29、虚拟团队知识共享与网络搜索数据和 CPI 相关性研究

虚拟团队知识共享与网络搜索数据和 CPI 相关性研究

虚拟团队知识共享研究

研究背景与目的

在当今数字化时代,虚拟团队的研究日益受到关注,但对于社会资本如何影响知识共享和创造过程,以及其对虚拟团队绩效的影响,仍存在认知空白。社会资本指的是社会网络内部和之间的联系,它存在于节点之间的关系中,有助于提高团队生产力。然而,通过计算机媒介通信(CMC)提供的信息往往被认为不太可靠、不充分且难以解释,这阻碍了员工之间的知识共享,影响了工作完成和社会关系的发展。

知识共享是知识管理的关键问题,也是评估组织绩效的重要因素。野中郁次郎(Nonaka)提出的 SECI 模型是知识管理领域的杰出研究成果,该模型将知识转化过程分为社会化、外部化、组合和内化四个模式,知识在个体和群体层面之间螺旋式传递。本研究旨在深入理解社会资本与 SECI 模型之间的关系,以及它们对虚拟团队绩效的影响。为此,研究将社会资本和 SECI 模型相结合构建框架,并通过在 Wiki 平台上对 65 个虚拟团队进行实验和调查来验证。

理论框架与假设提出

社会资本包含结构资本、认知资本和关系资本三个维度,在虚拟团队情境中,分别用网络联系、共享愿景和信任来代表。SECI 模型的四个组成部分被视为知识共享的四种行为。研究假设三个社会资本因素与这四种行为正相关,且这四种行为与虚拟团队绩效正相关,具体提出了 16 个假设:
1. 网络联系与虚拟团队内隐性知识的传播(社会化)正相关。
2. 网络联系与虚拟团队内显性知识向隐性知识的转化(内化)正相关。
3. 网络联系与虚拟团队内显性知识向显性知识的转化(组合)正相关。
4. 网络联系与隐性知识向显性知识的转化(外部化)正

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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