26、中小企业创造力保存与糖尿病营养咨询应用

中小企业创造力保存与糖尿病营养咨询应用

中小企业集体创造力管理框架

中小企业面临的知识管理问题

中小企业通常具有较高的创造力水平,许多中小企业在其所在领域处于领先地位。然而,由于缺乏有效的技术系统来存储知识和信息,中小企业往往难以建立共同的知识基线。知识和信息常常分散在个人电脑、Windows 网络文件结构、纸质文档或隐性知识中。这种情况导致企业缺乏保存和维护知识以及创新能力的技术基础设施,限制了集体创造力的发挥,使得集体创造力隐藏在个人的头脑中,在关键人员离职时可能产生负面影响。

实践社区的作用

实践社区可以作为管理个人在特定领域知识的工具,确保知识的创造、共享、收集和利用,成为促进中小企业集体创造力的积极参与者。但是,在知识管理领域,找到发现中小企业内部实践社区并让它们指导决策过程的方法仍然是一个具有挑战性的问题。

集体创造力管理框架

概念层面:讲故事

从概念上讲,讲故事被公认为是一个很好的起点。故事具有建立信任、激发热情、打破层级结构以及促进人际沟通的作用。故事通过分享经验,传递积累的智慧、信仰和价值观,是知识的构建块、记忆和学习的基础。在知识管理中,故事常用于将隐性知识显性化,有助于从个人创造力中产生集体创造力。

计算层面:基于案例的推理(CBR)

基于案例的推理是处理实践社区内谈判 - 具体化过程的合适范式。故事与 CBR 密切相关,故事可以将隐性知识框架(如问题解决策略的一部分)显性化。故事的结构包括观察与反思、抽象概念创建、新情况实验和具体经验四个步骤,这与 CBR 应用开发的 4R 循环相契合。案例结构可以近似代表个人在创新解

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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