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钟形曲线方法和替代方案的比例分析...
本文比较了钟形曲线方法和替代性能评估方法。Bell曲线方法在组织中广泛用于估计员工绩效。但是，它是为了创造不利的工作环境和相对于多元化反馈和目标设定而灰心的工作环境，这被认为是对评估员工绩效的更有效和无偏见的方法。本研究使用回归分析研究了不同绩效评估方法与员工结果之间的关联。通过调查，访谈和档案绩效数据收集数据。结果揭示了钟形曲线方法对员工的敬业度和工作绩效产生负面影响，而多源反馈和目标设定方法在创建有利的工作环境时更为实际。定量分析表明，钟形曲线方法与这些结果负相关，而多源反馈和目标设定则呈正相关。调查结果建议组织应重新审查铃曲线方法的使用，并重新调用以员工为中心的方法。多源反馈和目标设定是可以创造公正的工作环境，支持员工发展并推动积极组织成果的潜在替代方案。通过实施替代性能评估方法，组织可以解决劳动力的潜力，并促进一种文化，从而赋予员工繁荣发展。
概括轨迹的钟形方程
路径特征是有效捕获路径的分析和几何特性的路径的强大表示，具有有用的代数特性，包括通过张量产品快速串联路径的特性。签名最近在用于时间序列分析的机器学习问题中广泛采用。在这项工作中，我们建立了通常用于最佳控制和吸引路径签名属性的价值函数之间的连接。这些连接激发了我们的新颖控制框架，具有签名转换，从而有效地将Bellman方程推广到轨迹空间。我们分析框架的属性和优势，称为签名控制。特别是我们证明（i）它自然可以处理不同/适应性的时间步骤； （ii）它比价值功能更新更有效地传播更高级别的信息； （iii）对于长期推出而言，动态系统错误指定是可靠的。作为我们框架的特定情况，我们设计了一种模型预测控制方法。此方法概括了整体控制，适合未知干扰的问题。在模拟中测试了所提出的算法，其中包括可区分的物理模型，包括典型的控制和机器人技术任务，例如点质量，ant模型的曲线跟随以及机器人操纵器。关键字：决策，路径签名，钟声方程，积分控制，模型预测控制，机器人技术
单光子轨道角动量钟形成像...
Bell态是实现量子信息任务的最基本资源，在量子力学中具有非常独特的地位，而利用轨道角动量（OAM）编码单光子Bell态可以实现高维Hilbert空间，这对于量子信息领域至关重要。本文设计了一种基于Sagnac干涉仪的单光子OAM Bell态演化装置，可以将输入Bell态与输出态一一对应。此外，我们还发展了一种单光子单像素成像（SPI）技术来获取输出态的干涉图像，该技术在提高空间分辨率的同时减少了采集时间。结果表明，通过对比干涉图像的差异可以完全识别单光子OAM Bell态，创新性地将SPI技术应用于单光子OAM Bell态的识别。这表明SPI技术有效促进了基于OAM的量子信息研究，而基于OAM的量子信息又为SPI技术提供了明确的应用场景。