公立医院人才引进与培养策略研究——以A医院为例

文章以A医院为例,探讨了公立医院人才引进与培养的策略和问题。采用文献分析法和案例分析法,论述了A医院的人才引进与培养模式,以及在此过程中面临的困境。提出了完善A医院卫生人才引进与培养的建议,包括立足长远战略并规划人才引进、构建完善的人才培养体系、建立合理有效的激励机制等,旨在为公立医院人才引进与培养提供参考和借鉴,以提高公立医院的医疗技术水平和服务能力,促进我国卫生健康事业的稳步发展。

医院人力资源管理中“以人为本”理念的实施路径

为了探讨医院人力资源管理中“以人为本”理念的实施路径,提高员工的满意度和工作绩效,推动医院的持续发展,文章采用文献综述和案例分析的方法,分析“以人为本”的内涵及应用意义,提出医院人力资源管理优化路径,医院应完善工作环境、引入柔性管理机制、细化绩效考核、深化人事制度改革,贯彻“以人为本”理念,推动医院持续发展。

高层次医学人才职业成长对离职倾向的影响研究

高层次医学人才是医疗系统的重要人才竞争力,也是各级医疗卫生系统人才流动的主要群体。该文探讨高层次医学人才职业成长、组织承诺和离职倾向的关系。采用问卷调查的方法,对七家医院的医生发放300份问卷,利用统计软件进行实证分析。结论如下:职业成长对组织承诺有正向影响,对离职倾向有负向影响,组织承诺在职业成长和离职倾向之间起完全中介作用。建议医院重视并从多方面促进高层次医学人才的职业成长,培养他们的组织承诺,采取各种措施降低员工的离职倾向。

中国人力资源管理研究现状分析——基于2007～2012年的数据分析

选取6种国内权威期刊作为文献来源,以CNKI期刊数据库为检索工具,检索到2007～2012年期间的人力资源管理学术论文534篇,对研究数量、研究类型、研究方法、统计工具、统计方法、研究设计和研究层次等方面进行分析,描述了中国6年来人力资源管理学术研究的现状。

职业成长对组织承诺和离职倾向影响研究——以高层次医学人才为例

职业成长对离职倾向的影响已经取得了一些研究成果,但职业成长对离职倾向影响的内在传导机制尚不明确。基于社会交换理论,本研究探究了组织承诺在职业成长对员工离职倾向影响的中介作用机制。以高层次医学人才为研究对象,通过对329份有效样本进行数理统计,研究发现:职业成长对离职倾向具有显著的负向影响;职业成长对组织承诺有显著的正向影响;组织承诺在职业成长与离职倾向的关系中具有中介效应。

基于医师职业精神的公立医院薪酬优化思路探讨

职业精神作为医院价值观的核心要义,它的形成与发展受外部物质环境的影响。通过问卷调查,研究医师职业精神与薪酬满意度的内在关系,分析了目前公立医院在薪酬制度上存在的问题,从医师职业精神的视角,提出优化薪酬制度的改革对策,第一要加强公立医院薪酬正向激励,提升职业精神水平,第二要重视精神激励和隐形福利,第三要加强职业道德建设,以促进职业精神的有效融合,完善公立医院薪酬制度体系。

OVMD-MPE群稀疏全变分去噪算法研究

轴承振动数据在采集过程中易受噪声干扰,无法有效突出微弱局部故障脉冲,从而影响轴承故障诊断效率。针对这一问题,提出了一种OVMD-MPE的群稀疏全变分去噪算法。首先,利用变分模态分解分解信号,再利用蚱蜢优化算法获得变分模态分解的最优参数;然后,计算各模态分量的经验模态分解,分离出噪声主导分量和有用分量;最后,通过群稀疏全变分去噪算法对噪声主导分量滤波,并将滤波后分量和有用分量合并重构去噪信号。实验结果表明:与传统的去噪方法相比,模拟重构信号的平均信噪比提高了约3.3 dB,轴承数据故障准确率提高至98.9%。

基于SPWVD-CNN的滚动轴承故障诊断

针对传统的滚动轴承故障诊断方法难以提取轴承振动数据有效特征的缺陷,提出一种基于平滑伪Wigner-Vill分布(smooth and pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的网络模型SPWVD-CNN。对振动数据进行平滑伪Wigner-Vill分布变换,将获得的时频图进行压缩,作为CNN的输入,利用迁移学习的思想进行网络训练,使得模型对于不同负载的数据具有良好的诊断性能,提高了网络的泛化能力。实验结果表明:SPWVD-CNN对轴承故障数据的平均分类准确率提升至99.27%,总体性能优于使用单一的CNN和其他传统的故障诊断方法。

基于卷积孪生神经网络的滚动轴承故障定位方法

在不同设备及不同工况的条件下,滚动轴承的振动数据分布存在差异,采用传统的深度学习模型难以应对数据集分布不一致的状况,针对这一问题,提出了一种基于卷积孪生神经网络的轴承故障定位方法。首先,选择孪生网络作为基本框架,对预处理后的设备数据进行了扩充,使之达到了数据增强的目的;然后,选择随机池化-ELU-CNN(SE-CNN)模型作为特征提取器,对设备运行数据进行了深度特征提取,利用反向传播算法更新模型参数,使模型的特征提取性能和分类性能达到了最优;最后,利用训练好的网络模型,通过集合两种数据集的混合数据集进行了实验,得到了滚动轴承的故障定位结果。研究结果表明:采用基于卷积孪生神经网络的轴承故障定位方法,其故障定位的各项评价指标均在95%以上,且其综合数据指标达到0.9863;与其他先进方法相比,在跨设备多工况下,该模型的故障定位准确度提高0.0246;模型能有效适应数据分布的差异性,且具备良好的泛化性能。

机坪感知网络的快速收敛平均一致性时间同步算法

针对机坪感知网络(APSN)的传统平均一致性时间同步算法(ATS)因其分布式迭代特点而导致收敛速度慢、算法效率低的问题,基于代数连通度影响一致性算法收敛速度的原理,提出了一种可快速收敛的平均一致性时间同步算法(FCATS)。首先,在APSN内的双跳邻居节点间添加虚拟链路来增加网络的连通性;然后,基于单跳与双跳邻居节点信息对节点的相对时钟偏斜、逻辑时钟偏斜与偏移进行更新;最后,根据时钟参数更新过程进行一致性迭代。仿真结果表明,FCATS经过一致性迭代能够得到收敛,与ATS相比,在收敛速度上提升了50%左右,在不同拓扑条件下收敛速度能够提升20%以上,可见收敛速度得到了明显改善。

基于STL-1DDCAE的轴承故障诊断研究

由于轴承原始振动数据标签信息不足,难以对其进行建模分析,针对这一问题,以美国辛辛那提大学IMS数据集为研究对象,提出了一种基于时序分解与一维深度卷积自编码网络(STL-1DDCAE)的无监督轴承故障诊断方法。首先,通过一维深度卷积自编码网络对轴承正常运行数据的非线性特征进行了挖掘,得到了健康样本的重构误差;然后,采用概率分布的方式拟合了健康样本重构误差信号,并计算了其正太分布参数;最后,利用时间序列分解(STL)方法分析了轴承的重构误差曲线,利用趋势项分量确定了轴承故障的发生时间。研究结果表明:该方法能够充分提取轴承故障特征,自适应地确定样本临界阈值,避免轴承异常状态的高误判率,准确识别3个轴承异常信号发生的时间戳为760、1780、1700,并能够根据异常检测时间点分别给轴承数据添加健康状态、内圈故障、外圈故障及滚动体故障的标签,实现数据标签化处理。

师徒关系结构、作用机制及其效应

最近几年,实践期刊和学术期刊都提出师徒关系会给徒弟、师傅和组织带来利益。在组织情境下,师徒关系已经被看作是一个需要开发的关键人力资源管理活动。师徒关系是一个经验较少的人(徒弟)和一个经验丰富的人(师傅)之间的一种一对一的关系,能够促进经验较少的员工个人经验的积累和技能的提高。近年来国外的研究者们将师徒关系作为人力资源管理领域的一个新的理论生长点,并且作为组织发展人力资源、培养人力资本的工具。本文通过文献梳理,从三个方面对师徒关系的研究进展进行了综述:师徒关系的内涵、师徒关系的测量、师徒关系的效应、影响因素及其拓展研究。最后,在分析现有师徒关系研究基础上,提出未来的研究方向和建议。