组织战略与项目战略之间的关系。德国-匈牙利关联公司的案例研究 Lajos SZABÓ 布达佩斯考文纽斯大学 Fővám Sqr. 8., 1093 布达佩斯,匈牙利 lajos.gy.szabo@uni-corvinus.hu 摘要。本文重点研究德国-匈牙利国际公司。它旨在研究组织战略与匈牙利关联公司执行的项目战略之间的关系,并分析这些项目的决策方式。选择了四家德国-匈牙利公司,并对其首席执行官和项目管理办公室负责人进行了访谈。选定的公司代表了德国-匈牙利公司在匈牙利主要经营的四个不同行业:汽车(制造)、汽车(供应商)、移动(运营和服务)、移动(IT 研发)。结果表明,项目战略与被调查公司的战略方向高度一致。为了确定公司的战略,使用了 Perlmutter 的扩展 EPRG 模型。项目战略是根据 Artto 的项目战略类型确定的。在以服从仆人战略为特征的项目中,上级组织是环境中最重要的利益相关者。项目目的由上级组织定义。项目成功取决于满足上级组织期望的程度。民族中心主义作为一种战略取向增强了这种服从仆人项目战略。具有独立创新者战略的项目更喜欢创新和独立的运营。此类项目的成功可以通过产品的数量和新颖性以及组织效率的提高程度来衡量。多中心主义作为战略取向是独立创新者项目战略的典型框架。以灵活中介策略为特征的项目在确定其目的时会考虑到几个强大的利益相关者的目标。在确定项目目的时必须考虑到这些利益相关者的期望。自我中心主义作为一种战略取向倾向于应用灵活的中介项目战略。具有强大领导者战略的项目创造了一种文化,其特点是高度独立,并感受到成功项目的重要性。这意味着目标是由项目在其利益相关者网络中确定的。项目最终的成功取决于项目对环境和社会的整体影响。地心主义作为战略导向与强有力的领导者项目战略相一致。结果强调了组织战略与项目战略之间关系的重要性。虽然这些结果仅限于选定的四个德国-匈牙利国际公司的案例,了解企业的战略方向和项目战略确定之间的联系有助于决策者创建与企业战略完全一致的战略项目组合。 关键词: 国际公司;组织战略;项目战略;决策。 引言 在过去的几十年里,战略管理和项目管理一直是科学分析和实际应用的主题。然而,这两个领域一直是分开处理的。高层管理人员和战略管理科学家专注于战略规划流程和战略管理系统从一种战略管理范式转变为另一种战略管理范式,以及支持企业战略发展的战略管理工具。项目管理是管理科学和实践中最具活力的领域之一。先前的项目管理研究强调了按时、按预算完成项目以及满足定性和定量要求的重要性(Baker 等,1988 年;Pinto 和 Slevin,1988 年;Belassi 和 Tukel,1996 年;Gemünden 和 Lechler,1997 年;Turner,2000 年;Cook-Davis,2002 年;Judgev 和 Müller,2005 年;Agarwal 和 Rathod,2006 年;Fortune 和 White,2006 年)。但如今项目管理与战略管理应该结合起来,项目管理的主要挑战不仅在于如何成功完成项目,还在于这些项目如何有助于成功实现组织战略目标(Artto et al.,2008;Szabó,2012;Görög,2013;Cserháti & Szabó 2014;Blaskovics,2016;Pinto,2016;而且这些项目如何有助于成功实现组织战略目标 (Artto et al., 2008; Szabó, 2012; Görög, 2013; Cserháti & Szabó 2014; Blaskovics, 2016; Pinto, 2016;而且这些项目如何有助于成功实现组织战略目标 (Artto et al., 2008; Szabó, 2012; Görög, 2013; Cserháti & Szabó 2014; Blaskovics, 2016; Pinto, 2016;
摘要 在过去的几十年中,全基因组关联研究 (GWAS) 导致与人类特征和疾病有关的遗传变异急剧增加。这些进展有望带来新的药物靶点,但从 GWAS 中识别致病基因和人类疾病背后的细胞生物学仍然具有挑战性。在这里,我们回顾了基于蛋白质相互作用网络的 GWAS 数据分析方法。这些方法可以在没有直接遗传支持的情况下对 GWAS 相关位点或疾病基因相互作用因子中的候选药物靶点进行排序。这些方法可以识别出不同疾病中共同受影响的细胞生物学,为药物重新利用提供机会,也可以与表达数据相结合以识别局部组织和细胞类型。展望未来,我们预计这些方法将随着特定情境相互作用网络表征和罕见与常见遗传信号的联合分析方面的进展而得到进一步改进。
结果:审查了主要数据库后,包括13项研究。三项研究评估了产前抑郁症和维生素D水平,与对照组相比(标准化平均差异[SMD] = -0.41,95%置信区间[CI] -0.57至-0.25),使用固定效应模型,使用最小的杂物模型,显示出偏置组的水平明显较低(标准平均差异[SMD] = -0.41,95%置信区间[CI] -0.57至-0.25)。另外三项研究探索了产后抑郁症和维生素D,揭示了相当大的异质性(I 2 = 96%,p <.01),导致使用了random效应模型。这些表明抑郁症组中的维生素D水平要低得多(SMD = -1.62,95%CI -2.62至-0.62)。七项研究检查了抑郁症和维生素D缺乏症之间的联系,再次显示出明显的异质性(I 2 = 92%,p <.01)和抑郁症女性中维生素D较低的水平(SMD [标准平均差异] = 2.28,95%CI 1.60-3.25),未发现明显的出版物偏见。
最近,癌症免疫疗法的令人兴奋的进展已引入了癌症治疗的新时代,尤其是在许多实体瘤的治疗领域中(1)。免疫检查点抑制剂(ICI)主要包括抗胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4(CTLA-4)和反编程的细胞死亡1/编程死亡死亡配体(PD-1/PD-L1)(2)(2)。ICI改善了在实体瘤中的患者存活率,例如黑色素瘤,非小细胞肺癌,转移性尿路癌,肝细胞癌,胃癌(3-6)。但是,并非所有癌症患者都受到免疫疗法的好处。例如,只有大约5%的转移性三阴性乳腺癌患者获得了对PD-1/PD-L1阻断的阳性反应(7,8)。因此,对预测免疫疗法反应的相应生物标志物的研究对癌症患者具有很大的意义。 第三级淋巴结构(TLSS)是在慢性炎症和肿瘤发生过程中在非淋巴组织中形成的异位淋巴器官,其中包括B细胞和T细胞(9)。 TLSS中存在的免疫细胞增强了肿瘤抗原的表现,通过细胞因子扩增信号,并激活CD8+ T细胞以靶向和破坏肿瘤细胞(10,11)。 tlss是触发和维持对肿瘤的局部和全身T和B细胞反应的焦点的关键作用。 已经证明了从几种实体瘤鉴定出的 TLSS与ICIS治疗的癌症患者的结局相关(11-19)。 但是,缺乏用于TLSS评估的统一标准。因此,对预测免疫疗法反应的相应生物标志物的研究对癌症患者具有很大的意义。第三级淋巴结构(TLSS)是在慢性炎症和肿瘤发生过程中在非淋巴组织中形成的异位淋巴器官,其中包括B细胞和T细胞(9)。TLSS中存在的免疫细胞增强了肿瘤抗原的表现,通过细胞因子扩增信号,并激活CD8+ T细胞以靶向和破坏肿瘤细胞(10,11)。tlss是触发和维持对肿瘤的局部和全身T和B细胞反应的焦点的关键作用。TLSS与ICIS治疗的癌症患者的结局相关(11-19)。但是,缺乏用于TLSS评估的统一标准。通常,TLSS的存在或较高的密度表明接受ICIS治疗的癌症患者的预后有利(11-16,18)。值得注意的是,一些研究还报告说,在接受ICIS治疗的癌症患者中,例如头部和颈部鳞状细胞癌和结肠直肠癌的TLSS存在与PFS或OS的存在显着相关(20,21)。各种研究都采用了不同的标准,有些研究将TLSS归类为高密度或低密度(22-24),而其他研究则仅使用TLSS的存在或不存在作为评估的基准(23,25)。此外,TLSS成熟度的程度是某些研究中考虑的因素(26)。这些分类方法中的多样性可能会影响与TLSS相关的预后预测能力。因此,有必要进行更新,更全面的荟萃分析,以探讨用ICIS治疗的癌症患者中三级淋巴结构(TLSS)和临床结果之间的关联。这项研究的主要目的是通过分析通过ICIS治疗的癌症患者的第三纪淋巴样结构(TLS)和临床结果之间的关联来探索与免疫疗法相关患者中的预后生物标志物,以研究接受ICIS治疗的癌症患者的预后价值。
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。(a)在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图:输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。(b)激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。(c)在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。(d)在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。(E)在W TM -SLR边带处模拟电场(| E | 2,单位为V 2 /M 2)。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
尽管最近的研究通过深度学习技术突破了极限,但从 3D 点云中进行物体检测仍然是一项具有挑战性的任务。由于严重的空间遮挡和点密度随到传感器距离的固有变化,同一物体在点云数据中的外观会有很大变化。因此,设计针对这种外观变化的鲁棒特征表示是 3D 物体检测方法的关键问题。在本文中,我们创新地提出了一种类似域自适应的方法来增强特征表示的鲁棒性。更具体地说,我们弥合了特征来自真实场景的感知域和特征从由富含详细信息的非遮挡点云组成的增强场景中提取的概念域之间的差距。这种领域自适应方法模仿了人脑在进行物体感知时的功能。大量实验表明,我们简单而有效的方法从根本上提高了 3D 点云物体检测的性能并取得了最先进的结果。
糖尿病微血管并发症的特征在于由于糖尿病(DM)患者的慢性持续性高血糖状态而导致小血管或神经的损害,表现为异常结构和相应靶向器官功能的功能变化,最终(1-3)。It is known that diabetic kidney disease (DKD), diabetic retinopathy (DR), and diabetic neuropathy (DNP) are three major diabetic chronic microvascular complications that need to be screened comprehensively upon diagnosis of type 2 diabetes (T2D) and type 1 diabetes (T1D) in the fi fth year and even at least annually thereafter because of the characteristics of阴险的发作和不可逆转的进展,导致了巨大的经济负担,并延长了潜在的身体和精神痛苦(4,5)。尽管有大量的新型治疗方法,但DM的发病率和流行率仍在增加,并显示出受影响的年轻一代的趋势,这导致相应的微血管并发症显然上升(6-8)。大量微生物富集在胃肠道,这是人体中最大的微生物栖息地。同时,这些微生物群存在于健康调节目的的动态平衡状态(9)。肠道微生物群(GM)的组成和代谢在DM及其并发症中起重要作用(10,11),受饮食(12),人口统计学(13)和药物使用等多种因素的影响(14)。尽管如此,由致病机械相互作用或仅仅是相关性驱动的GM与糖尿病微血管并发症之间的联系尚不清楚。最近的研究集中在GM和DM之间的关联及其微血管并发症,尤其是提出了“肠道 - 肾脏轴”理论(15),“肠道 - 视网膜轴”(16),“肠道 - 脑轴”(17)和“肠道 - 肠道 - 周围神经轴”(18)。因此,专注于益生菌,益生元,合成生或什至粪便微生物移植的GM调节可能是DM和随后的微血管并发症的有希望的突破方向。Mendelian随机化(MR)是一种互补的统计方法,它利用与诸如仪器变量(IVS)等暴露因子相关的遗传变异来暗示
最重要的是在T细胞表面上的CD28共刺激分子和在抗原呈递细胞上的CD80分子的组合(10)。在T细胞激活的双重信号传导系统中,CD28激活的不存在导致过度激活诱导的细胞死亡(AICD)。然而,在CD80与CD28结合后,可以避免T细胞的AICD,从而导致T细胞的耐用抗肿瘤活性(11)。此外,CD80和CD28的组合还可以增强T细胞的细胞因子(例如IL-2)的分泌。此外,它可以增强CD4+ T细胞的增殖以及CD4+和CD8+ T细胞的细胞毒性活性(4)。最近的研究表明,共刺激分子CD28对T细胞的活性不足会导致T细胞的抗肿瘤活性降低(12)。然而,随着CD28激活信号的增加,T细胞的抗肿瘤活性得到了增强(13,14)。因此,通过CD80在T细胞表面的CD28分子激活可能会提高T细胞对实体瘤的杀伤效率,从而提供一种新的免疫疗法方法。
动物在其胃肠道中拥有复杂的细菌群落,它们与之共享相互作用。这些对宿主的相互作用赠款的众多影响包括对免疫系统的调节,防御病原体入侵的防御,原本无法消化的食物的消化以及对宿主行为IOR的影响。暴露于压力源,例如环境污染,寄生虫和/或捕食者,可以改变肠道微生物组的组成部分,可能影响宿主 - 微生物组相互作用,这些相互作用可以在宿主中表现出来,例如代谢功能障碍或炎症。然而,很少检查野生动物伴侣中肠道微生物群的变化。因此,我们量化了野生银行是否居住在污染环境中,存在环境放射性核素的区域是否表现出肠道微生物群的变化(使用16S扩增子测序)以及使用转录组学的组合方法在宿主健康中发生变化,并使用转录组学的组合方法,组织学构成组织的组织学分析,对短篇小说和较短的细胞酸性酸性酸性酸性酸性酸性酸性酸性酸性。与居住在受污染区域的动物中肠道微生物群发生变化的同时,我们发现宿主中肠道健康不良的证据,例如杯状细胞降低,可能会削弱
结果:在完全调整的连续模型中,每次第一次世界大战的每次单位增加都与整个研究人群中T2DM的几率增加1.14倍(2.14 [1.98,2.31],p <0.0001)。在完全调整的分类模型中,当使用第一次世界大战(T1)作为参考组时,第二个三分线(T2)和第三次三重(T3)与0.88倍(1.88 [1.88 [1.64,2.17],p <0.0001),p <0.0001)和2.63倍(3.63倍[3.63 [3.63 [3.11,4.23]中, T2DM。这些发现表明WWI值与T2DM的几率之间存在正相关,并与平滑曲线的结果保持一致。在对亚组的分析中,除了与总体结果保持一致外,我们还发现了年龄和高血压亚组之间的相互作用。
