39、企业技术知识与国际绩效的关联探究

企业技术知识与国际绩效的关联探究

1. 知识基础概述

为了理解知识的本质,我们先简要介绍基本的知识类别和主要的知识相关机制。主要有两种基本的知识类别:
- 隐性知识(“know - how”) :它嵌入在企业组织中,这使得企业能够轻松抵御竞争对手的模仿。隐性知识会引发基于累积学习的内部效应,从而使企业能够利用规模经济和范围经济,并通过外包或网络战略来挖掘盈利机会。实现这些内部效应的基本学习机制是复制和部分复制。然而,隐性知识的特性也使得企业之间的知识转移变得困难,这可能会促使企业将外国直接投资(FDIs)作为克服知识转移难题的战略手段。
- 编码化和通用信息(“know - that”) :它让企业能够利用其他企业和研究机构的外部知识库所产生的外部效应。这些信息是网络外部性的来源,与之相关的最重要机制是知识转移和通过整合实现的知识创造。

此外,还有以下几个知识决定因素构成了基于知识的企业观:
1. 可专有性制度 :指企业保护其创意不被模仿的难易程度。可专有性不仅取决于法律保护(如专利、商标等),知识的性质可能更为重要。知识越隐性,或者规模经济越高,知识的可专有性就越强。
2. 互补能力 :是企业完成自身内部能力所需的外部能力。
3. 规模经济和范围经济 :当企业主要利用自身的资源、常规和能力时,能够基于累积学习来利用规模经济和范围经济。
4. 路径依赖 :基于累积的内部学习机制。
5.

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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