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World File Search System学习型
塑造能源转型学习型社区的首次尝试
摘要。学习社区 (LC) 可以看作是一个有前途的概念，可以塑造专业发展，从而增强能源转型的创新。然而，由于 LC 的设计取决于参与组织的需求和他们想要解决的问题，因此没有可用于塑造 LC 的通用蓝图。因此，本研究旨在找到以下问题的答案：应如何设计能源转型的 LC 以支持参与者的专业发展并激发创新？首先，在安装行业的八家中小企业进行了文献研究和需求评估，从而形成了 LC 原型。然后在四个不同的 SME 中测试了 LC 原型，最终为安装行业提供了一个 LC 原型，以刺激专业发展和创新。
斯特赖克旅战斗队作为一个学习型组织
制定一个全面综合、精心制定的计划，指导其在战争时期的转型、支持作战指挥官和维持士兵及其家属的努力。现在是关键时刻；未来 12 到 18 个月取得的进展将决定陆军在 21 世纪正确定位的能力。机会之窗并非必然。随着对补充资金的支持减少和预算压力加剧，陆军将面临激烈的资源竞争。因此，它必须加快转型和现代化的势头。得益于 SBCT 及其在战斗中表现出色，以及实时传播经验教训，陆军已准备好利用它所呈现的机会。国会和国防部现在必须尽自己的一份力量。“守住现有资源”不是美国的战略选择。
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。
学习策略的文献综述范围
学习型卫生组织/学习型卫生紧急情况/学习型一线卫生/学习型卫生工作者 组织学习 组织学习/学习型组织 学习途径 学习途径/学习课程/学习路径/学习计划 成人学习 成人学习/成人教育学/自学教育学/有经验的学习者 职业发展 职业发展/职业规划/职业进步/工作发展/专业发展/专业进步 体验式学习 体验式学习/学习经验/现实生活中的学习/体验式学习活动 然后，当文章在顶级同行评审期刊上发表时，尽可能地按照法国国家科学研究中心 (CNRS) 的分类进行选择。
国防部重大项目中的心理安全
对于像我们这样高价值的投资组合，不审查和改进我们支持高绩效团队的方式是不负责任的。英国国防和安全挑战的复杂性只会增加。我们做出的决定会产生后果。学习型组织也不会只从错误中吸取教训。学习型组织会分享知识，分析哪些地方做对了，并寻求复制。学习型组织必须将其学到的东西融入其中，并为此做得更好。我们应该鼓励人们畅所欲言，而不必担心遭到报复或影响，这样可以赢得更多的信任。我们应该努力从信任的角度出发，鼓励和奖励人们畅所欲言，允许他们运用自己的经验和知识，并划定明确的红线。
人类在 LHS 和 AI-ECP 中的冲突角色 - 适用于网络
[发表版本可在《临床实践评估杂志》上找到。2020 年 11 月 8 日出版。Doi：10.1111/jep.13510] 学习型健康系统和人工智能医疗保健中人类角色的冲突 TJ Kasperbauer 印第安纳大学医学院生物伦理学中心 摘要：学习型健康系统和医学人工智能的目标在许多方面是重叠的。两者都需要显著改进数据共享和 IT 基础设施，旨在为患者提供更加个性化的护理，并努力打破研究和护理之间的传统障碍。然而，当涉及到参与医学的人员（包括患者和提供者）时，学习型健康系统和人工智能的定义特征有所不同。学习型健康系统旨在加强医患关系，而人工智能的发展则强调无医生的体验。学习型健康系统还鼓励整个医疗系统中的专家更好地协调，但人工智能旨在用技术和算法取代许多专家。本文认为，这些冲突点可能需要重新考虑人类在医疗决策中的作用。虽然目前还不清楚机器将在多大程度上取代医疗保健领域的人类，但学习健康系统和人工智能的平行发展提出了一个重要的问题：人类在人工智能医疗保健中的确切作用。
第五届利用人工智能技术进行数据管理的国际研讨会论文集：LSI：一种学习型二级索引结构
与传统的 B 树相比，学习索引结构已被证明具有良好的查找性能和空间消耗。但是，大多数学习索引研究都集中在主索引设置上，其中基础数据是排序的。在这项工作中，我们研究学习索引是否在二级索引设置中保持其优势。我们引入了学习二级索引 (LSI)，这是首次尝试使用学习索引来索引未排序的数据。LSI 的工作原理是在排列向量上构建学习索引，这允许使用随机访问对未排序的基础数据执行二分搜索。我们还用指纹向量增强了 LSI，以加速相等查找。我们表明 LSI 实现了与最先进的二级索引相当的查找性能，同时空间效率提高了 6 倍。
2023 年 GRGB 培训 #1（领导行为）2 月 23 日建立学习型团队并通过信任和尊重鼓励学习
这个术语自 20 世纪 50 年代就已存在，指的是一种高度信任和高度责任感的环境……这种环境远远超出了高层领导的范围，团队之间相互强化高标准……每个团队成员都知道他们的领导和队友会支持他们——他们的最大利益是他们的心头之物。因此，他们可以自信地说出让事情变得更好的话。
堪培拉卫生服务战略规划 2024 – 2029
CHS 未来的可持续发展和成功与我们与学术合作伙伴（澳大利亚国立大学、堪培拉大学、堪培拉理工学院和其他教育机构）的合作密不可分，这些合作伙伴是我们劳动力的关键渠道。我们的学术合作伙伴对于我们成为学习型健康系统和扩大我们的研究影响力至关重要。