有效的数据分析和知识管理实践在培养组织内的数据驱动文化方面发挥着关键作用。在敏捷学习型组织的支持下,知识管理提供了流程和工具来帮助促进好奇心、探索和创新。这种数据驱动的探究文化鼓励开发创新的数据可视化,揭示隐藏的见解并推动战略决策。直观的界面允许用户浏览大数据并提取有意义的见解,包括交互式仪表板、地理信息系统、网络图以及机器学习和人工智能可视化界面。此外,知识管理促进团队和部门之间的协作,有助于打破孤岛并促进跨职能数据共享。因此,当不同的利益相关者可以访问相同的大型数据存储库和见解时,他们可以协同贡献,以创建更全面、更准确的可视化。这种集成方法不仅提高了数据表示的清晰度,而且还引导组织做出更明智、更有效的决策。
垂直和水平施工的专业人员已经测试了学习型组织所提倡的提高工程质量、安全性、环境影响、交付时间和成本控制的方法。应用机器人和技术的自动化策略已成为制造业的焦点,因为它有利于提高生产率和工程质量,而且在某些情况下,不会长期影响其他因素。建筑业在某些国家/地区发挥着主导经济的作用。因此,采用无人机系统 (UAS) 和建筑信息模型 (BIM) 方法作为自动化策略在短期和长期内都具有积极的经济影响。UAS 或无人机已用于建筑环境中的货物和数据采集。如今,基础设施建设是从 UAS 实施中受益最多的项目,通过收集裂缝、障碍物、能量水平、交通和项目当前状况的视觉数据,填补了人为风险降低、数据收集速度和现实世界数字化以及 BIM 的空白。然而,基础设施领域对 UAS 应用案例的可靠性和认识存在差距。
我们将发展我们作为创新型、教学型大学的地位,为我们的学生提供行业领先、改变生活的教育和就业成果。我们的教育将灵活、包容、以探究为基础、以雇主为中心,并根据学生的需求而设计。我们将提供影响和改善生活和社会的研究和创新,并为我们的教育服务奠定基础。我们将成为一个外向型机构,具有创业精神,履行我们的道德和社会责任,通过与学习者、雇主、公众和战略合作伙伴合作扩大我们的影响力。我们将接触所有社区,巩固我们作为白金汉郡大学的地位,并在郡、伦敦和东南部加强我们的公民参与。我们将成为一个学习型组织,使我们的员工能够蓬勃发展,建立他们的专业知识和专业实践,并不断超越和提高我们的组织效率。我们将拥有强大的财务实力,通过实现效率、增长、扩张和投资来确保我们的可持续性。最重要的是,我们将成为一个充满活力、包容的社区,激发学习,发展潜力,扩大参与,并雄心勃勃地改变生活。
人工智能 (AI) 技术在研究和工业领域都越来越受到关注。尽管它们为制造业提供了巨大的潜力,但最近对从业人员的研究表明,缺乏在生产环境中实施 AI 的知识,尤其是缺乏成功领导实施的知识。因此,本文制定了车间经理的能力概况。车间经理被视为公司实施 AI 技术的合适杠杆。该概况侧重于他们的实际要求,包括相关的面向生产的用例、吸引员工的社会因素以及对模型的更深入了解以解释结果。该概况已通过学习内容付诸实践,并已由车间经理测试。反馈令人鼓舞:约 78% 的测试人员表示,这些内容有助于他们了解实施基于 AI 的项目时的好处、挑战、任务和风险。结果为未来开发学习材料奠定了基础,并在学习工厂中教授相应的练习,以实践 AI 实施为目标。© 2022 作者。这是一篇开放获取的文章。同行评审声明:同行评审由 2022 年第 12 届学习型工厂会议科学委员会负责。
完美主义者往往无法从错误中吸取教训,或者说他们很少或根本不会从错误中吸取教训 • 倾向于找出错误之处;几乎没有能力找出、指出和欣赏正确之处 • 通常是内心的感受,换句话说,完美主义者无法欣赏自己的出色工作,更多的时候只是指出自己的缺点或“失败”,专注于不足之处和错误,而不是从中吸取教训;这种人内心不断自我批评。 解药:培养一种欣赏的文化,组织花时间确保人们的工作和努力得到赞赏;建立一个学习型组织,每个人都会犯错,而这些错误提供了学习的机会;创造一个人们能够认识到错误有时会带来积极结果的环境;将人与错误区分开来;在提供反馈意见时,总是先谈做得好的事情,然后再提出批评;在提出批评时,要求人们提供如何做不同事情的具体建议;要意识到成为自己最严厉的批评者并不能真正改善工作,往往会导致团队士气低落,也不能帮助你或团队认识到从错误中吸取教训的好处
北约的《联合作战条令》指出:“经验教训程序的目的是有效地从经验中学习,并为修改现有的做事方式提供经过验证的理由,以提高绩效……”。1 为了确保北约仍然是一个成功的学习型组织,必须具备强大而有效的经验教训能力。这种能力必须包括正确的结构、流程、工具和培训,以便捕捉、分析和采取补救措施来解决任何问题,以及分享结果以实现改进。同样重要的是,我们还应努力在整个北约范围内培养正确的心态,以确保通过正式的经验教训流程捕捉和解决问题。真正的组织学习只有在领导层的推动下才能发生,领导层必须优先考虑经验教训活动,并跟进员工,以确保他们的组织确实学到了东西。我相信这本《北约经验教训手册》对我们所有人来说都是一本重要的读物。它帮助我们了解如何有效地实施北约经验教训能力,以便从经验中学习并推动联盟的转型。它指的是北约指挥结构 (NCS) 对经验教训的方法,如两个战略司令部的经验教训指令中所述,2 但其内容与更广泛的联盟受众以及北约伙伴和其他组织相关
《BMJ 健康与护理信息学》发表了两篇编辑精选论文,重点介绍了人工智能 (AI) 以及在系统层面正确评估与医疗保健改进相关的 AI 驱动的实施工具的挑战。Kueper 等人 1 的研究重点关注加拿大安大略省初级保健环境中的 AI 挑战。他们提供了经验教训和指导,以指导未来使用 AI 进行资源管理来改善初级保健。作者与多方利益相关者进行了协作磋商。确定了九个优先事项,围绕系统级考虑因素,例如实践环境、组织和致力于医疗服务提供和护理质量的绩效领域。该论文强调了对公平和数字鸿沟、系统容量和文化、数据可访问性和质量、法律和道德考虑、以用户为中心的设计、以患者为中心以及对 AI 应用的适当评估等关注。并回顾了 AI 在学习型健康系统框架中的作用。应安全、有意义地开发和应用人工智能模型,以优化系统性能和社会福祉。2 此外,人工智能提供预防和先发制人的医疗机会,这些机会在及时、准确、个性化和迅速采取行动时最有价值。3
1) 背景 该战略为整个 Trust 的教育提出了新的愿景和框架,其中学习被视为我们工作场所充满活力和不可或缺的一部分。作为一家大型大学教学医院,对员工进行教育是我们的核心职责之一,对于支持和推动提供出色、安全、临床有效的患者护理的愿景至关重要。此外,接受教育的机会在吸引和留住高技能劳动力方面具有越来越大的影响力。高质量的患者护理与感到受重视的积极性高的员工之间存在关联。在我们 Trust 工作的人是我们最宝贵的财富;创建一种让所有员工和受训人员都参与学习的学习型组织文化承认了这一点,并直接反映了 Trust 的价值观。教育核心战略是对 Trust 总体战略的补充,实施计划详细说明了如何充分实现教育的愿景和关键优先事项。 2) 教育组织 目前,教育是通过中央 Trust 培训团队、专业顾问和独立的、特定主题的部门主导活动提供的混合教育经济结构。信托的集中教育侧重于以下领域:中央/信托教育 • 企业教育,包括基本培训和入职培训。 • 为我们的学习提供行政支持的学习和发展团队
强化学习 (RL) 在实现机器人自主习得复杂操作技能方面前景广阔,但在现实环境中实现这一潜力却充满挑战。我们提出了一个基于视觉的人机协同强化学习系统,该系统在一系列灵巧操作任务中展现出令人印象深刻的性能,包括动态操作、精密装配和双臂协调。我们的方法融合了演示和人工校正、高效的强化学习算法以及其他系统级设计选择,旨在学习在短短 1 到 2.5 小时的训练时间内即可实现近乎完美的成功率和快速循环时间的策略。我们证明,我们的方法显著优于模仿学习基线和先前的强化学习方法,平均成功率提高了 2 倍,执行速度提高了 1.8 倍。通过大量的实验和分析,我们深入了解了该方法的有效性,展示了它如何为反应式和预测式控制策略学习稳健且自适应的策略。我们的结果表明,强化学习确实能够在实际训练时间内直接在现实世界中学习各种基于视觉的复杂操作策略。我们希望这项工作能够激发新一代学习型机器人操作技术,促进工业应用和研究进步。视频和代码可在我们的项目网站 https://hil-serl.github.io/ 获取。
教育是国家发展的核心。在过去四十年中,新加坡改革了其教育体系,以建立一个具有凝聚力的社会,并培养一代又一代的年轻人,让他们充分发挥全球化的未来优势。新加坡的教育发展随着国家和全球环境的变化而变化。在建国初期,学校迅速建成,教师大规模招聘,国家继承的多元种族教育流被合并为一个单一的国家体系,并引入了面向所有学生的双语教育。到 20 世纪 80 年代初,新加坡已经从一刀切的教育方式转变为让不同能力和天赋的学生按照自己的节奏发展的教育方式。差异化的方法减少了学校的流失率,并允许学习成绩较差的学生在获得基本的读写和算术技能之前,继续学习工作场所所需的技术技能。自 1997 年新加坡提出“思考型学校,学习型国家”的愿景以来,该国一直致力于培养一个适应 21 世纪需求和机遇的创新型社会。时间和空间被解放出来,让学校和教师能够开发引人入胜的方法,帮助学生学习和独立思考。为具有不同天赋的学生提供多样化的途径,让他们尽可能地走得更远,并为学生提供更多的机会