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知识管理案例研究 - 父目录
自 20 世纪 90 年代中期以来，知识管理 (KM) 作为研究课题的重要性和受欢迎程度不断提高。这段时间足以让许多组织实施知识管理计划和知识管理系统 (KMS)。本书介绍了 20 个案例，研究了在多个商业和行业环境以及各种全球环境中实施知识管理的情况。本书的目的是弥补我在教授知识管理时发现的一个缺陷。知识管理正在专业课程中教授，并作为决策支持系统 (DSS)、企业信息系统 (EIS) 和管理信息系统 (MIS) 问题课程中的一个主题。我观察到的缺陷是将知识管理的讨论从关注理论转移到更实际的焦点，即如何实施知识管理以帮助组织提高绩效。现有的课程材料确实包括一些简短的案例和/或小插图，讨论商业环境中的知识管理，但我没有找到任何包含多个详细教学案例的资料。本书旨在填补这一空白。本书中包含的案例以教学案例的形式呈现。所有案例都有讨论问题，并且以学生可以轻松阅读和理解的风格编写。此外，在适当的情况下还包括其他来源和支持材料。本书包括来自许多不同国家的案例，试图吸引尽可能多的受众。案例来自澳大利亚、奥地利、巴林、中国、埃及、德国、英国、香港、印度、新西兰和美国。此外，还介绍了各种业务情况，包括银行、咨询、工程、政府机构、制造业、军事、项目管理、软件开发和公用事业。此外，还讨论了几种不同的相关流程和技术。相关流程包括组织学习 (OL) 和组织记忆 (OM)。技术包括客户关系管理 (CRM)、企业资源计划 (ERP)、数据仓库、网络和内部网。最后，解决了几个问题，包括知识获取、知识共享、知识转移、知识表示、组织文化、管理支持、KM/KMS 成功、KM 可持续性、保留员工知识、创建学习型组织和管理支持。
GPT-3 人工智能模型的诊断和分类准确性
重要性：医疗保健中的人工智能 (AI) 应用已在医学的许多领域中有效发挥作用，但它们通常使用标记数据进行单一任务训练，这使得部署和普遍性具有挑战性。通用 AI 语言模型是否可以执行诊断和分类尚不得而知。目标：将通用生成式预训练 Transformer 3 (GPT-3) AI 模型的诊断和分类性能与使用互联网的主治医生和非专业成年人进行比较。设计：我们比较了 GPT-3 对 48 个经过验证的常见（例如病毒性疾病）和严重（例如心脏病发作）病例小插图的诊断和分类能力与非专业人士和执业医师的准确性。最后，我们检查了 GPT-3 对诊断和分类的信心校准程度。设置和参与者：GPT-3 模型，一个具有全国代表性的非专业人士和执业医师样本。接触：经过验证的案例小插图（<60 字；<6 年级阅读水平）。主要结果和测量：正确诊断，正确分类。结果：在所有病例中，GPT-3 对 88%（95% CI，75% 至 94%）的病例的前 3 位做出了正确诊断，而普通人为 54%（95% CI，53% 至 55%）（p<0.001），医生为 96%（95% CI，94% 至 97%）（p=0.0354）。GPT-3 的分类（71% 正确；95% CI，57% 至 82%）与普通人（74%；95% CI，73% 至 75%；p=0.73）相似；两者都明显差于医生（91%；95% CI，89% 至 93%；p<0.001）。根据 Brier 评分，GPT-3 对其最佳预测的信心在诊断（Brier 评分 = 0.18）和分类（Brier 评分 = 0.22）方面相当准确。结论和相关性：通用 AI 语言模型无需任何内容特定训练即可执行接近但低于医生的诊断水平，并且优于普通人。该模型在分类方面的表现较差，其表现更接近普通人。
知识管理案例研究
自 20 世纪 90 年代中期以来，知识管理 (KM) 作为研究课题的重要性和受欢迎程度不断提高。这段时间足以让许多组织实施知识管理计划和知识管理系统 (KMS)。本书介绍了 20 个案例，研究了在多个商业和行业环境以及各种全球环境中实施知识管理的情况。本书的目的是弥补我在教授知识管理时发现的一个缺陷。知识管理正在专业课程中教授，并作为决策支持系统 (DSS)、企业信息系统 (EIS) 和管理信息系统 (MIS) 问题课程中的一个主题。我观察到的缺陷是将知识管理的讨论从关注理论转移到更实际的焦点，即如何实施知识管理以帮助组织提高绩效。现有的课程材料确实包括一些简短的案例和/或小插图，讨论商业环境中的知识管理，但我没有找到任何包含多个详细教学案例的资料。本书旨在填补这一空白。本书中包含的案例以教学案例的形式呈现。所有案例都有讨论问题，并且以学生可以轻松阅读和理解的风格编写。此外，在适当的情况下还包括其他来源和支持材料。本书包括来自许多不同国家的案例，试图吸引尽可能多的受众。案例来自澳大利亚、奥地利、巴林、中国、埃及、德国、英国、香港、印度、新西兰和美国。此外，还介绍了各种业务情况，包括银行、咨询、工程、政府机构、制造业、军事、项目管理、软件开发和公用事业。此外，还讨论了几种不同的相关流程和技术。相关流程包括组织学习 (OL) 和组织记忆 (OM)。技术包括客户关系管理 (CRM)、企业资源计划 (ERP)、数据仓库、网络和内部网。最后，解决了几个问题，包括知识获取、知识共享、知识转移、知识表示、组织文化、管理支持、KM/KMS 成功、KM 可持续性、保留员工知识、创建学习型组织和管理支持。
人工智能对患者 - 医学家信任的影响
背景：使用人工智能（AI）基于常规护理数据的临床决策支持系统（CDSS）正在越来越多地开发。先前的研究主要集中在使用AI的技术方面，但是患者这些技术的可接受性尚不清楚。目的：我们旨在调查当医疗决策受到CDS的支持时，患者 - 医师信任是否会受到影响。方法：我们对荷兰大学医学中心的患者小组（n = 860）进行了一项小插图研究。患者被随机分为4组 - 高危或低风险病例的干预或对照组。在高风险和低风险病例组中，医生在（干预组）或没有（对照组）CDS的支持下做出了治疗决定。使用具有7点李克特量表的问卷，其中1个指示“完全不同意”，7表示“完全同意”，我们在3个维度上收集了有关患者 - 医学信任的数据：能力，完整性和仁慈。，我们使用Mann-Whitney U检验评估了每个病例对照组和干预组之间患者的信任的差异，并使用参与者的性别，年龄，教育水平，对医疗保健的一般信任以及使用（CO）方差的多变量分析对参与者的性别，年龄，教育水平，对医疗保健的一般信任以及对技术的一般信任进行了修改。结果：总共有398名患者参加。在高风险情况下，干预组的中位数感知能力和完整性较低，但与对照组相比，但没有统计学意义（5.8 vs 5.6; p = .16和6.3 vs 6.0; p = .06）。但是，CDSS应用对医师感知能力的影响取决于参与者的性别（p = .03）。尽管与对照组相比，男性，女性，女性中未发现对医师能力和完整性的看法显着降低（分别为p = .009和p = .01）。在低风险情况下，没有发现两组之间的信任差异。然而，对技术的信任增加对低风险情况下的仁慈和完整性产生了积极影响（分别为p = .009和p = .04）。结论：我们发现，总的来说，患者 - 医师的信任很高。但是，我们的发现表明，AI应用对患者 - 物理学关系的潜在负面影响，尤其是在女性和高风险情况下。对技术的信任总体而言，可能会增加通过治疗专业人员使用CDSS的可能性。
蒙特利尔综合症浓恐惧症：conterobia
这篇观点文章的目的是探索特定于加拿大蒙特利尔市特有的新综合症的创建：contreal：conterobia。以更学术的方式，目的是考虑导致创建新临床实体的过程，并质疑如何选择疾病的名称。在文献中，由综合症说明了一个城市名称：斯德哥尔摩综合征，Stendhal综合征，比萨综合症，哈瓦那综合征，巴黎综合征，利马综合症或哥本哈根综合征。conteropia是一种新的神学主义，反映了一种潜在的综合症，该综合症与对魁北克大都市的原始苦难的观察日益增长有关：与我们称之为锥体的清晰识别对象有关的焦虑。实际上，新的交通锥实际上已经出现在街上，在整个社区中点缀着成千上万的人，以标志着公共道路上的工作开始。在这种入侵的背景下，第一个可观察到的行为异常出现在人群中，苦难的迹象以及公民之间无助的感觉。媒体报道出现。在给定区域中，几乎30％的橙色锥体无缘无故地留在街道上，从而造成不必要的障碍和美学滋扰。我们能够观察到这种现象的一些小插曲，该现象在此阶段不能称为临床小插图，但在许多方面，这在许多方面与恐惧症有联系。在网络上传播的视频甚至显示了在道路工程的多个地方的个人，下车，抓住橙色的锥片并将其扔到街道旁边的地面上。划定该边界的光标需要研究。据我们所知，由于锥体而没有特别到急诊室的住院或访问。 这种新的半生物学或现象学可以使临床医生注意到行为可能从正常情况转变为病理。 所谓的蒙特利尔综合症使我们能够考虑心理健康与城市身份之间的联系。 需要改善这种关系。 对已经患有这种阴险综合症的个人的援助和疗法可以要求卫生专业人员或更多基于社区的预防干预措施采取个人干预措施。 这种综合症的创建是一种生物心理社会方法的一部分，该方法是蒙特利尔大学心理健康研究所（IUSMM）科学活动所熟悉的。据我们所知，由于锥体而没有特别到急诊室的住院或访问。这种新的半生物学或现象学可以使临床医生注意到行为可能从正常情况转变为病理。所谓的蒙特利尔综合症使我们能够考虑心理健康与城市身份之间的联系。需要改善这种关系。对已经患有这种阴险综合症的个人的援助和疗法可以要求卫生专业人员或更多基于社区的预防干预措施采取个人干预措施。这种综合症的创建是一种生物心理社会方法的一部分，该方法是蒙特利尔大学心理健康研究所（IUSMM）科学活动所熟悉的。
第1节
1。简介：什么是神经科学哲学？神经科学一词指定针对神经过程的跨学科科学探究。我们通常会用大脑识别这些过程，但实际上神经元分布在整个动物体内（我们的肠道中有超过5亿个神经元，构成所谓的肠神经系统）。神经科学跨学科的原因是，需要多个不同学科的研究技术来了解神经过程。最明显的是解剖学和生理学，它们解决了神经元的结构和操作以及它们建立的较大结构。遗传学对于表征神经过程的表征也非常重要，也可以介入它们，这是任何实验性研究所必需的。通常，鉴于神经过程的复杂性，对它们进行计算对象是有帮助的，从而使计算机科学成为重要的贡献者。神经过程引起极大的兴趣的原因之一是它们在行为和认知功能中的作用；因此，心理学和认知科学是神经科学的重要贡献者。是什么促使哲学家检查神经科学的？有多种动机。一个人的想法是，了解大脑会告诉我们有关自己的重要事情，这些事情与其他有关主题的哲学询问相关的事情，例如人类行动是否是自由，我们是否知道我们的世界以及它是有意识的。这种追求经常以Neurophilosophy的名字呈现，这是P. S. Churchland（1986）介绍的这个词。我们将提出一些神经哲学的问题，尤其是最后一部分。第二个动机是将哲学方法应用于神经科学的问题。哲学家通常具有使他们能够产生假设，整合不同发现，以对神经科学有用的方式阐明概念的技能。这种追求最好被称为神经科学的哲学（在认知科学的背景下，布鲁克开发了哲学和哲学之间的区别；见Brook，2009年）。在第9和10节中，我们从事神经科学的哲学。我们的主要重点将放在第三种方法上，该方法研究神经科学如何作为一门科学的作用：采用哪些方法？研究哪些生物？神经科学解释是什么样的？由于这些是关于神经科学的科学哲学问题，因此这种方法是神经科学的最佳标记哲学。由于神经科学构成了我们的询问的主题，因此我们将在各个方面介绍神经科学中发展的一些知识。因此，在第2节中，我们介绍了神经元和神经过程，在第5节中，我们提供了四个关于神经科学对基本心理过程的知识的小插图：将自己置于时空，看到世界并做出决定。，我们将在后面的示例中回到这些部分的内容。第3和第4节中，我们解决了有关神经科学家如何获得知识的基本问题：他们如何研究神经过程以及他们研究的神经过程。神经科学家的一个主要目的是为行为和认知提供解释，第6节将提供有关解释需要的说明。第7节和第8节关注有关神经科学解释的更专业的问题：提供解释的水平以及解释是否应归因于神经过程。
与事件分类帐的集成空间操作
联合商业运营（JCO）和合并空间运营（CSPO）架构工作组（CAWG）团队进行了一系列协作实验，利用称为“空间运营事件”的创新新服务来探索分布式空间操作的技术。事件分类帐是在指定方案中代表所有对象的数据结构。事件分类帐使这些场景可以快速分布到多个空间操作单元格和应用。该实验的目的是证明可以在地理和编程上不同的组之间进行分布式空间操作，每个组都利用自己的主权工具以及跨多个分类级别进行。CAWG确定了对这种能力的需求，CAWG认识到有效的跨国空间操作中心（SPOC）协作中的关键缺陷之一是缺乏统一的机器对机器（M2M）转移协议。许多SPOC没有有效的方法来电子通信正在进行的现实世界空间操作。例如，如果存在主动空间威胁，例如对手执行以下操作之一：直接上升的反卫星，会合和接近性操作（RPO）或连接，如何快速传播这些？团队将其嵌入了JCO/Dragon Army Mission Massive Management委员会（MMB）和同步服务（SS）框架中。CSPO CAWG团队提名了几个候选人的复杂性，这将证明新服务的实用性。SACT实验是在2023年11月12日至16周进行的。核心问题是“主权空间运营将如何以独特的国际SPOC（以地理和分类级别为单位）集成以交换战斗行动节奏时的共同情况意识？” JCO与空军研究实验室（AFRL）Dragon Army Software开发团队合作设计和实施符合这些标准并部署在统一数据库（UDL）中的数据结构。提议的小插图包括“新的外国发射（NFL）到地理地球轨道（GEO）RPO”，“低地球轨道（LEO）发射到RPO”，“卫星重新进入”和多个居民太空对象（RSO）非相关轨道（UCT）'通知。随后，JCO和CAWG与国际Sprint高级概念培训（SACT）实验系列进行了协调，以合并一套多样化的国际利益相关者，以证明新的Space Operations Eventing Event Event Event Event Ledger概念的功效。该倡议得到了SACT社区内政府，商业和学术机构的广泛支持。重要的参与包括澳大利亚国防科学技术（DSTG）研究与发展空间目标意识和反应（红星）计划，澳大利亚和美国的萨伯宇航员部门，佐治亚理工学院研究所（GTRI），法国科技研究所（GTRI），美国股份公司Exoanalytic（通过国防Innovientian Innoviention单位（DIUU），澳大利亚和洛克（MART），洛克和洛克（MARTAR），洛克和洛克（MARTARTAR）和洛克（MARTART），MARTANT和TARTARIAN和TARTIAN。各种候选空间操作活动是由Afrl Dragon Army使用建模和模拟（M＆S）设计的，并通过UDL实时出版。通过MMB和SS，在整个实验过程中定期发布太空操作事件分类帐。实验的结果是成功的，每个参与的利益相关者都证明了将各种事件分类帐集成到其独特系统中，并将操作事件的分析扩展到其他研究的能力。本文研究了CSPO CAWG事件分类帐实验的设计和执行，并促进了整个太空社区中服务的进一步改编。通过更广泛的太空社区对太空运营活动分类帐可能是战斗节奏协作国际空间运营的关键推动者。