connecting the current waypoint to the next waypoint.
Figure 2: Mission Planning Area Waypoints located outside the mission planning area do not contribute to graph construction. In contrast to the approach in [10] which can be applied exclusively to convex regions we maintain a general approach that can be applied to convex as
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As depicted in fig.3 (a) and fig.3 (b) the two cases need to be considered separately. With P as the current waypoint the locations of Q and R need to be determined. Case 1: Absolute difference between current and next heading is less than
sin
1
1 sin 2
(16) (17) (18) , O2 is (19) (20)
TR O1 S
R is recovered from
PR
2 cos
2 cos
2 Let minimum turn radius, O1PS, SO1T Consider O1PS, O1ST and O2RT in fig.3 (a).
PS cos
Since, O2R is perpendicular to PR and has length obtained. The heading at Q becomes: PO1 _ heading next _ heading
(6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)
O1Q _ heading next _ heading
O1 S sin ST O1 S tan sin tan TR cos O1 S O1T cos sin
2 cos 1 sin cos 1 2 PS ST TR (cos sin tan O1T
vehicle _ heading _ at _ Q O1Q _ heading
2
PR PR
cos )
(13)
Using the great distance formula, R is recovered. Since O2R is perpendicular to PS and O1 is perpendicular to the current leg at a distance from P, O1 and O2 are also obtained. Obtaining Q becomes trivial. The vehicle heading at Q is,
Figure 3(b): Change in heading greater than
2
Vehicle _ heading _ at _ Q
O1Q _ heading
2
(14)
F. Collision Detector In order to fully ascertain safety of the vehicle the corridor along the trajectory must be safe to account for the localization errors due to GPS/INS This involves the computationally demanding polygon-polygon overlap algorithm. Alternatively, the polygons can be enlarged to compensate for the error in localization. This involves the much cheaper line-polygon intersection algorithm. The straight-line segment and the subsequent turns are tested for intersection with the polygons. The straight-line segment is tested for intersection with the sides of the polygons. Incremental steps along the turns are tested for intersection with the sides of polygons. In case of an occurrence of an intersection the path is rejected. III. EXPERIMENTAL RESULTS
Figure 3(a): Change in heading less than
2
Case 2: Absolute difference between current and next heading
is greater than Let
2
next _ heading current _ heading
O1 PT O 2 O1 S
2
O2 S
(1 sin )
(15)
The results of three test cases generated are shown in the figures that follow. Test case one has three circular obstacles of varying radii. Test case two has five obstacles composed of a combination of three convex polygons and two circular obstacles of varying radii and test case three has four obstacles composed of a set of two convex polygons, one concave polygon and one circular obstacle. The test cases generated are similar in complexity to the test problems 1-8 in [10]. Fig.4 (a) displays four from a total of sixty-nine trajectories that were generated. The time to generate sixty-nine trajectories was less than thirty-seven seconds on a P4 2.5
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GHz system. The average time to generate one trajectory is 0.536 seconds in contrast to less than one minute for [10]. Fig.4 (b) shows four trajectories from a total of sixty-four trajectories generated and fig.4 (c) shows five from a total of eighty-nine trajectories. For all three test cases the trajectory in red is the optimal trajectory. The remaining trajectories were randomly selected. Also shown along the trajectories are their respective INS corridors.
IV. CONCLUSION This paper presents an algorithm to automatically generate smooth trajectories for autonomous aerial vehicles that avoid collisions with obstacle modeled as n-sided polygons. Several trajectories have been planned and further experiments are planned to evaluate the algorithm. One extension to the algorithm can be the generation of 3-D optimal trajectories for low-flying autonomous aerial vehicles. REFERENCES
[1] [2] J. F. Canny and M. C. Lin, “An opportunistic global path planner,” Algorithmica, vol. 10, 1993, pp 102–120. L. Kavraki, P. Svestka, J.-C. Latombe, and M. H. Overmars. “Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration space,” IEEE Trans. on Robotics and Automation, 12(4): 1996, pp. 566–580. R. Bohlin and L. E. Kavraki, “Path planning using lazy PRM,” in Proceedings of the International Conference on Robotics and Automation, vol. 1, 2000, pp 521–528. R. W. Beard, T. W. McLain, M. Goodrich, and E. P. Anderson, “Coordinated target assignment and intercept for unmanned air vehicles,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 18, December 2002, pp. 911–922. T. McLain and R. Beard, “Cooperative rendezvous of multiple unmanned air vehicles,” in Proc. AIAA Guidance, Navigation and Control Conf., Denver, CO, Aug. 2000, AIAA Paper 2000–4369 (CDROM). W.B. Randal, W. M. Timothy, “Coordinated target assignment and intercept for Unmanned Air Vehicles,” in proceedings of the 2002 IEEE International Conference On Robotics & Automation, Washington, DC. May 2002. E. P. Anderson, R.W. Beard, “An algorithmic implementation of constrained extremal control for UAVs,” AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit 5-8 August 2002, Moneterey, California. P. Chandler, S. Rasumussen, and M. Pachter, “UAV cooperative path planning,” in Proc. AIAA Guidance, Navigation, and Control Conf., Denver, CO, Aug. 2000, AIAA Paper 2000–4370. R. Sedgewick, Algorithms, 2nd ed. Reading, MA: Addison-Wesley, 1988. R. V. Helgason, J. L. Kennington, K. R. Lewis, “Cruise missile mission planning: A heuristic algorithm for automatic path generation,” Journal of Heuristics, vol. 7, 2001, pp. 473–494. R. Helgason, J. Kennington, and K. Lewis. (1997a), “Cruise missile mission planning with a probability side constraint,” Technical Report 97-CSE-3, Department of Computer Science and Engineering, SMU, Dallas, TX 75275-0122. R. Helgason, J. Kennington, and K. Lewis. (1997a), “Cruise missile strike planning: Automatic multiple path generation,” Technical Report 97-CSE-24, Department of Computer Science and Engineering, SMU, Dallas, TX 75275-0122. M. B. Milam, K. Mushambi, and R. M. Murray, “A computational approach to real-time trajectory generation for constrained mechanical systems,” in Proc. IEEE Conf. Decision and Control, Sydney, Australia, 2000, pp. 845–851. S. Sun, M. B. Egerstedt, and C. F. Martin, “Control theoretic smoothing splines,” IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 45, Dec. 2000, pp. 2271– 2279. G. Yang, V. Kapila, “Optimal path planning for unmanned air vehicles with kinematic and tactical constraints”, Proceedings of the 41st IEEE Conference on Decision and Control Las Vegas, Nevada USA, December 2002. D. Eppstein, “Finding the k shortest paths,” SIAM Journal of Computing, vol. 28, no. 2, 1998, pp. 995–1020.
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Figure 4(a): Test case 1
[5]
[6]
[7]
[8]
[9] [10]
[11]
Figure 4(b): Test case 2
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]
Figure 4(c): Test case 3
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交易开拓者止损止盈

TB源码： Params Numeric Length1(10); // 短均线周期 Numeric Length2(20); // 长均线周期 Numeric InitialStop(20); // 初始止损比例*1000 Numeric BreakEvenStop(30); // 保本止损比例*1000 Numeric TrailingStop(50); // 追踪止损比例*1000 Numeric Lots(1); // 头寸大小 Vars NumericSeries MA1; NumericSeries MA2; BoolSeries condBuy(false); // 做多条件 BoolSeries condSell(false); // 做空条件 Numeric MinPoint; Numeric MyPrice; NumericSeries LowerAfterEntry; // 空头盈利峰值价 BoolSeries bShortStoped(false); // 当前均线空头趋势下是否有过一次进场Numeric StopLine(0); Begin // 把上一根bar的出场状况传递过来 if (BarStatus > 0) { bShortStoped = bShortStoped[1]; } Commentary("bShortStoped="+IIFString(bShortStoped,"true","false")); // 传递或比较盈利峰值价 If(BarsSinceEntry >= 1) { LowerAfterEntry = Min(LowerAfterEntry[1],Low[1]); } Else { LowerAfterEntry = LowerAfterEntry[1]; } Commentary("LowerAfterEntry="+Text(LowerAfterEntry)); // 过滤集合竞价 If((BarType==1 or BarType==2) && date!=date[1] && high==low) return; If(BarType==0 && CurrentTime<=0.09 && high==low) return; MinPoint = MinMove * PriceScale; MA1 = AverageFC(Close,Length1); MA2 = AverageFC(Close,Length2); PlotNumeric("MA1",MA1); PlotNumeric("MA2",MA2);

交易开拓者函数一览表文华对照)

交易开拓者函数一览表（文华对照）交易开拓者文华数学函数绝对值Abs ABS(X)反余弦值Acos ACOS(X)反双曲余弦值Acosh 反正弦值Asin ASIN(X)反双曲正弦值Asinh 反正切值Atan ATAN(X)给定的X及Y坐标值的反正切值Atan2 反双曲正切值Atanh 沿绝对值增大方向按基数舍入Ceiling

从给定数目的对象集合中提取若干对 Combin 象的组合数余弦值Cos COS(X)双曲余弦值Cosh 余切值Ctan 沿绝对值增大方向取整后最接近的偶 Even 数 e的N次幂Exp EXP(X)数的阶乘Fact 沿绝对值减少的方向去尾舍入Floor 实数舍入后的小数值FracPart 实数舍入后的整数值IntPart 自然对数Ln LN(X)

对数Log LOG(X) 余数Mod MOD(A,B)负绝对值Neq 指定数值舍入后的奇数Odd 返回PI Pi 给定数字的乘幂Power POW(A,B) 随机数Rand 按指定位数舍入Round 靠近零值，舍入数字RoundDown 远离零值，舍入数字RoundUp 数字的符号Sign SGN(X) 正弦值Sin

双曲正弦值Sinh SIN(X) 平方Sqr SQUARE(X)正平方根Sqrt SQRT(X) 正切值Tan TAN(X) 双曲正切值Tanh 取整Trunc INTPART(X)字符串函数测试是否相同Exact 返回字符串中的字符数Len 大写转小写Lower 数字转化为字符串Text 取出文本两边的空格Trim

小写转大写Upper 文字转化为数字Value 颜色函数黑色Black COLORBLACK 蓝色Blue COLORBLUE 青色Cyan COLORCYAN 茶色DarkBrown 深青色DarkCyan 深灰色DarkGray 深绿色DarkGreen 深褐色DarkMagenta 深红色DarkRed

交易开拓者(TB)编程初级篇

交易开拓者（TB）期货程序化交易编程本文仅是写给完全不懂编程的朋友的,仅是最基本的入门资料。 TB里面代码执行 1,代码从第一根K线开始执行,一直到最后一根K线; 2,在每一根K线上,代码都是从第一行开始执行,一直到最后一行; 我们就写个输出每日的收盘价的例子; 打开TB,在左边的TB公式里面,点击新建技术指标, 然后在出来的公式编辑器里面输入 Begin End 注意,除了参数和变量定义外,所有的代码都必须包含在Begin和End之间我们再在Begin和End之间输入一些代码,完整的就是: Begin FileAppend("c:\\",Text(Year)+"年"+Text(Month)+"月"+Text(Day)+"日的收盘价等于"); FileAppend("C:\\",Text(Close)); End 我们再说说这两行代码是什么意思 File就是文件,Append就是添加,现在明白了吧 FileAppend就是添加一个文件,文件名是什么呢就是你后面写的,这个文件的路径在哪里呢就是c:\\里面的C盘,且在这个文件里面添加一行东西, 这行东西的内容就是你后面所写的Text(Year)+"年"+Text(Month)+"月"+Text(Day)+"日的收盘价等于" 当然,如果这个文件已经存在,他就不会添加文件了,仅仅在这个文件的后面添加一行上面你写的内容好了,再看看Text,Text的意思就是把那些不是字符串的东西如数字啊,等变成字符串.而Year,Month,Day就代表了正在执行你写的代码的那一根K线的年,月,日,年月日是数字,我们当然要用Text把它搞成字符串 CloseK线的收盘价啊,如果代码执行到最后的那根K线我们点公式编辑器上面的工具栏的第五个按钮(打勾的那个东西),校验保存公式,稍微等一下,就OK了我们在回到K线图里面,TB把K线图叫做超级图表在K线图里面右键,选择商品设置,然后吧里面的样本数由默认的300改成5,意思是让在超级图表里面仅仅显示5条K线,点确定后,你就看到在K线图里面只显示了5跟K线, 当然现在代码还不能被执行,因为我们现在还需要把我们刚刚所写的那个指标加到K线图上面才能被执行的我们上面说了,我们这个例子仅仅是把每日的收盘价写到文件里面去啊,那么我们找一找文件在什么地方咯FileAppend("c:\\",很明显,文件是在c盘的,文件的名字是好了,我们到c盘找到文件,双击打开,我们就会看到下面的内容: 2007年9月24日的收盘价等于 67280 2007年9月25日的收盘价等于 67800 2007年9月26日的收盘价等于 67160 2007年9月27日的收盘价等于 67300 2007年9月28日的收盘价等于 68020

联想新员工培训分析教学内容

联想新员工培训分析（一）培训方案联想对新员工的指导从其进入公司的第一天开始。上班第一天，有新员工的“首天培训”，主要是熟悉工作环境和要求；紧接着是所在公司的新员工入职培训、集团的“入模子”培训及后续的轮岗培训，之后，新员工就可以返回各自的部门和岗位。前两个培训各需—周，轮岗通常需1—2周，经过这三个规范过程，新员工的培训内存就告一段落。这当中的重点是集团统一的“入模子”培训。培训班为全脱产封闭式，共5天，其中一天是军训。课程包括联想简介、发展历史、奋斗目标、经营理念、行为规范和团队训练等，以及一系列团队活动，包括卡拉OK比赛、拔河比赛、篮球比赛等。培训班将一天分成几个时间段，每一段时间都作了统一安排。培训班的管理制度是依照公司对员工的要求来做，有严密的纪律，每天早晨出操点名，白天学院上课时，还要组织检查内务。从早晨起床到晚上熄灯都要对每个小组进行考察、打分。如上课迟到就要罚站，并对所在小组扣分，还会在最后的培训鉴定上标明。培训班中，团队的协作作为—项重要内容贯穿始终。新学员刚刚进入培训班就被分为若干个小组，每组不超过20人，每个小组选拔3—4位骨干。之后的每一天，每一项活动都将按组进行打分，学习效果和最后成绩与这些分数有直接关系。

学习过程始终重视学员的参与，从互动式教学到各种团队活功，讲求人人参与，协调配合，积极竞赛。根据活动内容不同，各组组长会将组内人员进行不同组合和分工，每个人都有机会承担某一项活动的主力，一方面发挥新员工所长和能动性，另—方面注意挖掘每个人的潜能，有机会锻炼自己的弱项。因此，不论这个新员工是怎样的一个人，都有机会展示、发现并提升自己。在拓展训练中，设有盲人行动、建寺庙和过硫酸河游戏、背摔等，这些训练主要为了提高学员的心理承受能力。如背摔，学员要站在一个高高的台子上闭着眼睛脸朝上似自由落体地摔向下面围起圈子的人们。为提高新员工的表达与胆量，培训班设有一个即兴主题演讲内容，每个新员工在拿到演讲题目后有两分钟的准备时间，然后他要站到一个很高的台子上进行两分钟的演讲，不管你是情急下的语无伦次，还是紧张的心跳、腿软甚至不知所措，你都必须坚持下来，完成演讲。类似这样的训练在子公司各自的培训课程完成之后，还要在集团统一的培训班上再度进行过关训练。几次下来，新员工能了解所必须具备的各种能力和自信心、他们会在今后的岗位上得到进一步的锻炼和提高。联想入职培训的另一个特点是新员工指导人。公司在每一位新员工到岗之前都要指定一对一的指导人。指导人负责带新人并考察新员工在试用期间的表现能力等，其作用一是代行了人力资源部的考察职责，二是通过帮带行使部门职责。指导人已经在联想形成—种制度，对指导人的选择，公司也有一系列规范，包括要求和资格认定及指导

联想新员工培训内容

联想新员工培训内容联想新员工培训后，在入职之初，都会发一份联想员工行为操守准则。这份准则共六条，规范了作为一名联想人应该具备的基本原则，包括做人诚实一致、做事公司分明、业务活动适度、对业务伙伴公正廉洁等。在遵守公司制度履行岗位职责的基础上，认同联想文化。核心文化价值观是：“服务客户，精准求实，诚信共享，创业创新”。联想认为，企业是有血型的，符合这个血型的人，就能成为联想的员工；不符合这个血型的人，联想与之无缘。联想管理学院就是要培养出具有联想血型的人。联想需要三种血型的人：第一种就是能独立做事的人；第二种是能够带领一帮人做事的人；第三种能审时度势，把握全局的领军人物。如果你还不知道自己被贴上什么标签，我们奉劝你要赶紧行动起来，最好是用最快的速度找到这个标签，并赶紧到自己的大脑上。只有这样，你才能自信地告诉大家：我属于这个企业的一分子。否则，你就很有可能面临“走人”的危险——因为，绝大多数的企业是不能容忍一个“异类”的存在的。联想新员工培训包括企业文化培训、专业技能培训和联想员工时间管理培训。联想十分重视员工的时间管理，认为员工的工作不是从自己的任务开始，而是从掌握时间开始的。只有有效管理自己的时间，

减少非生产性工作所占用的时间，才是当务之急。附：联想新员工时间管理培训一、认识自己的时间 1. 记录自己的时间； 2. 管理自己的时间； 3. 集中自己的时间。二、如何诊断自己的时间第一步：要记录自己时间耗用的实际情形。必须在“当时”立即加以记录，长期积累就可以保持一份时间记录簿，以便于自己检讨；你会发现自己的时间花费往往很乱，常常浪费在无谓的小事上，但是经过练习并且持之以恒，时间的利用是会有进步的。第二步：先将“非生产性”的和“浪费时间”的活动找出来，消除这类活动；要做到着一点，有赖于自己发问下面的几个问题：浪费时间，无助于成果。将时间记录本拿出来，逐项地问：“这件事如果不做，有何后果？”假使认为：“不会有任何影响”，那么要即刻停止,对于那些出于礼节性的事情,只要审度一下婉绝即可；事实上，人总有一种倾向，高估自己的地位的重要性，认为许多事是非要恭亲不可，然而，实际上并非这样；在时间记录所载活动中,如果哪一项另请他人做更好,就要学会“授权给别人”，这样才能真正做好自己该做的工作。有一项时间浪费的因素，我们是必须消除的：不要浪费别人的时间！

新员工培训存在的问题与对策

【摘要】及时、规范、全面的新员工入职培训是企业人力资源管理中不可忽视的一个重要环节。但有一部分企业在新员工入职培训实践中，存在培训缺乏系统性、规范性、培训内容简单及培训效果缺乏反馈和评估等误区。现代企业可通过树立以战略为导向的培训理念、加强新员工入职培训过程管理、确定针对性的新员工入职培训内容、选择灵活多样的新员工培训形式和建立完善的新员工入职培训效果反馈及评估体系等措施来提高培训的效果。【关键词】新员工入职培训误区策略新员工入职培训是企业为新进员工所专门设计并实施的培训，它在为企业塑造合格员工、传承企业文化、建设成功团队、赢得竞争优势等方面有着十分重要和独特的作用。新员工入职培训是一个企业录用的员工从局外人转变为企业人的过程，是员工从一个团体融入到另一个团体的过程，是员工逐渐熟悉、适应企业环境并开始初步规划职业生涯、定位自己的角色、开始发挥才能的过程。及时、规范、全面的新员工入职培训是企业人力资源管理中不可忽视的一个重要环节。日本松下电器公司的“入社教育”，联想集团的“入模子培训”，无不体现了对新员工入职培训的重视。研究新员工入职培训的误区及改进策略，有着重要的实践意义。一、新员工入职培训中存在的误区德隆商务咨询公司一项针对企业培训状况的调查显示在我国12个行业的百家企业中，有32%的企业根本不提供任何员工培训，有15%的企业只为员工提供最简单的入职培训。而在员工培训的满意度调查中，员工对入职培训的不满意高达67%。另据有统计表明，国内有近78%的企业没有对新进员工进行有效的培训，往往把新员工入职培训当作一个简单“行政步骤”。很多企业在新员工入职培训中存在一些误区。 1.新员工入职培训缺乏系统性和规范性主要表现为：（1）很多企业在培训的时间安排上，随意性很大。如由于企业营业的需要，有些企业以工作忙，人手不足为借口，马上分配新招到的员工到相关部门开始工作，而不顾及对新员工的培训，只等有时间了再派新员工参加培训。这种无序的培训给培训部门带来了不必要的协调工作量，增加了培训的次数与时间成本，并且新员工没参加培训既增加了企业用人的风险性，又不利于新员工角色的迅速转换；（2）企业缺乏规范性的培训文本或讲义。为了维护企业培训水平，企业都应有自己的培训资料，对新员工入职培训必须掌握的知识、技能和态度都必须设定目标进行考核，只有这样才能使培训工作有持续性，并且能避免企业的后续培训的内容重叠和资源的浪费把新员工培训变成新员工欢迎典礼。许多企业在培训形式上，主要是领导发言、代表致辞、体检聚餐。 2.新员工入职培训内容简单很多企业把新员工入职培训当作一个简单“行政步骤”，认为新员工培训只要了解一些企业基本情况则可，所谓的培训也就是安排一天或两天时间，在内容安排上主要是参观企业、讲解员工手册与企业的一些基本规章制度等培

联想员工轮岗制度

前言 2 第一章关于岗前培训与指导 3 第二章服务工程师指导12 第三章备件专员指导15 第四章非业务岗位新员工指导17 第五章新任站长指导18 附录1 岗位规范培训四步骤20 附录2 表格汇编22 表1 技术类新员工站内培训指导时间推进表22 表2 备件新员工站内培训指导时间推进表23 表3 新任站长站内实习指导时间推进表24 表4 岗位责任书学习和交流表25 表5 岗位工作规范交流总结表26 表6 试用期重点工作目标计划书27 表7 周工作目标计划表（一）28 表8 周工作目标计划表（二）29 表9 新员工轮岗实习考核表30 表10 新员工试用期考核表31 表11 新员工试用期工作总结表32 表12 联想电脑公司试用（见习）人员转正表33 表13 新员工提前转正申请表34 表14 延迟参加新员工入职培训申请表35

企业应对员工提供必要的培训，以保证他们具备完成工作所必备的知识和技能，这是企业在员工已经进入企业后所从事的提高这些员工价值的人力资源管理活动。员工培训分为岗前培训与在职培训，岗前培训的主要目的是让员工尽快适应企业的工作环境；而在职培训涉及培养员工应该具有何种技能，以及如何提高培训人员的执行能力，更好地实施培训。员工培训是一个系统的过程，它通过提高员工的技能水平，增强员工对企业的规则和理念的理解以及改进员工的工作态度，旨在提高员工特征和工作要求之间的配合程度。本手册主要讲述作为联想服务站如何进行站内新员工的岗前培训指导，供站内使用、执行。

第一章关于岗前培训与指导 1.1 岗前培训与指导的意义与作用 1.2 岗前培训与指导的步骤及方法 1.3 有关联想服务中心站的站内新员工培训与指导 1.1 岗前培训与指导的意义与作用岗前培训与指导的意义企业新员工岗前培训是使新员工熟悉企业、适应环境和形势的过程。新员工进入企业会面临“文化冲击”，有效的岗前培训可以减少这种冲击的负面影响。新员工在企业中最初阶段的经历对其职业生活具有极其重要的影响。新员工处于企业的边界上，他们不再是局外人，但是也没有有机地融入企业，因此会感到很大的心理压力。他们希望尽快地被企业接纳，结果，这一时期员工比以后的任何时期都容易接受来自企业环境的各种暗示。这些暗示的来源包括企业的正式文件、上级所作的示范、上级的正式指示、同事所作的示范、自己的努力所带来的奖惩、自己的问题所得到的回答和任务的挑战程度等。员工在组织的第一年是一个关键的时期。在这一阶段，员工尽力使自己与企业的要求相适应，这可以产生积极的工作态度和高的工作标准。新员工刚刚进入一个企业时，他最关心的是学会如何去做自己的工作，以及与自己的角色相应的行为方式。一般来说，他们更愿意通过自己的观察和亲自的尝试来适应新的环境，而不大愿意通过询问上级和同事，或者阅读公司的政策手册来了解所需要的信息。因此，有效的岗前教育是一项技巧性很强的工作。岗前培训与指导的作用岗前培训是员工在企业中发展自己职业生涯的起点。岗前培训意味着员工必须放弃某些理念、价值观念和行为方式，要适应新企业的要求和目标，学习新的工作准则和有效的工作行为。公司在这一阶段的工作要帮助新员工建立与同事和工作团队的关系，建立符合实际的期望和积极的态度。员工岗前培训的目的是消除员工新进公司产生的焦虑，而新员工辅导有助于消除这些焦虑。具体而言，岗前培训的作用有以下几个方面：第一，岗前培训是新员工进入团队过程的需要。新的环境给员工一种不确定感。一个

从一无所知开始学习交易开拓者(TB)期货程序化交易编程

从一无所知开始学习交易开拓者（TB）期货程序化交易编程经常会看到很多朋友问:帮我写个公式怎么样啊?帮我把某个公式改成TB的怎么样啊? 我想出现这种情况的原因有两种: 一是真的不会,毕竟做期货的会编程的不多; 二是自己如果多花点时间的话是弄的出来,但是有点懒; 我想无论是哪种原因,都应该好好的学习下TB,因为真正的你的交易思路只有你自己才清楚而且也只有你自己去把你的交易思路用TB表现出来你才能更清楚的知道你的交易思维中有何缺点但是编程不是一件很容易的事情,当然,如果您入门了,你会发觉TB编程其实和泡妞一样的简单,就看你敢不敢下手了所以本文仅是写给完全不懂编程的朋友的,仅是最基本的入门资料,如果您是高手,请忽略此文,以免耽误您的时间. 我先不说那些专业术语,什么变量,函数和语法的,我们先不管他,以免看的头晕. 我想先说说在TB中代码的执行顺序,也就是说在TB的K线图(TB把K线叫做Bar)里面你写的公式或者指标是如何得到执行的; 我想这个东西是最重要而且也是最好理解的. 在其他的期货软件比如文华飞狐一类,我们是无法知道你写的公式是如何执行的,甚至我们不知道我们写出来的公式是不是真的就体现出了我们的思想,因为你写的公式或者指标是被这些软件在幕后进行处理的,是黑箱操作! 而TB不同,我们能够清楚的看到你写的代码在任意一根K线上是如何得到执行的!!!! 好了,先说说在TB里面代码是如何得到执行的. 1,代码从第一根K线开始执行,一直到最后一根K线; 2,在每一根K线上,代码都是从第一行开始执行,一直到最后一行; 明白了吧,是不是很简单,我们先看一个小例子,如果您还不明白,那只能说我完全没有任何能力写这文章,您就板砖吧我们就写个输出每日的收盘价的例子; 打开TB,在左边的TB公式里面,点击新建技术指标,新建其他的也没有关系,然后在出来的对话框的简称里面填入名字,记住,这个名字只能是E文哦在名字里面填入你喜欢的名字,点确定就OK了啊然后在出来的公式编辑器里面输入 Begin End 注意,除了参数和变量定义外,所有的代码都必须包含在Begin和End之间意思很简单就是Begin后,你的代码就开始执行了,End了,你的代码就执行完毕拉呵呵我们再在Begin和End之间输入一些代码,完整的就是: Begin FileAppend("c:\\a.log",Text(Year)+"年"+Text(Month)+"月"+Text(Day)+"日的收盘价等于"); FileAppend("C:\\a.log",Text(Close));

联想电脑公司新员工培训制度(DOC7页)

联想电脑公司人力资源部文件文件编号：QB/LX·RS· A0148-98发文日期： 1998/9/23第 1页，共8页收文部门：公司各部收文者：全体员工抄送：／／拟制：赵松林审核：王建中审批：牛红关键字：新员工培训制度是否受控 :是□否□ 文件类别：管理规定、价格政策、请示报告、会议通知、备忘录、总结报告、会议纪要、问题处理、通报、技术报告、协议、文件转发、一般通知、其他是否保密：是□ 1. 绝密 2.机密 3.秘密否□保密期限：/ 保密文件的销毁方式： 1.到期后由发文部门收回统一销毁 2.到期后由收文部门自行销毁新员工培训制度（修订） 1．目的：为使电脑公司的新员工尽早了解联想的历史和文化、树立联想人的自豪感和自信心，并尽快熟悉工作环境、掌握必要的工作手段和技能，明确工作的规范和要求,以便顺利地投入到工作之中去，根据《联想电脑公司培训工作管理章程》的有关条款，特制定本制度。 2．适用范围：所有试用期的新员工，包括社会在职人员、应届毕业生以及由集团其它部门转入的员工。 3．所有试用人员必须参加“新员工培训”（从集团其他部门转入的人员可免予参加集团培训）。凡不参加“新员工培训”的，从社会招聘的在职人员不予转正，应届毕业生和从集团其他部门转入的人员不予定级。 4．新员工培训组成部分 4．1 电脑公司入职培训 4．2 集团公司新员工培训 4．3 电脑公司内部轮岗实习 5．培训内容 5．1电脑公司入职培训 1

5．1．1电脑公司宗旨、成长历程、经营业绩与未来发展目标 5．1．2电脑公司组织结构及各部宗旨与职责 5．1．3电脑公司主要规章制度（考勤、考核、工薪、财务、岗位责任体系等） 5．1．4电脑公司的研发、制造现场参观 5．1．5客户意识与合作精神、团队建设 5．1．6通用岗位技能（基本礼仪、内部信息网、讲演等）5．2 集团新员工培训 5．2．1联想简介与历史 5．2．2联想企业文化 5．2．3规章制度等 5．2．4演讲技巧与团队精神 5．3 电脑公司轮岗实习主要是针对本岗位工作的实际需要，选择与本岗位有业务关系的两个岗位或两个处（分属两个部门），具体内容包括： 5．3．1实习部门工作和业务的基本情况和有关政策、制度 5．3．2实习岗位的具体工作流程和规范，明确相关接口人 5．3．3具体参与实习岗位工作过程，体会联想做事的方式和氛围6．培训时间安排 6．1 新员工培训每月安排一期，具体安排如下： 6．1．1每月整周第一周的周二至周五为电脑公司新员工入职培训； 6．1．2第一周的周日至第二周的周四为集团公司新员工培训，周五新员工返回本部门接受其岗位指导人对其轮岗实习安排； 6．1．3第三周至第四周为新员工轮岗实习。 6．2 新员工试用一周（外地新员工须试用三周）后即参加最近一期的培训。 7．培训的组织、教学与指导 7．1 电脑公司入职培训 7．1．1公司人力资源部培训处负责整体策划、组织实施。 7．1．2每期培训须有一位总经理室成员给学员讲话，每位总经理 2

交易开拓者代码学习各种买卖指令及实例

交易开拓者代码学习各种买卖指令及实例（TB）(转） 2012年07月27日22:35 原文地址：交易开拓者代码学习各种买卖指令及实例（TB）(转）作者：竹本无青各种买卖指令 Buy 说明产生一个多头建仓操作。语法Buy(Numeric Share=0,Numeric Price=0,Bool Delay=False) 参数Share 买入数量，为整型值，默认为使用系统设置参数； Price 买入价格，为浮点数，默认=0时为使用现价(非最后Bar为Close)； Delay 买入动作是否延迟，默认为当前Bar发送委托，当Delay=True，在下一个Bar执行。备注产生一个多头建仓操作，无返回值，该函数仅支持交易指令。该函数仅用于多头建仓，其处理规则如下：如果当前持仓状态为持平，即MarketPosition = 0 时，该函数按照参数进行多头建仓。如果当前持仓状态为空仓，即MarketPosition = -1 时，该函数首先平掉所有空仓，达到持平的状态，然后再按照参数进行多头建仓。如果当前持仓状态为多仓，即MarketPosition = 1 时，该函数将继续建仓，但具体是否能够成功建仓要取决于系统中关于连续建仓的设置，以及资金，最大持仓量等限制。示例在MarketPosition=0的情况下： Buy(50,10.2,1) 表示用10.2的价格买入50张合约，延迟到下一个Bar发送委托。 Buy(10,Close) 表示用当前Bar收盘价买入10张合约，马上发送委托。 Buy(5,0) 表示用现价买入5张合约，马上发送委托。 BuyToCover 说明产生一个空头平仓操作。语法BuyToCover(Numeric Share=0,Numeric Price=0,Bool Delay=False) 参数Share 买入数量，为整型值，默认为平掉当前所有持仓； Price 买入价格，为浮点数，默认=0时为使用现价(非最后Bar为Close)；

联想电脑公司新员工培训制度

联想电脑公司人力资源部文件文件编号：QB/LX·RS·A0148-98 发文日期：1998/9/23 第 1 页，共8 页收文部门：公司各部收文者：全体员工抄送：／／拟制：赵松林审核：王建中审批：牛红关键字：新员工培训制度是否受控:是□否□ 文件类别：管理规定、价格政策、请示报告、会议通知、备忘录、总结报告、会议纪要、问题处理、通报、技术报告、协议、文件转发、一般通知、其他是否保密：是□ 1.绝密 2.机密 3.秘密否□保密期限：/ 保密文件的销毁方式： 1.到期后由发文部门收回统一销毁 2.到期后由收文部门自行销毁新员工培训制度（修订） 1．目的：为使电脑公司的新员工尽早了解联想的历史和文化、树立联想人的自豪感和自信心，并尽快熟悉工作环境、掌握必要的工作手段和技能，明确工作的规范和要求,以便顺利地投入到工作之中去，根据《联想电脑公司培训工作管理章程》的有关条款，特制定本制度。 2．适用范围：所有试用期的新员工，包括社会在职人员、应届毕业生以及由集团其它部门转入的员工。 3．所有试用人员必须参加“新员工培训”（从集团其他部门转入的人员可免予参加集团培训）。凡不参加“新员工培训”的，从社会招聘的在职人员不予转正，应届毕业生和从集团其他部门转入的人员不予定级。 4．新员工培训组成部分 4．1电脑公司入职培训

4．2集团公司新员工培训 4．3电脑公司内部轮岗实习 5．培训内容 5．1电脑公司入职培训 5．1．1电脑公司宗旨、成长历程、经营业绩与未来发展目标 5．1．2电脑公司组织结构及各部宗旨与职责 5．1．3电脑公司主要规章制度（考勤、考核、工薪、财务、岗位责任体系等） 5．1．4电脑公司的研发、制造现场参观 5．1．5客户意识与合作精神、团队建设 5．1．6通用岗位技能（基本礼仪、内部信息网、讲演等）5．2集团新员工培训 5．2．1联想简介与历史 5．2．2联想企业文化 5．2．3规章制度等 5．2．4演讲技巧与团队精神 5．3电脑公司轮岗实习主要是针对本岗位工作的实际需要，选择与本岗位有业务关系的两个岗位或两个处（分属两个部门），具体内容包括： 5．3．1实习部门工作和业务的基本情况和有关政策、制度 5．3．2实习岗位的具体工作流程和规范，明确相关接口人 5．3．3具体参与实习岗位工作过程，体会联想做事的方式和氛围

联想入职培训资料

目录前言 (2) 第一课LTL网络培训手册 (3) 第二课关于计算机运用的其他问题 (10) 第三课商务流程 (13) 第四课LTL 财务知识 (18) 第五课时间管理概览 (19) 附：《联想之歌》

前言为了完善集团公司的新员工“入模子”培训工作，巩固培训成果；也为了迅速使新员工转变观念、统一意志，认同LTL的经营理念和价值观以及掌握LTL的基本知识、方法和技能等内容，提升自己的角色转变意识和实际岗位工作能力，为今后的进一步提高创造条件，我们开展了这项新员工培训工作。为便于培训工作的开展，经过我们的努力，编写了这套教材，以利于我们共同学习和提高。在此，我们对给予我们工作大力支持的调研部、秘书室、经营计划部、综合部以及部分事业部的同仁表示感谢，并对集团人力资源部和联想电脑公司人力资源部同仁的大力支持，致以诚挚的谢意。由于我们水平有限和时间仓促，教材中的不妥之处在所难免，还望各位同仁不吝赐教，以便于把我们的工作做得更好。

他山之石…… 本章我们来学习一些较实用的技能方法，希望能给你带来一些便利，包括：LTL 网络的基本知识和操作、财务知识、时间管理等；另外，我们将不断丰富此篇内容，让更多的联想同仁来分享。第一课 LTL 网络培训手册适用于LTL 网络用户经营计划部主编一．前言 1. 此次培训的内容讲解网络的基本知识。讲解内部主页的内容。收发Email 的方法和使用技巧。掌握浏览Internet 的方法。出差时怎样上网。 2．联想集团网络和LTL 网络的概况二．登录NT 域目前我们LTL 的网络供大家登录的有三个域。分别为LTL 域、LTL_SW 域和RAS 域。域，用通俗的话来说，就是由一台服务器（域控制器）管理的用户群的集合。如果想登局域网终端终端终端终端终端终端服务器服务器网络传输设备集团IT 部 POP3、 SMTP 服务器代理服务器 Proxy Server 防火墙 Internet 学习提示

新员工的万能培训方案(完整版)

方案编号：YT-FS-4092-78 新员工的万能培训方案 (完整版) Develop Detailed Rules Based On Expected Needs And Issues. And Make A Written Plan For The Links To Be Carried Out T o Ensure The Smooth Implementation Of The Scheme. 深思远虑目营心匠 Think Far And See, Work Hard At Heart

新员工的万能培训方案(完整版) 备注：该方案书文本主要根据预期的需求和问题为中心，制定具体实施细则，步骤。并对将要进行的环节进行书面的计划，以对每个步骤详细分析，确保方案的顺利执行。文档可根据实际情况进行修改和使用。在新员工到单位报到后，必须进行入厂、入校或入公司教育，称这种教育为"引导"，即对新员工的工作和组织情况作正式的介绍，让他们了解熟悉单位的历史、现状、未来发展计划，他们的工作、工作单位以及整个组织的环境、单位的规章制度、工作的岗位职责、工作操作程序、单位的组织文化、绩效评估制度和奖惩制度，并让他们认识将一起工作的同事等等。此外。培训还要建立传帮带的师徒制度，使新职工更快地熟悉环境，了解工作操作过程和技术，让他们知道，如果碰到困难和问题，应该通过什么渠道来解决。没有任何社会经历，就像一张白纸一样，踏上人生旅途的新员工，对他们影响最大的是刚参加工作时遇到的领导及老员工。对新员工的培养方式决定着新

员工的人生态度和生活目标，疏忽不得。一、踏上工作岗位前的集中训练新来的员工，一般要经过领导人讲话、学习有关本公司知识、实习、集训等集中教育，然后再正式分配到各个部门。这种集中式的训练一般由人事部门组织，短则一个月，长则半年，也有将近一年的。这种训练的目的是要解决一些共同的问题，让新员工尽快熟悉和了解公司的基本情况。可采用通信教育或内部刊物发行的方式来实现。训练内容应包括三大板块： 1.帮助新员工了解公司，培养员工的认同感。其作法可考虑讲述公司发展史。主要负责人介绍、有关产品的生产销售状况、经营方针与发展目标等等。 2.在上述活动的基础上，要求新员工确定自己的工作态度和人生目标，同时为之提供有关交际、员工常识之类的小册子，帮助其尽快完成角色转换。 3.请新员工讲述对公司的感想，了解新员工在想

交易开拓者(TB)公司及产品介绍

交易开拓者（TB）公司及产品介绍一、公司基本情况公司名称：深圳开拓者科技有限公司成立日期：2007年2月（产品早于公司）注册资本：2000万人民币注册地址：深圳市南山区海德三道海岸城西座1312 深圳开拓者科技有限公司是专为中国金融市场提供软件产品的计算机应用软件开发公司，我们专注于为金融机构以及各类投资者开发系统软件，提供专业的交易工具。二、公司简介我们始终致力于完善在线交易软件，以成为世界一流的交易平台作为目标，让交易软件的使用更为简单便捷。为了完成这一目标，公司一直在业内保持领先的水平，利用最新的信息技术和创新理念，相信在我们不懈的努力下，在线交易软件将会发展得更好。我们除了为客户提供最新的技术资讯和高品质的软件外，还将提供专业优质的服务。长期参与全球最为活跃的期货期权交易市场的经验证明了我们的专业性。我们不断对软件产品进行改进，不定期地升级更新，使其能够适应各种实际的交易需求，及以客为尊的态度更表明了我们将拓瑞邦泽发展成为中国最好的期货交易软件公司的决心和远景。公司以金融工程与IT应用的结合，全面服务于期货投资者。我们有精通金融工程和IT应用的开发团队，还拥有国内外广泛的外汇、期货期权投资家关系网，以及多种形式的投资者交流互动平台。自2008年，由众多的外汇、期货领域的专家以及资深交易者组成我们自己的金融投资团队。实践经验让我们更能以使用者的角度去理解软件，去不断完善软件产品。发展及引进新的商业模式，不断提升自我的管理水平，是我们核心的竟争能力。

在由期货日报与证券时报合办的“第四届中国最佳期货经营机构评选暨最佳期货分析师评选”活动中，交易开拓者荣获“中国最佳期货软件服务商”奖项。三、公司特点技术领先精通金融工程和IT应用的结合，善于利用最新的信息技术和创新理念，事实上的国内该领域技术领跑者开发经验近10年程序化自动交易平台开发经验积累投资团队拥有外汇、期货领域的专家以及资深交易者组成的金融投资团队，目前在期货市场管理规模达近4亿元人民币投资经验软件开发人员均有丰富程序化交易实战经验，核心人员具有6年无人值守的程序化交易实战经验，使得技术与需求无缝对接四、产品介绍交易开拓者是一款针对中国期货市场投资用户而开发的投资工具，集中了实时行情，技术分析，快捷交易，套利，多账户管理及程序化自动交易等功能。交易开拓者突破传统交易平台的限制，一切以交易为核心，所有功能都围绕交易而设计。并提供强大的、先进的、独有的策略交易功能，善用该功能将有效地提升您的交易思想。交易开拓者采取先进的TradeBlazer language为基础，通过这种语言，使用者可以建立自己的技术指标、曲线分析和K线形态等，更重要的是您可能通过该语言建立各种交易指令，通过组合交易指令的使用，从而得到完整的交易策略，并可达到在线实时交易，建立头寸，控制风险，资金管理，资产给合等系统交易的操作。 ★提供行情报价、分时图与K线图显示的实时行情以及大量的历史K线数据。

新大学生入职培训方案

新大学生入职培训方案篇1 一、施行新员工“Ｃ。Ａ。Ｎ。”计划的背景及目的 20XX年，中信银行拥有30家一级分行、20家二级分行、493家营业网点、15，070名员工，并于07年4月在上海、香港两地同步上市，经营和管理步入一个新的开展时期。随着业务的快速开展，机构和人员规模不断增加，每年全行都有几千名新员工加入。其中，既有大学毕业生也有社会招聘人员，个人的经历、背景等存在很大差异。业务的快速增长和现有人员紧张的矛盾日益突出，要求新员工更快地适应岗位工作要求。 20XX年以前，全行新员工培训缺乏统一标准的要求，各分行在新员工培训内容、形式、组织管理模式等方面存在很大差异，培训效果也参差不齐。内容方面，有的分行仅对新员工进行点钞、辨伪、计算器等业务技能的培训，有的已经系统安排了企业文化、主要业务开展战略、礼仪、沟通、公文写作等方面的培训；形式方面，大部分分行停留在单一的集中面授培训阶段，做得比较好的分行已开始综合采用拓展训练、模拟银行上机操作、师傅带徒弟、管理培训生管理办法等多种形式；组织管理模式方面，普遍缺乏有效的激励约束机制，新员工主动学习的积极性和热情没有充分调动起来。一方面，新员工上岗后，对中信银行的业务和管理规章管理办法不够熟悉，难以很快独立

承担岗位工作，业务压力大而人员相对紧张的矛盾没有得到缓解，更重要的是存在潜在的操作风险；另一方面，由于缺乏合理的引导，新员工难以尽快融入新的团队和集体，原本对工作的满腔热情和神往转变成满心失望，造成很大的心理落差，出现新员工在试用期内离职的现象。如何让全行的新员工都接受统一、规范化的培训？如何让他们具备基本的职业技能和素养，掌握岗位必备的知识和技能？如何让这些来自不同背景的新员工尽快接受中信文化，融入所在团队？如何缩短他们的适应期，更快地成为一名合格的员工？这些已成为全行培训管理者必须尽快解决的问习题。二、新员工“Ｃ。Ａ。Ｎ。”计划的主要做法从培训对象角度看，新员工是一个特殊群体，他们从事的岗位工作覆盖银行经营管理的各个方面，要做到统一，首先必须深入了解我们的客户，也就是全行各用人单位对新员工培训的期望，把握新员工群体共有特点，明确各个岗位对新员工的整体要求。为此，20XX年3至4月，中信银行总行培训中心启动了新员工培训调研活动，发放了近百份问卷，全面覆盖总行各部门、各分行人力资源部、业务部门及重点支行，了解了对新员工的培训期望、各分行现行的新员工培训做法。同时，对ＩＢＭ、微软、英特尔、索尼、惠普、海尔、联想、宜家等国内外企业新员工培训进行了调研。在调研问卷分析中，我们结合逻辑思维方法和数量关系分析方法，对全部调研问卷分别从经营/管理、所在地域、分行规模等多个维度

交易开拓者使用教程

目录第一章 (4) 概述 (4) TradeBlazer语言特点 (5) 功能特色 (5) 安装TradeBlazer (6) 软件下载 (6) 软件卸载 (7) 第二章 (8) TradeBlazer可视化集成开发环境 (8) 启动TradeBlazer (9) TradeBlazer系统登陆 (9) 连接交易账户 (10) 的用户界面 (11) 系统菜单 (12) 工具栏 (14) 工作室 (15) 工作区 (16) 面板 (17) 桌面 (18) 窗口特性 (18) 我的键盘 (19) 跑马灯 (20) 状态栏 (20) 消息中心 (21) 系统设置 (23) 数据维护 (26) 导入和导出 (29) 图像存储和打印 (30) 操作小技巧 (31) 第三章 (32) TradeBlazer视窗模块 (32) 行情报价 (33) 行情报价主界面 (33) 行情报价工具栏 (34) 行情报价右键菜单 (34) 商品选择和字段选择 (34) 分时图 (36) 分时图主界面 (36) 分时图分时图表 (37) 分时图盆口明细 (37) 分时图分笔成交 (38) 添加“开平仓性质” (38)

超级图表主界面 (39) 超级图表工具栏 (40) 超级图表菜单 (41) 页面设置 (45) 商品设置 (48) 技术分析设置 (50) 交易指令设置 (51) 自动交易 (52) 交易设置 (52) 讯号设置 (54) TB浏览器 (55) 第四章 (56) 交易系统 (56) 交易师 (57) 触发单 (59) 快速平仓 (60) 止损获利 (61) 批量下单 (62) 组合下单 (64) 预埋单 (65) 交易助手 (66) 帐户管理 (67) 帐户分析 (70) 第五章 (72) TradeBlazer公式基础 (72) 公式简介 (73) 数据 (73) 命名规则 (77) 语句 (77) 保留字 (78) 操作符 (80) 表达式 (83) 使用注释 (84) 系统函数 (84) 标点符号 (84) 控制语句 (85) 参数 (91) 变量 (93) 数据回溯 (96) 第六章 (99) TradeBlazer公式应用 (99) 用户函数 (100) 用户字段 (104) 技术指标 (106) K线型态 (108)

物流企业新员工培训,范文

德邦物流企业新员工培训的策划方案姓名：杨兴团学号：4 专业：10级市场营销教育

前言：德邦物流公司有限公司经过几年的发展，已经形成了全国31个省级行政区的完善物流网络。所以为了更好的发展和逐步与国际物流水平接近，公司急切需要一批业务熟练、富有管理能力及其有物业业务经验的人士来公司为公司献计献策为公司未来的发展做充分准备，还需要原来的员工一如既往的努力，这个公司能走到现在的地步离不开他们的支持，如今物流企业也是多如牛毛，挑战更大了，但正如很多人都知道的那样，挑战与机遇并存。一个好的人才培训方案会给公司培养一群精英来为公司服务同时自己也可以达到自己人生目标。如今制定这个培训方案，目的就是给在岗员工一个对企业更深的认识，以及对自己的业务的一个熟知、熟练，用最短的时间给在岗员工补充各种知识，以便使员工有一个更好的发展空间和舞台，同时也为公司的发展，建立更好人才培训方案，以满足社会的发展需要和面临的各种挑战。公司简介：德邦是国家“AAAAA”级物流企业，主营国内公路零担运输业务，创始于1996年。截止2012年10月，德邦已在全国31个省级行政区开设直营网点2600多家，服务网络遍及国内550多个城市和地区，自有营运车辆5100余台，全国转运中心总面积超过80万平方米。公司始终以客户为中心随时候命、持续创新，始终坚持自建营业网点、自购进口车辆、搭建最优线路，优化运力成本，为客户提供快速高效、便捷及时、安全可靠的服务体验，助力客户创造最大的价值。公司秉承“承载信任、助力成功”的服务理念，保持锐意进取、注重品质的态度，强化人才战略，通过不断的技术创新和信息化系统的搭建，提升运输网络和标准化体系，创造最优化的运载模式，为广大客户提供安全、快速、专业、满意的物流服务。一直以来，公司都致力于与员工共同发展和成长，打造人企双赢。在推动经济发展，提升行业水平的同时，努力创造更多的社会效益，为国民经济的持