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学习型组织的战略一致性维度和结构化实践：案例研究
学习型组织通过利用其“战略一致性”来促进教育。然而，组织战略是一个关键问题，因为它会影响组织的效率和绩效。本研究旨在评估战略一致性维度对组织学习实践的影响。本研究是定量的、描述性的和解释性的。验证性因子分析 (CFA) 方法用于评估研究变量。研究案例是 Wasit 大学教职员工，他们向 450 名参与者提供样本。使用问卷收集数据。使用 SPSS V.25 和 Amos.V.23 统计程序分析收集的数据。研究假设被接受，并证实了战略一致性维度（包括电信、组织价值、治理、伙伴关系和劳动力技能）对 Wasit 大学学习型组织实践的影响的统计显著性 (p < 5%)。组织学习的战略一致性维度中保留的结构表明电信、组织价值、治理、伙伴关系和教师技能的可用性。大学应该增加对组织学习机制的兴趣和投资，以促进获取知识的过程。在制定战略决策时，必须让教官参与并考虑他们的观点和能力。
一致的一致性来自常规收集的医院入院数据和全身抗癌治疗（SACT）数据集，该数据集是针对诊断为英格兰早期侵入性乳腺癌的老年妇女
背景：评估肿瘤治疗的摄取以及随后的结果，取决于包含有关癌症药物治疗（CDT）的准确和完整信息的数据源。这项研究旨在评估医院发作统计中CDT信息的一致性，该统计数据被接受患者护理（HES-APC）和全身性抗癌治疗（SACT）数据集用于早期浸润性乳腺癌（EIBC）。方法：该研究包括2014年至2019年在英格兰诊断为EIBC的女性（50多年），她们在诊断后六个月内进行了手术。在HES-APC中记录的CDT的一致性（使用OPCS代码识别），并在患者级别和周期级别都评估了SACT。使用统计模型评估了仅在HES-APC中捕获的与CDT使用相关的因素。结果：该队列包含129,326名EIBC女性。在使用CDT上，SACT和HES-APC之间的总体一致性为94％。一致性在研究期间增加（91 - 96％），并且NHS信托之间存在很大差异（信任的最低信任的一致性≤77％；最高DIDILE≥99％）。在接受CDT的妇女中，没有捕获9％（n = 2781/31693）的使用；在80岁以上的女性中，不完整是最严重的（18％= 47/259）和2014年诊断的女性（21％= 1121/5401）。HES-APC中的OPCS代码擅长鉴定曲妥珠单抗或FEC化学疗法的患者级别和周期级别的使用（氟尿嘧啶，表纤维素，环磷酰胺），分别与SACT分别为89％和93％的一致性（患者级别的协议）。在单独记录的SACT的单独口服CDT循环中，HES-APC中只有24％被捕获，而静脉/皮下CDT则为71％。结论：将HES-APC和SATC中的信息组合在一起，提供了50岁 +接受EIBC手术的妇女的CDT治疗图，而不是单独使用任何数据源。HES-APC可能在识别老年妇女的CDT使用情况下，较少诊断的妇女以及低SACT数据返回的NHS信托中具有特殊的价值。
多级系统之间一致性的范畴理论...
MBSE 模型的 C.3 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 166 MBSA 模型的 C.4 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 169 SCOLA 模型的 C.5 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 171 C.6 Modelica 模型的 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 174 C.7 比较结果。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。第176章
先验知识对学习的影响是否存在与年龄相关的差异？从内存一致性效果中获得的见解
使用T1D启动OmniPod仪表板系统。数据库中的信息要么直接从患者的病历中获取，要么是自我报告的，如果病历不可用。主要结果是胶质血红蛋白（HBA1C）从基线（启动之前）变为启动后3个月。次要结果是每日胰岛素总剂量（TDD）和降血糖事件的自我报告的频率（\ 70 mg/dl）的变化。结果分开。结果：HBA1C的基线变化为-0.9±1.6％（-10±18 mmol/mol; p \ 0.0001），成人为-0.9±2.0％（-10±22 mmol/mol; p \ 0.0001）。对于先前使用多次注射的人，成人中的HBA1C降低了-1.0±1.7％（-1.0±19 mmol/mol），儿科同胞中的-1.0±2.1％（-1.0±2.1％（-11±23 mmol/mol）（均为P \ 0.0001）。低血糖事件的成年人在每周的2.9次发作（-1.6±3.2事件/周； p \ 0.0001），小儿队列中的散难血事件从每周的2.8次发作（-1.3±2.7事件/周； p \ 0.0001）。在成年人中，TDD降低了19.9％（p \ 0.0001），并且在小儿队列中保持稳定（p [0.05）。结论：这一大量人群开始使用Omnipod仪表板系统的现实结果表现出显着的
MOF，含有电池的固态电解质 先验知识对学习的影响是否存在与年龄相关的差异？从内存一致性效果中获得的见解 改善了4738名儿童，青少年和患有1型糖尿病的成年人的血糖结果的改善，启动了无内管胰岛素管理系统 纳米IMPACT电化学检测单DNA折纸 通过宿主和微生物衍生的代谢物对上皮完整性和粘膜免疫的操纵 糖尿病患病率的社会经济不平等 一种通用SARS-COV DNA疫苗，高度交叉... 在Klimontovich的复杂（Dusty）等离子体的描述上 使用卷积神经网络的并行连接电池的内部短回路检测 材料科学中的数字转换 全细胞和细胞百日咳疫苗 癌症治疗的合成杀伤力的进步 人群药代动力学分析Tepotinib是一种口服MET激酶抑制剂，包括视力研究的数据 靶向胶质母细胞瘤：药物输送和新型治疗方法的进展 癌症进化：达尔文和超越 预期的认知建模：无监督的学习和飞行员心理表征的象征性建模 癌细胞国际 诱导基因表达
在固态电解质（SSE）中使用金属有机框架（MOF）一直是一个非常有吸引力的研究领域，在现代世界中引起了广泛关注。SSE可以分为不同的类型，其中一些可以与MOF结合使用，以通过利用高表面积和高孔隙率来改善电池的电化学性能。但是，它也面临许多严重的问题和挑战。在这篇综述中，分类的不同类型的SSE类型，并描述了添加MOF后这些电解质的变化。之后，引入了这些带有MOF的SSE，以用于不同类型的电池应用，并描述了这些SSE与MOF结合在细胞电化学性能上的影响。最后，提出了MOFS材料在电池应用中面临的一些挑战，然后给出了一些解决MOF的问题和开发期望的解决方案。
Microsoft Word - 确定巴黎协定与欧洲复兴开发银行投资一致性的方法-rev-2023-01-20
6 项目是根据欧洲复兴开发银行的环境和社会政策 (EBRD, 2019a) 定义的。具体而言，项目是“融资协议中定义的一组工程、商品、服务和/或业务活动，客户寻求欧洲复兴开发银行融资，并经欧洲复兴开发银行批准”。根据上下文，项目还可以包括任何相关设施，定义为“欧洲复兴开发银行未作为项目的一部分资助的设施或活动，但欧洲复兴开发银行认为这些设施或活动对于确定项目的成功或产生商定的项目成果具有重要意义。这些是新的设施或活动：(i) 没有它们，项目将不可行，(ii) 如果没有项目，就不会建造、扩建、开展或计划建造或开展。”
文内引用：（Haraisa，2022）引用本文：Haraisa，YE Al。（2022）。战略一致性和战略意识对
电子邮件：haraisayazan@gmail.com 摘要 本研究的目的是衡量战略协调和战略意识对在卡拉克省侯赛因·本·阿卜杜拉二世合格工业区 (QIZ) 工作的约旦工业公司的战略绩效的影响。该研究采用了定量方法。此外，还制定了问卷以从目标样本中收集数据。此外，本研究包括 220 名受访者。向经理、经理副手和部门主管等高层和中层管理人员分发了 220 份问卷。此外，使用 SPSS 软件版本 (25) 来检验研究的假设。 本研究发现，战略协调对战略绩效有积极而显著的影响。此外，战略意识对战略绩效有积极而显著的影响。本研究建议约旦工业公司应制定和改进其信息技术战略，使其与组织战略保持一致，从而有效、高效地利用机遇，提高战略绩效。关键词：战略一致性、战略意识、战略绩效。引言
ATM 中的人工智能：透明度、可解释性、一致性、情况
该项目采用三层方法，包括操作层、预测层和风险框架。在与空中交通管制员的研讨会上，操作层开发了复飞预测可以为空中交通管理带来好处的场景。这导致了 SafeOPS 初始阶段的初步运营概念和用例和要求的定义。在此基础上，预测层开发了复飞预测的初始机器学习模型，深入了解了可实现的准确性和预测的透明度。同时，风险框架评估了预见的决策支持概念在运营安全方面的风险和好处，还包括人为因素考虑。在项目的最后阶段，运营层根据风险框架和预测层的发现设计了一个模拟练习，以调查 SafeOPS 概念对安全性和弹性的影响。因此，SafeOPS 专注于最初定义的场景中的分离挑战、工作量和 Tower 操作容量。
愿景与实践之间：荷兰电力行业的人工智能战略与能源法规缺乏一致性
摘要 不同的政府机构正在发布越来越多的与人工智能相关的愿景、战略或拟议法规。本文分析了这些愿景或拟议法规是如何付诸实践的。为此，对拟议的《欧盟人工智能法》、《荷兰人工智能战略》和拟议的荷兰新能源法进行了比较。尽管荷兰新能源法是在《欧盟人工智能法》之后并行制定和发布的，但它并没有考虑到人工智能在电力领域的使用。同样，荷兰新能源法也忽视了荷兰人工智能战略的重点。由此产生了两个问题。首先，与人工智能相关的愿景、战略和拟议法规是否以及如何转化为不同的部门和相关实践是值得怀疑的。其次，由于不同的法案和拟议法规之间没有沟通或重叠，不同的政策之间出现了差距。目前尚不清楚哪些机构将填补这些空白。
基于一致性评价的药物-靶标亲和力预测方法...
摘要 - 药物发现的第一步是找到具有针对特定靶标的药用活性的药物分子部分。因此，研究药物靶标蛋白与小化学分子之间的相互作用至关重要。然而，传统的发现潜在小药物分子的实验方法劳动密集且耗时。目前，人们对使用药物分子相关数据库建立计算模型来筛选小药物分子非常感兴趣。在本文中，我们提出了一种使用深度学习模型预测药物靶标结合亲和力的方法。该方法使用改进的GRU和GNN分别从药物靶标蛋白序列和药物分子图中提取特征以获得它们的特征向量。组合向量用作药物-靶标分子对的向量表示，然后输入到完全连接的网络中以预测药物-靶标结合亲和力。该提出的模型证明了其在DAVIS和KIBA数据集上预测药物-靶标结合亲和力的准确性和有效性。