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服务重塑:数字化如何弥合服务鸿沟?--基于“互联网+”医疗健康的探索性案例研究
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作者 许晖 周琪 +1 位作者 庄伟芬 单宇 《管理科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期34-55,共22页
随着服务需求端新消费行为的催生以及需求个性化的不断觉醒,服务供给端的创新模式亟待被重构,以互联网为代表的深度数字化成为跨越“服务鸿沟”的新引擎.本研究聚焦于与“互联网+”趋势深度融合的医疗健康行业,选取厦门“医疗健康+互联... 随着服务需求端新消费行为的催生以及需求个性化的不断觉醒,服务供给端的创新模式亟待被重构,以互联网为代表的深度数字化成为跨越“服务鸿沟”的新引擎.本研究聚焦于与“互联网+”趋势深度融合的医疗健康行业,选取厦门“医疗健康+互联网”和微医“互联网+医疗健康”的服务模式,系统探索了数字赋能下弥合服务鸿沟的服务重塑机制.研究发现:第一,服务鸿沟可解构为信息不对称、资源错配和数据孤岛三个层面;第二,基于数字赋能的服务重塑是弥合服务鸿沟的关键路径,并主要表现为服务设计重塑、服务传递重塑和服务交互重塑对服务鸿沟的弥合过程;第三,“医疗健康+互联网”和“互联网+医疗健康”的服务重塑机制分别遵循服务数字化逻辑和数字服务化逻辑,前者聚焦基于数字技术的服务主导逻辑及服务性质的转变,而后者关注基于数字技术的应用及创新性扩散.本研究最终所形成的理论框架,能够贡献于现有文献对于服务鸿沟弥合路径探寻不足所造成的理论缺口,基于数字赋能下服务重塑机制提炼出的服务数字化与数字服务化逻辑,进一步深化了对数字技术与服务化领域深度融合背后所蕴含理论规律的挖掘与探索. 展开更多
关键词 服务鸿沟 服务重塑 数字化 医疗健康
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(I+S_(max))预条件Gauss-Seidel迭代法进一步探索 被引量:5
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作者 庄伟芬 卢琳璋 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第B08期349-352,共4页
Kotakemori研究了不可约对角占优Z 阵的(I+Smax)预条件Gauss Seidel迭代法,并证明在一定条件下,进行(I+Smax)预处理比(I+S)预处理收敛效果更好.本文将其收敛性定理推广到具有广泛应用背景的H 阵,并将这两类预条件Gauss Seidel迭代法相... Kotakemori研究了不可约对角占优Z 阵的(I+Smax)预条件Gauss Seidel迭代法,并证明在一定条件下,进行(I+Smax)预处理比(I+S)预处理收敛效果更好.本文将其收敛性定理推广到具有广泛应用背景的H 阵,并将这两类预条件Gauss Seidel迭代法相结合对不可约非奇M 阵进行两次适当的预处理,数值例子表明这样可以大大加快Gauss Seidel迭代法的收敛速度. 展开更多
关键词 预条件Gauss-Seidel迭代法 收敛速度 H-矩阵 收敛性定理 线性方程组
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基于反馈闭环控制理论的临床路径PDCA持续改进体系研究 被引量:7
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作者 叶荔姗 李湧 +3 位作者 庄伟芬 严武 李宏伟 徐航 《中国数字医学》 2017年第5期20-23,共4页
运用控制论方法,将控制理论领域反馈的闭环控制法、管理学的PDCA循环等方法运用于信息系统的整合建设,建立电子病历—电子医嘱—临床路径—医院管理信息系统的"全闭环"临床路径执行和反馈体系,建立了疾病诊疗规范制定、临床... 运用控制论方法,将控制理论领域反馈的闭环控制法、管理学的PDCA循环等方法运用于信息系统的整合建设,建立电子病历—电子医嘱—临床路径—医院管理信息系统的"全闭环"临床路径执行和反馈体系,建立了疾病诊疗规范制定、临床操作服务、过程质量监管三位一体的医疗服务安全质量监测与持续改进闭环体系,临床路径信息管理平台对加强医疗服务安全动态监管,促进科学化、精细化、专业化管理,改善服务水平,提高效率具有不可或缺的重要作用。 展开更多
关键词 临床路径 控制论 闭环 反馈 PDCA 神经网络
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On the Monotonicity of Convergence Rate of Modified Gauss-Seidel Method
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作者 庄伟芬 卢琳璋 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2004年第4期439-443,共5页
In this note, we prove that the convergence rate of the modified Gauss-Seidel (MGS) method with preconditional I+S α is a monotonic function of preconditioning parameter α. Based on this result, to achieve better c... In this note, we prove that the convergence rate of the modified Gauss-Seidel (MGS) method with preconditional I+S α is a monotonic function of preconditioning parameter α. Based on this result, to achieve better convergence rate we suggest proforming twice preconditoning when applying the MGS method to solve a linear system whose coefficient matrix is an irreducible non-singular M-matrix. 展开更多
关键词 PRECONDITIONING convergence rate modified Gauss-Seidel monotonicity.
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