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Z珠宝公司销售人员薪酬激励体系设计研究

Z珠宝公司销售人员薪酬激励体系设计研究

作者：乔煊山东财经大学

学位级别：硕士

在当前市场竞争日趋激烈的环境下,企业如果想要在竞争中占据优势地位并提高市场占有率,就必须充分调动员工的积极主动性,并强化创新意识,从而有效发挥出人力资源的使用价值。人力资源作为企业运营中的核心要素,对企业的成长和发展起着... 详细信息

在当前市场竞争日趋激烈的环境下,企业如果想要在竞争中占据优势地位并提高市场占有率,就必须充分调动员工的积极主动性,并强化创新意识,从而有效发挥出人力资源的使用价值。人力资源作为企业运营中的核心要素,对企业的成长和发展起着举足轻重的作用。为了在竞争激烈的市场环境中立足并实现稳健的经济增长,企业亟需构建一套全面而高效的人力资源管理体系。在这一过程中,构建一个科学、合理、高效的薪酬激励机制,不仅有助于企业更好地融入市场竞争,更有助于塑造企业的核心竞争力,推动企业实现健康、可持续的发展。对于珠宝公司而言,销售人员的作用不容忽视。一个具备高素质、高管理能力的销售团队,无疑是企业宝贵的财富。在当前市场竞争日趋激烈的环境下,对销售人才的激励显得尤为重要。为了确保企业在市场竞争中保持优势,必须建立一套针对销售人员的科学、合理的薪酬激励机制,以吸引和留住更多优秀人才,从而打造一支更高素质的销售团队,为企业的长远发展提供有力保障。本研究选取Z珠宝公司作为具体案例,在全面报酬理论、薪酬公平理论以及期望理论的指导下,综合运用文献研究、实地调查和案例分析等多种研究方法,对Z珠宝公司销售人员的薪酬体系进行了研究。经过对销售人员薪酬满意度的深入调查与细致分析,揭示了销售人员薪酬激励体系存在的诸多缺陷及背后成因,利用薪酬激励理论优化机制优化设计方案,从而提高员工工作积极性和满意度,主要得出以下结论:第一,本文设计定性和定量的调查问卷,问卷问题参考国内相关案例分析成果中的研究内容进行设计。统计分析调查问卷,获得Z珠宝公司销售人员满意度调查数据。总结得出Z珠宝公司薪酬激励机制目前存在缺乏完善的公司薪酬激励制度、缺乏合理的岗位薪酬待遇、薪酬激励手段单一、非货币薪酬激励机制缺失、薪酬绩效评价等级体系不清晰以及薪酬激励机制执行力不足等问题。第二,通过分析,发现存在问题原因主要是由于薪酬激励未考虑公平性、薪薪酬激励结构缺乏个性化和差异化、管理层忽视薪酬激励的重要性以及激励机制的考核系统过于陈旧等导致。第三,立足Z珠宝公司实际情况,重新制定销售人员薪酬激励体系,包括:销售人员货币薪酬水平设计、货币与非货币薪酬结构设计、薪酬与薪档设计等手段,并提出保障措施,包括组织保障、制度保障和文化保障等三个方面。本研究旨在通过设计优化方案,提升Z珠宝公司销售人员的薪酬满意度,有效解决薪酬激励不足的问题,并全方位地激发销售人员的工作积极性。期望能够为Z珠宝公司的长远发展提供有力支持,并为同行业其他企业在构建销售人员薪酬体系时提供有益的参考和借鉴。

关键词：珠宝公司销售人员薪酬管理激励机制

基于多尺度特征融合残差网络的ECG身份识别算法研究

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基于多尺度特征融合残差网络的ECG身份识别算法研究

作者：乔菱吉林大学

学位级别：硕士

近年来,信息安全的问题愈发严峻。特别是在资料保密和金融数据安全等领域,迫切需求高效可靠的身份识别技术。生物特征身份认证方法,凭借其固有的稳定性,展现出巨大的应用潜力,而指纹、人脸等生物特征容易被伪造、存在损伤风险,对信息安... 详细信息

近年来,信息安全的问题愈发严峻。特别是在资料保密和金融数据安全等领域,迫切需求高效可靠的身份识别技术。生物特征身份认证方法,凭借其固有的稳定性,展现出巨大的应用潜力,而指纹、人脸等生物特征容易被伪造、存在损伤风险,对信息安全构成威胁。心电图(Electrocardiogram,ECG)信号反映了人体心脏的健康状态,也蕴涵丰富的个体身份信息。此外,与人脸、指纹等体外特征相比,ECG信号具有采集简单、形态稳定、活体检测、极难伪造的优点。因此,ECG身份识别技术有着广阔的应用前景。传统的心电识别技术过于依赖信号的可视化特征,准确率较低。近年来,国内外研究广泛采用神经网络等深度学习模型,识别效果得到改善,但仍存在以下问题:(1)受心电信号固有的复杂性和噪声的影响,传统机器学习方法和卷积神经网络特征提取能力不足,识别精度难以提高;(2)神经网络的规模和复杂性不断增加,部署在移动端设备需要消耗大量的计算资源和内存容量;(3)传统闭集识别系统在处理未知类样本时无法进行有效区分,需要重新训练才能准确识别,不利于应用于现实识别场景。针对以上问题,本文通过深度学习技术实现对心电信号深层次特征的提取与融合,开展基于多尺度特征融合残差网络的心电信号身份识别算法研究。主要工作内容如下:1.提出了基于多尺度特征选择融合残差网络(Multi-scale Selection Fusion Residual Network,MSFNet)的心电信号身份识别算法,实现了对含噪的心电信号进行深层特征提取。该模型在残差网络的基础上进行改进,通过添加多尺度特征选择融合(Multi-scale Feature Selection Fusion,MFSF)模块使得神经元的感受野大小可以在推理期间自适应地改变,在具有不同卷积核大小的多个核之间自动选择操作,深入挖掘信号多尺度下的特征,并将不同尺度的信息有选择性地融合在一起,强化心拍关键身份特征并抑制无用噪声信息,提高网络模型的特征提取能力及抗噪鲁棒性。实验结果显示,本文构建的模型在PTB、MIT-BIH Arrhythmia以及MIT-BIH ST Change数据库上均可以达到99%以上的心拍识别准确率,在少样本的ECG-ID数据库上达到了98.06%的识别准确率。2.提出了基于轻量化网络和AM-Softmax损失的心电识别算法,结合欧氏距离和迁移学习构建了开集ECG身份识别系统,解决了现有网络模型结构复杂、部署于移动端设备受限于硬件条件,且闭集身份识别算法模型无法识别未知类样本的问题。该模型简化网络结构,提出轻量化的多尺度特征融合残差网络(Lightweight Multi-scale Fusion Residual Networks,LMFNet),采用卷积核大小不同的三个卷积层提取特征,有效挖掘信号内多尺度信息,同时基于Ghost模块和注意力模块构建了高精度轻量化的特征提取残差块,保证网络模型识别精度的同时有效减少网络结构的参数。将网络最后的Softmax层输出的特征映射为固定维度的嵌入向量,通过欧氏距离计算相似性来验证身份。当验证新人员身份时,无需重新训练网络就可识别出个体信息。此外,使用加性间隔Softmax损失函数(Additive Margin Softmax,AM-Softmax)训练网络。与传统的Softmax损失相比,这种损失函数能实现类内紧凑和类间分离的效果,增强嵌入特征的判别性。实验结果显示,本文构建的模型在ECG-ID、MIT-BIH Arrhythmia、MIT-BIH ST Change以及PTB数据库上的等误率分别达到了2.95%、6.82%、3.57%和2.06%,同时也极大降低了对存储空间的需求。

关键词：心电信号身份识别多尺度特征融合残差网络注意力机制轻量化网络 AM-Softmax损失函数

高中历史必修与选择性必修教材内容比较研究 ——以“中国古代官员的选拔与管理”为例

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高中历史必修与选择性必修教材内容比较研究 ——以“中国古代官...

作者：乔翠翠湖北大学

学位级别：硕士

翻转课堂教学模式在高校花球啦啦操教学中应用的实验研究

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翻转课堂教学模式在高校花球啦啦操教学中应用的实验研究

作者：黄钰乔武汉体育学院

学位级别：硕士

近年来,由于信息技术在教育界的广泛应用,催生了网络以及衍生的其他信息技术与教育深度结合,促进教育转型,开创教育新业态。翻转课堂教育模式是一个借助网络而发展起来的,采用对教育流程的颠倒设置,注重探索与互动的新型教学模式。本文... 详细信息

近年来,由于信息技术在教育界的广泛应用,催生了网络以及衍生的其他信息技术与教育深度结合,促进教育转型,开创教育新业态。翻转课堂教育模式是一个借助网络而发展起来的,采用对教育流程的颠倒设置,注重探索与互动的新型教学模式。本文以翻转课堂教学模式在高校花球啦啦操教学中应用的教学效果为研究对象,运用文献资料法、专家访谈法、问卷调查法、教学实验法、数理统计法,选取武汉市文华学院2021级基础学部啦啦操选修课40名学生为实验对象,随机分为2组,实验组20人采用翻转课堂教学模式,对照组20人采用常规体育教学模式,进行了八周的教学实验,探究翻转课堂教学模式对学生花球啦啦操技术水平、自主学习能力、体育锻炼态度三个方面教学效果的差异。经过实验研究和数据分析,本研究得出如下结论:(1)经过本次教学实验,发现翻转课堂教学模式和常规教学模式均能提高学生的花球啦啦操技术水平,在学习花球啦啦操基本手位方面没有显著性差异,但在较复杂的成套动作学习时,采用翻转课堂教学模式比常规教学模式的教学效果更显著。(2)经过本次教学实验,在自主学习能力方面,对照组学生没有显著性差异,实验组学生存在显著性差异,这说明与常规教学模式相比,翻转课堂教学模式在促进学生的自主学习意识方面发挥了更积极的作用,对提升学生的自主学习能力产生了显著影响。(3)经过本次教学实验,在体育锻炼态度方面,对照组学生无显著性差异,实验组学生存在显著性差异,这表明翻转课堂教学模式下,学生对自己参加体育锻炼有了清晰的认知,能够更好的参与到体育锻炼中,从而促进了学生的体育锻炼态度的提升。(4)翻转课堂教学模式与常规教学模式均有助于学生花球啦啦操的学习,但翻转课堂教学模式作为常规教学模式的补充,强调以学生为中心,课前完成自主学习,课中教师采用讲授法和协作法来完成他们个性化学习,该模式让学习更加灵活、主动,学生的参与度更强,更能满足学生的个体差异性。

关键词：翻转课堂教学模式花球啦啦操

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运动降低睡眠障碍相关心血管疾病风险的作用

中南大学学报（医学版） 2024年第4期49卷 526-533页

作者：乔韵衡张培珍北京体育大学运动医学与康复学院北京100084

心血管疾病是城乡居民死亡的首要原因,已成为全球重大的公共卫生问题。对心血管疾病风险因素的防控在预防、稳定甚至逆转心血管疾病方面具有重要意义。研究发现,一些睡眠障碍问题与心血管疾病直接相关,可能通过内皮功能障碍、自主神经... 详细信息

心血管疾病是城乡居民死亡的首要原因,已成为全球重大的公共卫生问题。对心血管疾病风险因素的防控在预防、稳定甚至逆转心血管疾病方面具有重要意义。研究发现,一些睡眠障碍问题与心血管疾病直接相关,可能通过内皮功能障碍、自主神经平衡失调、炎症反应、代谢功能障碍等途径诱发。运动有助于改善睡眠障碍从而降低心血管疾病的发生风险,对于改善睡眠有着药物治疗所不可替代的优势。不同类型睡眠障碍宜通过运动方式、强度、时间等因素进行调整,良好的睡眠状态也会进一步降低心血管疾病的发生风险。探讨运动对与睡眠障碍相关的心血管疾病风险的改善作用,并从睡眠角度阐述运动降低心血管疾病发生风险的作用机制,可为运动治疗睡眠障碍的研究提供依据,同时为降低心血管疾病风险提供新的方向。

关键词：运动睡眠障碍心血管疾病风险因素

血清CEA水平与MAPK通路在KRAS突变型非小细胞肺癌中的相关性探索研究

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血清CEA水平与MAPK通路在KRAS突变型非小细胞肺癌中的相关性探索...

作者：刘伟乔河北大学

学位级别：硕士

目的:Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因(Kirsten rat sarcoma viral oncogene,KRAS)突变是晚期非小细胞肺癌中最常见的致癌驱动因素之一,丝裂原活化蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase,MAPK)RAS/MEK/ERK通路是它重要的下游通路。KRAS突变型非小细胞肺癌的治疗及预后一直是人们所困扰的难题。癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)作为一种高度糖基化的酸性糖蛋白,对各种肿瘤的诊断、监测及预后的判断均具有很重要的临床意义。既往多项在结肠癌及乳腺癌的基础研究提示,肿瘤患者血清癌胚抗原水平与KRAS活化状态及MAPK通路之间存在着密切相关性,但在肺癌中还未有相关研究。本课题旨在探索血清CEA水平与MAPK通路在KRAS突变型非小细胞肺癌中的相关性,为CEA在KRAS突变非小细胞肺癌患者中的疗效预测及预后价值提供参考,同时为KRAS突变非小细胞肺癌靶向治疗提供新的治疗思路。方法:1.收集2017-1-1至2023-12-31就诊我院肿瘤内科的KRAS突变型晚期肺腺癌患者病历资料共77例。观察并描述血清CEA水平与KRAS基因突变状态之间的相关性。采用SPSS 22.0统计软件对数据进行处理分析,以P<0.05(双侧)为差异具有统计学意义。2.培养不同常见类型突变非小细胞肺癌细胞系,具体为野生型非小细胞肺癌细胞系A549、KRAS p.G12C突变型非小细胞肺癌细胞系NCI-H2122、KRAS野生型非小细胞肺癌细胞系Clau-3、EGFR突变型非小细胞肺癌细胞系NCI-H1650、ALK融合型非小细胞肺癌细胞系NCI-H2228、ROS1融合型非小细胞肺癌细胞系HCC-78。***法检测5种常见不同突变类型非小细胞肺癌细胞上清CEA表达水平,验证KRAS突变型非小细胞肺癌细胞系上清CEA表达水平明显高于其他组;Western blot法检测5种不同常见类型突变非小细胞肺癌细胞系MEK蛋白表达水平。筛选出MEK总蛋白含量最高的非小细胞肺癌细胞系,观察是否与上清CEA表达水平最高的组别一致。4.根据上述实验结果进行ELISA法检测KRAS突变型及KRAS野生型非小细胞肺癌细胞上清CEA水平差异;Western blot法检测KRAS突变型及KRAS野生型非小细胞肺癌细胞MEK、ERK、P-MEK、P-ERK蛋白表达量。综合观察并分析KRAS突变型非小细胞肺癌中CEA与MAPK通路之间的相关性。1.临床数据分析结果:多变量logistic分析显示,患者血清CEA表达水平、性别与KRAS基因突变状态具有密切相关性(P<0.05)。四格表χ2检验显示,血清CEA表达水平与KRAS突变状态密切相关(P<0.05)。***法检测5组不同常见突变类型非小细胞肺癌细胞结果显示:KRAS突变型非小细胞肺癌细胞NCI-H2122上清CEA表达水平明显高于其他四组(A549、NCI-H1650、NCI-H2228、HCC-78),平均浓度为2287.030pg/ml;Western blot法检测5组不同常见突变类型非小细胞肺癌细胞中MEK总蛋白含量,结果提示:KRAS突变型非小细胞肺癌细胞MEK蛋白表达总含量高于其他4组(A549、NCI-H1650、NCI-H2228),但低于HCC-78人肺腺癌细胞MEK总蛋白含量。***法检测KRAS突变型及野生型非小细胞肺癌细胞上清CEA表达水平,结果提示:KRAS突变型非小细胞肺癌细胞上清CEA表达水平明显高于KRAS野生型非小细胞肺癌细胞上清CEA表达水平;Western blot法检测KRAS突变型及野生型非小细胞肺癌细胞,结果提示:相较于KRAS野生型非小细胞肺癌细胞,KRAS突变型非小细胞肺癌细胞表达更高水平的MEK、P-MEK、ERK、P-ERK。结论:1.临床数据及ELISA法结果均提示KRAS基因突变可能诱导非小细胞肺癌患者血清CEA表达水平增高。***与MAPK通路在KRAS突变型非小细胞肺癌中存在正相关关系,提示CEA水平增高可能依赖于MAPK通路的活化。为证明在人非小细胞肺癌中MAPK通路可能激活诱导CEA表达水平增高提供了理论基础。

关键词：非小细胞肺癌 CEA KRAS突变 MAPK通路

基于相似性学习的低秩表示单细胞类型识别方法研究

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基于相似性学习的低秩表示单细胞类型识别方法研究

作者：乔田晶曲阜师范大学

学位级别：硕士

单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术通过提供单个细胞的转录组图谱,使研究人员能够在单细胞水平上研究生物学问题,开辟了生物学研究的新领域。scRNA-seq技术的迅速发展产生了大量的scRNA-seq数据。对scRNA-seq数... 详细信息

单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术通过提供单个细胞的转录组图谱,使研究人员能够在单细胞水平上研究生物学问题,开辟了生物学研究的新领域。scRNA-seq技术的迅速发展产生了大量的scRNA-seq数据。对scRNA-seq数据的深入分析是研究许多生物学问题的关键。在scRNA-seq数据分析中,基于无监督聚类的单细胞类型识别是最为重要的应用之一。利用无监督聚类方法,研究人员能够识别scRNA-seq数据中的细胞类型,深入揭示细胞群体之间的异质性。然而,scRNA-seq数据具有高维、稀疏和非线性的特点,并且通常包含不同程度的噪声。因此,传统的分析方法往往无法获得满意的结果。子空间聚类方法因其对噪声的鲁棒性、实现简单和坚实的理论基础而广泛应用于许多领域。低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)模型是子空间聚类方法中的基础模型,近年来已经被应用于scRNA-seq数据分析,并取得了满意的聚类效果。其中,学习细胞之间的准确相似性是低秩表示模型的关键,同时也是提高细胞类型识别精度的关键。因此,本文基于低秩表示模型来开发高效的机器学习和深度学习算法,以此来学习细胞之间的准确相似性并进一步提高细胞类型识别的精度。本文的研究内容主要包括以下四个部分:(1)现有的单细胞聚类方法忽略了数据的高阶几何结构和关键相似信息,影响低秩模型的学习能力。因此,本文提出基于疲惫随机游走相似性和超图正则约束的稀疏低秩模型,称为THSLRR。稀疏低秩模型通过将scRNA-seq数据映射到一组子空间来重建空间信息,并去除数据中的冗余信息。超图正则化探索嵌入在scRNA-seq数据中的高阶流形结构,大大提高了数据分析的效果。疲惫随机游走可以捕获细胞间的深层相似性,因此本文引入疲惫随机游走相似性来进一步提高模型的学习能力和可解释性。与其他聚类算法相比,THSLRR方法在真实scRNA-seq数据上产生的聚类结果更加可靠和准确。(2)针对现有的基于低秩表示的单细胞聚类方法忽略样本之间的局部融合信息,以及缺乏个性化设计导致聚类精度不高的问题,提出一种个性化的基于相似性学习和局部信息融合的低秩子空间聚类方法,称为PLRLS。具体来说,首先引入局部结构约束来捕获数据的局部融合信息。然后,为了保留细胞之间的重要相似信息,利用分数函数提取细胞间的相似信息,并将这些信息作为相似约束引入LRR框架。最后,基于从PLRLS学习到的亲和矩阵,对真实的scRNA-seq数据集进行了谱聚类、可视化和基因标记的识别等。对比实验表明,PLRLS具有较好的聚类精度和鲁棒性。(3)针对现有的基于低秩模型的单细胞聚类方法无法准确捕获隐藏在数据中的非线性关系,以及相似性信息的预定义难以保证聚类的最佳效果等问题,提出基于自适应相似性保留的低秩多核模型LRMKLS。LRMKLS框架将多核学习、局部结构学习、自适应相似性保留与核空间中的低秩表示模型相结合来学习一个共识亲和矩阵。首先,为了更好地处理scRNA-seq数据中存在的非线性结构,将低秩模型扩展到核空间。同时,引入多核学习技术,提高模型的学习能力。然后,为了使模型能够自适应地保留scRNA-seq数据中的关键相似信息,引入自适应相似保留项。最后,利用距离融合方法从原始空间中提取局部线性和非线性流形信息,进一步提高细胞类型识别精度。在真实数据集上的大规模验证表明,LRMKLS的聚类精度优于许多先进的方法。(4)现有的单细胞数据聚类方法无法充分利用细胞之间的深层潜在关系,导致聚类结果不理想。因此,本文提出基于图自编码器的多级核子空间融合框架,称为scGAMF。首先,基于原始scRNA-seq数据构造多个特征集,以避免单一特征集学习带来的高度可变性。然后,scGAMF使用多层图自编码器来提取嵌入在数据中的深层信息,包括基因表达模式和细胞与细胞之间的关系信息。接下来,为了充分挖掘细胞间的深层潜在关系,本文设计了一种多级核子空间融合策略。该策略使用具有自适应相似性保留的核自表达模型来学习多个顶级特征集所共享的共识亲和矩阵。在真实数据集上的大量实验表明,scGAMF优于许多流行的单细胞分析方法。

关键词：单细胞类型识别聚类相似性学习低秩表示低秩多核模型

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真正利他合同的法律适用问题研究

真正利他合同的法律适用问题研究

作者：李言乔北方工业大学

学位级别：硕士

在现代经济社会中,保险、运输、信托等业务日趋复杂,对真正利他合同的需求也越来越迫切,《民法典》第522条在保留《合同法》第64条第1款的基础上,直面理论分歧与实践窘境,新增规定了真正利他合同,明确第三人请求权、拒绝权、违约责任范... 详细信息

在现代经济社会中,保险、运输、信托等业务日趋复杂,对真正利他合同的需求也越来越迫切,《民法典》第522条在保留《合同法》第64条第1款的基础上,直面理论分歧与实践窘境,新增规定了真正利他合同,明确第三人请求权、拒绝权、违约责任范围等。民法理论牵一发而动全身,新的法律修改必会产生一系列的影响,真正利他合同不同于严格遵守合同相对性的一般合同,其对合同相对性的突破将不可避免地对有关规定产生诸多影响,由此产生的一系列问题尚待厘清。《民法典》第522条对利他合同进行了规制,利他合同可分为真正利他合同和不真正利他合同,其中第2款规定真正利他合同区别于第1款规定不真正利他合同主要在于,合同当事人之外的第三人是否对债务人拥有独立的合同请求权。真正利他合同可以被定义为非缔约一方的第三人依法律规定或约定直接向债务人主张请求权的合同,其并非是与买卖合同、赠与合同、租赁合同等相独立的合同种类,实为上述合同上附加第三人约款。真正利他合同中第三人独立请求权的取得须满足法律规定的要件,相关法律规定应解释为强制性规定;债权人和债务人可以作出使第三人享有独立请求权的约定,并且债权人与债务人可约定一定期限内第三人不拒绝即取得请求权,第三人请求权取得时间应区分真正利他合同是否可附条件或期限(是否存在法律行为附款)为标准,予以不同讨论。当事人未履行通知义务的,不影响第三人请求权的取得。第三人表明接受权利后,不能过于干预合同当事人的变更或者撤销权。第三人拒绝权实质为一种私权处分,第三人拒绝的意思可以向合同任意一方发出;拒绝权的合理期限最大程度尊重当事人意思,有约定的遵从约定,无约定时,应将合理期限的内涵解释成合同履行期届满之前;第三人在表示接受利益的意思后,经过债务人同意该意思能撤回;第三人拒绝表示不可附条件。在债务人违反合同的情况下,第三人可请求履行的违约责任,需为与请求权履行有直接关系的责任(继续履行、采取补救措施与赔偿损失),且不得为具有形成效力的权利(如因瑕疵担保所获减价权);第三人享有主张违约金的权利,但是应区别不同种类的违约金;债务人的抗辩仅限于在合同范围内,不以合同为基础的抗辩如对债权人抵销的抗辩,不能对抗第三人。合同解除权事关合同存废问题,应当以当事人行使解除权类型为基础进行分别讨论,其作为当事人之间的一种权利,原则上在当事人之间才能行使,但第三人可以在法定解除权产生后,按照自己的意愿解除合同。

关键词：真正利他合同第三人请求权拒绝权违约责任解除权

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企业合规行刑衔接问题研究

企业合规行刑衔接问题研究

作者：张佳乔河北大学

学位级别：硕士