关于建立医院技术协作群的实践与思考

建立技术协作群是提高医院整体技术水平的重要手段。结合实际,阐述了建立技术协作群的目的和意义,提出了以建立技术协作组、技术协作中心和技术协作网络为主要形式的构建模式,同时对协作原则、协作内容和运作方式进行了系统阐述,提供了一套建立医院技术协作群的基本思路和途径。要确保医院技术协作群的顺利建立和富有成效,领导重视是前提,选准协作课题和牵头人是关键,加强密切协调是重要环节。

论医院技术协作群的构建与运作

医院技术建设要实现大突破，必须进行大协作。本文从理论上阐述了建立医院技术协作群的基本概念、基本构建形式和基本实施步骤。要确保医院协作群的正常运转必须明确目标，选准突破口，提供强有力的支持条件，同时应注意加强协调。

协作群生产概念的经济学意义

协作群生产概念的经济学意义李曜协作群生产，是指各种生产要素所有者以协作关系，形成一个群体进入生产过程，创造产品。它有两个基本特征：一是生产中投入多种要素，各种要素密切合作、不可分割。二是产品或产值中难以观察或计量每个要素贡献大小。显然，现代企业生产，...

DDSS中Agent协作群的构建与算法分析

文章通过对DDSS中的多agent协作关系的分析,提出了agent协作群的概念,对如何构建agent协作群作了分析和说明,并通过举例和公式化描述,给出了agent协作群的构成与算法;就算法的工作原理和实现步骤作了简单的描述,引入了一些设定的函数和向量。

一种基于叠加编码改进的协作群用户译码算法

针对回程容量有限的多点协作网络,提出了一种基于叠加编码改进的协作群用户译码算法。该算法的基本思想:在用户侧通过叠加编码将信息进行分层后发送,在节点侧进行多阶段的群用户译码,节点间通过回程链路交互部分译码结进行串行干扰抵消,从而实现回程链路容量有限约束下的上行多节点协作接收。仿真结果表明:所提算法能显著提升系统和速率,随着回程容量增加,算法逐渐逼近性能极限。

群组协作的移动群智感知任务分配方法

时空覆盖类感知任务对参与者的时间与空间约束使得传统单参与者模式难以适用。为此,该文提出群组协作的移动群智感知任务分配方法,以群组模式替代传统单参与者模式。设计层次化群组协作的任务分配框架,提出偏好感知的社交群组生成方法,引入社交关系生成社交群组,提高任务完成率。提出效用优化的任务群组匹配方法,采用网络流理论进行群组-任务匹配,保证平台效用最大化。仿真结果表明所提方法在任务完成率与平台效用方面均有较大提升。

论医院技术协作群的构建

医院技术建设要实现大突破，必须进行大协作。近几年来，我们围绕建立医院技术协作群这一协作模式进行了实践。笔者对建立医院技术协作群的基本概念、基本构建形式和基本实施步骤进行了阐述。医院技术协作群就是以医院为主体，以临床医疗、人才培养和医学科研为主要内容，以科间协作、院际协作、院所协作和院校协作为主要手段，集技术协作组、协作中心和协作网络为一体的协作群体。其基本的实施步骤包括协作课题的选择与论证、协作对象的选择、组建、运作和考评。要确保医院技术协作群的正常运转必须明确目标，选准突破口，提供强有力的支撑条件，同时应注意加强协调。

面向社群协作的社区老龄幸福感服务创新设计

目的将社群协作理念应用于社区养老服务中,探究老龄相关社群构建与场所营造的策略,通过创新服务模式来满足老龄群体的幸福感需求。方法运用参与式研究方法针对社区老龄幸福感需求展开调研;遵循Censydiam需求动机分析模型,归纳用户康乐行为特征和挖掘隐藏情感需求,聚类得出社交驱动型、休闲驱动型、兴趣驱动型和价值驱动型四种类型老年人,并以需求为导向探索设计机会点。结果通过社区老龄需求分析,得出粘性社群、增强协作与提升幸福感社群服务设计策略,结合利益相关者分析,构建社区与社群结合的老龄兴趣型社群服务系统并为其营造相关场所。结论通过原型测试发现,以社群开展协作能有效提高社区老龄的参与感和自我实现感进而增强老龄福祉,为社区老龄幸福感设计活动提供可借鉴的理论依据和新的参考思路。

基于多蚁群协作的遥感图像特征提取方法

该文提出一种基于多蚁群协作的遥感图像特征提取方法。首先建立遥感图像的多分辨率表示,并在不同分辨率图像上释放蚁群。低分辨率图像上的蚁群以相位一致性作为启发信息,高分辨率图像中的蚁群以梯度强度作为启发信息,两个蚁群通过共享的信息素矩阵实现协作,完成图像特征检测。最后根据信息素矩阵提取图像特征。由于该方法在不同分辨率上引入了多种启发信息,因而能够提取更加完整和有意义的图像特征,表现出更强的智能性。

综合维度学习的多群协作粒子群优化算法

针对维度学习策略(dimensional learning strategy,DLS)中存在的过度开发问题,提出了一种综合维度学习的多群协作粒子群优化算法(CDL-MCPSO)。为提高种群搜索效率,采用基于主从范式的集群结构,将种群划分为一个主群和四个从群,主群执行综合学习策略在搜索空间进行大范围探索,从群执行综合维度学习策略(comprehensive dimensional learning,CDL)在局部最优解附近进行高精度的开发,主从群通过执行具有不同职能的算法能够有效实现其在勘探和开发之间的平衡;同时为保持种群多样性,提出了一种新的解交换机制(SEM)用于在主从群独立运行各自算法若干代之后进行信息的交流与协作,以指导粒子后期进行更准确的搜索;最后,针对初始化过程随机性过高,运用拉丁超立方体采样方法对算法重建输入分布。为验证CDL-MCPSO的有效性,将其与五种粒子群算法变体在10个测试函数上进行实验对比,结果表明该算法总是可以找到优于或相当于对比算法的解,在求解复杂函数时具有可行性和高效性。

“逆群”协作粒群方法及在函数优化中的应用

为提高不同粒子群之间的协作性能,减小粒子群局部收敛现象,提出了一种"逆群"协作粒子群方法,利用不同动作特性的两个群之间的相互协作,来提高粒群算法的性能。在此方法中,一个粒子群追随较好的位置,另一个群是远离较差的位置,与传统的粒子协作方法不同,在粒子飞翔的过程中,两群不仅交换较好的信息,同时也交换较差的信息,通过充分利用这两种信息,两群共同完成任务的求解。在完成算法设计的基础上,对两个群的运动特性和算法的收敛性进行分析,通过函数的优化实验验证了方法的有效性。

群组协作模式下的网络视频会议系统

针对群组协作模式下多学科协同产品设计过程的需求,开发一个纯软件的多点网络视频会议系统。采用类B/S结构设计。基于Java媒体框架(JMF)和流媒体技术,完成系统框架设计、功能设计和媒体流交互过程的管理与控制机制,并实现与产品数据管理(PDM)系统的集成。系统提供了多学科协同过程知识交流与共享、设计冲突消解的实时多媒体应用环境。

Groupflow:解决群组成员协作问题的工作流原型系统

实际的业务流程管理中,多组之间的协作日趋频繁。WFMC并没有提及各工作流管理系统间的多组协作。本文提要一个解决群组协作问题的工作流原型系统Groupflow,并介绍基于这个原型系统的支持多群组协作的工作流管理系统及其实用性。

面向协作企业群的三阶段主客观公平权重动态评价

为构建汽车产业链协作企业群评价模型,根据核心制造厂的评价需求,设计了一套可定制的协作企业群评价指标体系,包括通用评价指标和专用评价指标。为避免单一主客观权重或组合权重带来的不稳定性,采用Delphi法、层次分析法、熵权法和指标相关性权重法分别计算主客观权重,为使指标的权重公平合理,建立了三阶段主客观公平权重优化模型,并提出三阶段主客观公平权重评价算法。针对协作企业长期不变的评价级别,提出改进的贝叶斯增量更新分类评价算法,实现了不同时间段协作企业的动态评价。通过实例和对比分析验证了评价模型的有效性和合理性。

基于面向方面的组件化群组协作模型的应用研究

群组协作可以简单理解为人们为完成某一任务的各种协作活动.组件化群组协作是利用面向对象思想对群组协作中的各要素进行重组改进.首先提出了一个较为合理的支持组件化的群组协作模型,其中包括会议激活组件、会议管理组件、会议协调组件和会议工具组件,并对这四个组件的功能进行概要介绍.随后描述该模型在实现过程中遇到的问题——并发性管理,接着提出基于面向方面的解决方案.最后在文章的末尾指出了本研究的下一步目标.

群组协作社交网络关系的分析及可视化

社交网络的研究应用领域广泛,大多数的研究主要关注于社交网络结构中节点和链接的变化,研究角度较为单一.而群组协作关系在社交网络中较为普遍,为更好地探索群组协作过程中群组级别网络结构的演变,首先将组级任务添加到用于图可视化的任务分类中,针对协作关系网络的特性,设置一个适用于群组协作关系分析的任务分类法,根据此任务分类法设置探究群组协作需完成的任务;然后设计相关可视化视图,以更直观的方式展示群组之间以及群组内部协作关系的特征以及随时间推进的演变模式;最后在学术协作文献数据集上进行具体案例分析,通过用户评估实验,采用李克特量表对调查问卷进行分析,验证了设计可视化视图的有效性和实用性,可为社交网络关系分析人员提供群组协作的可视化分析方法,更便于对群组协作网络关系的进一步探究和应用.

基于多子人口群协作进化的拦截轨道优化

针对基本遗传算法对航天器拦截轨道数值优化计算效率较低的问题,提出了一种新的基于多子人口群协作进化的算法。使用子人口划分技术提高了人口多样性防止早熟,用免疫算子减小搜索空间,两者都加速了进化计算过程。应用此算法求解了具有推力约束和拦截时间约束使燃料消耗量最小的航天器拦截轨道,并分析了其与基本遗传算法的不同。通过航天器拦截轨道仿真表明,该算法优于基本遗传算法,可用较少的计算时间得到全局最佳解,提高了航天器拦截轨道优化的计算效率。

开放百科隐性协作社群研究

通过开放百科协作编辑成员的聚类分析和社群网络分析,能够揭示社区中具有共同兴趣爱好和相似编辑倾向的隐性协作社群及其成员结构。本文首先基于间接交流和编辑共现网络的分析,提出了隐性协作社群的概念和编辑共现系数的计算方法,然后以维基百科协作编辑数据源为基础,对社群网络进行了实证分析。主要结论如下:编辑共现系数可以作为开放百科贡献者聚类分析和加权网络分析的基础;基于编辑共现网络而形成的隐性协作社群可以佐证贡献者内部存在明显的聚类现象。