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Hbr 10 必读战略摘要
您的公司是否正在努力制定有效的战略？《哈佛商业评论》的这 10 篇重要文章集将为您提供推动组织前进所需的灵感和指导。通过阅读这些发人深省的文章，您将深入了解如何让您的公司从竞争对手中脱颖而出，为不确定的未来制定令人信服的愿景，创造新的市场机会，并清晰而有目的地执行您的战略。精选文章包括迈克尔·波特的《什么是战略？》，探讨了真正的战略和运营效率的概念；《塑造战略的五种竞争力量》，帮助您了解行业力量如何塑造您的业务；以及《蓝海战略》，向您展示如何创造无可争议的市场空间。这一系列旨在激励领导者做出推动绩效的战略决策。通过阅读这些文章，您将学会如何： * 明确您的公司会做什么和不会做什么 * 为不确定的未来制定愿景 * 创造无竞争市场空间的蓝海 * 使用平衡记分卡衡量您的战略 * 用令人难忘的短语概括您的战略 * 明确优先事项 * 尽早分配资源 * 明确决策权以便更快地做出决策 阅读这 10 篇必读文章，了解如何制定让您的公司在竞争中脱颖而出的制胜战略。 公司必须不断优化其战略，才能在当今的竞争环境中保持领先地位。为此，他们可以采用各种框架和概念。首先，了解通过不同或独特的活动可以在哪些方面提供独特的价值至关重要。这涉及分析自己的行业以确定差异化的机会。其次，波特五力框架可帮助公司理解影响其行业竞争的外部因素。这些力量包括新进入者的威胁、买方和供应商的议价能力、替代品的威胁以及行业竞争。公司必须不断评估这五种力量以识别机会和威胁。例如，在制药行业，供应商的高议价能力和替代品的威胁极大地影响了竞争格局。为了减轻这些力量的影响，公司可以制定战略计划，例如与主要供应商结盟或投资创新。第三，克里斯滕森强调，战略不仅关乎商业成功，也关乎个人成就。公司必须将他们的职业活动与个人价值观以及职业和个人生活的长期目标相结合。第四，成功的企业在现有模式过时时会重塑其商业模式。这包括创建引人注目的客户价值主张、制定盈利公式以及确保关键资源和流程。公司应不断评估其当前商业模式在技术和市场变化中的可行性。最后，公司可以通过追求价值创新来寻找蓝海或尚未开发的、没有竞争的市场空间——同时实现差异化和低成本。这需要确定可以引入新需求而不是分割现有需求的未开发市场空间。关键是通过分析公司的产品与竞争对手的产品进行比较，确定您的公司如何在成人娱乐行业中脱颖而出。这涉及“价值曲线”分析，它可以揭示让您与众不同的差异化机会。有效的战略还需要利用组织内的不同认知视角。这意味着在战略规划中推广和整合各种思维方式，例如将具有不同教育背景或工作经验的成员组合到研发团队中以促进创新。此外，为战略项目实施跨职能团队可以帮助利用不同的见解并提高解决问题的能力。在战略成功方面，执行与制定同样重要。这意味着确保明确的决策权、足够的信息、激励措施和设计支持执行的结构。进行决策权审计可以识别阻碍有效战略执行的障碍。平衡记分卡是一种将战略转化为运营术语的工具，通过将绩效指标与不同视角的战略目标联系起来。制定量身定制的平衡记分卡可以帮助有效地监控和调整您的战略，例如在金融服务组织中纳入与您的战略目标相一致的关键绩效指标。为了成功实施自上而下的战略制定，清晰地沟通并将其转化为组织各个层面的可操作步骤至关重要。这涉及开发清晰的沟通渠道和框架，以在整个公司范围内推行战略，例如在各个组织层面实施战略地图和仪表板，或建立定期的战略沟通论坛，如市政厅或战略研讨会。最终，有远见的公司会阐明核心理念和设想的未来，以指导战略并激励行动。公司需要定义其核心理念，这推动了他们的性格，同时为未来设定大胆但可实现的目标。为了团结和激励团队，清楚地传达这种理念和长期愿景至关重要。例如，惠普强调营造支持性工作环境和做出重大社会贡献，这已成为一种持久的指导方针。为了实现这一目标，组织应召开领导力研讨会，阐明和完善其核心价值观和未来愿景。《哈佛商业评论十本必读战略指南》一书为战略制定和执行提供了宝贵的见解。通过阅读这些必读文章，领导者可以： * 将自己的公司与竞争对手区分开来 * 明确公司会做什么和不会做什么 * 为不确定的未来制定愿景 * 创造无可争议的市场空间 * 使用平衡记分卡衡量战略 * 用令人难忘的短语描述战略 * 明确优先事项 * 尽早分配资源 * 明确决策权以便更快地做出决策 本书包括迈克尔·波特的《什么是战略？》、《塑造战略的五种竞争力量》等精选文章，为成功的战略制定和执行提供了全面的指南。 什么是阅读战略。 哈佛商业评论十本必读战略指南。 哈佛商业评论十本必读变革指南。 哈佛商业评论十本必读战略指南。 哈佛商业评论十本必读战略指南摘要。
心脏中咽中胚层中心脏和分支肌肉的出现
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
纳米结构的金属氧化物@碳点通过顺序的壳聚糖模板和碳化路线
神经医学和肌肉障碍系，医学中心 - 弗雷堡大学，弗雷堡大学，弗雷堡，德国B神经肌肉中心，儿科和青少年医学系，维也纳，维也纳，奥地利C clinic favoriten
提供者必须请求事先授权的程序代码
33238 移除永久起搏器静脉电极 HMO|PPO* Carelon 33240 插入带有现有单导线的除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33241 移除除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33243 通过切口移除除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33244 通过静脉移除除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33249 插入植入式除颤系统 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33262 移除和更换单导线除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33263 移除和更换双导线除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33264 移除和更换多导线除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33270 插入或更换带电极的除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33271 插入除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33272 移除除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33273 重新定位除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon
丘脑和丘脑底核中的单个神经元处理人类的心脏和呼吸信号
身体内部信号，如心脏 - 呼吸信号，不断从身体传输到大脑，确保生物体的自我调节。皮层下大脑区域对于这种身体 - 大脑交流尤为重要，但它们对人类内部身体信号的处理在很大程度上是未知的。通过研究人类三个皮层下区域（两个丘脑核和一个丘脑底核）中单个神经元的活动，我们发现大部分神经元受到心跳、呼吸或心动周期持续时间的调节，而这些信号的普遍性在皮层控制区域中大大降低。我们的研究表明，重要的心脏 - 呼吸信号在这些皮层下区域是如何被广泛处理的，扩展了我们对它们在身体 - 大脑交流中的作用的理解。
碳涂层对锂离子微生物阳极的光刻结构的SI纳米线的性能
生物多样性保护长期以来一直被认为是一种全球商品，那些最不能力承担成本1的人不应为此支付，其成功依赖于改善当地生计的人2。概述反映了这一信念。，尽管政策和言辞，但几乎没有证据表明保护区对当地社区的福利（尤其是在全球南方）的福利持续了净积极影响。尽管在国家和全球量表3上与受保护区相关的生物多样性和气候结果的奖学金存在相对较少的奖学金。在此问题上，三本全球合成论文4 - 6，提出了不确定的结果，并在证据基础中揭示了方法论弱点：Pullin等。4确定了一系列可能影响的途径，但很少发现严格的证据。 Kandel等。6发现了积极结果的证据，但报道说，更高质量的研究和非洲的研究较少识别积极影响。和Naidoo等。5发现保护区与人类福祉之间存在正相关 - 但是，这种关联对较长的保护区更为负面，作者无法建立因果关系。这些全球综合文件并不排除受益于当地人民的保护区的可能性，但证据的性质排除了公司的结论。缺乏明显的益处是因为许多案例研究表明了负面影响和侵犯人权1、7，并且由于保护区通常位于贫困高的地区8。在30年的时间里，我们自己在马达加斯加的工作表明，保护区可以承担大量的地方成本，他们无法补偿7、9（方框1）。
文章人类IPSC衍生的肌肉细胞是研究EDMD1发病机理的新模型。
†最后一位联合作者摘要Emery-Dreifuss肌肉营养不良1型（EDMD1）是由EMD基因突变引起的罕见遗传疾病，该突变编码编码核包膜蛋白Emerin。尽管了解了疾病的遗传基础，但肌肉和心脏发病机理的分子机制仍然难以捉摸。进展受患者衍生样品的可用性有限的限制，因此迫切需要人类特异性的细胞模型。在这项研究中，我们介绍了诱导多能干细胞（IPSC）系的产生和表征，这些细胞（IPSC）系来自携带EMD突变的EDMD1患者，这些突变导致EMD突变，这些突变与健康供体的IPSC一起导致截断或缺失。患者特异性的IPSC表现出稳定的核型，保持适当的形态，表达多能标记，并证明将分化成三个细菌层的能力。为模型EDMD1，这些IPSC被分化为肌源性祖细胞，成肌细胞和多核肌管，这些肌管代表了肌发生的所有阶段。每个发育阶段都通过特定于阶段的标记的存在来验证，从而确保模型的准确性。我们提出了第一个基于IPSC的体外平台，该平台捕获了肌发生过程中EDMD1发病机理的复杂性。该模型可以显着有助于理解疾病机制，并为EDMD1制定靶向的治疗策略。
MDUK牛津神经肌肉中心年会
Using immunoassays to unravel the inflammatory neuropathies A/Prof Simon Rinaldi, Nuffield Dept of Clinical Neurosciences , University of Oxford Myasthenia gravis - changes in demographics, features and management over the last decades A/Prof Isabel Leite, Nuffield Dept of Clinical Neurosciences , University of Oxford Wrap-up and closing Dr Sithara Ramdas, Oxford University Hospitals
Ari Live！事件报告。
Dr Ashirwad Merve Consultant Neuropathlogist, NHNN and GOSH 14:00 Myopathy neuropathy overlap syndromes Dr Alex Rossor, Consultant Neurologist, Queen Square CNMD and Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust 14:30 Complex channelopathy cases Chair: Professor Mike Hanna, Director, UCL IoN Dr Vino Vivekanandam, Consultant Neurologist, NHNN 15:30休息
基于有限元的机器学习框架，用于预测分娩过程中盆底肌肉的机械行为
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性，检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制，生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而，利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题，本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架，以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集，使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN)，考虑两种情况：(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测，以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明，ANN 在前者中表现最佳，平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中，XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低，MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而，ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好，MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用，以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。