“科层—网络”双元组织结构模式下的人力资源创新配置

高质量发展目标下,“大力出奇迹”的盲目扩张已无法实现效益的同步增长,在人力资源日益成为重要生产要素的时代背景下,如何实现人才类型的有效拓展以及完成不同人力资源的科学配置成为新的管理难题。科层制下的协作方式强制化设计虽然带来了更为清晰的层级界限和权责权限,却无法保证行政条块、部门模式与事务诉求间的充分适配,来自行政权力的人员聚合分配并不能保证彼此间优势的充分互补和有效创新。借力更为发达的网络数字工具而自发围绕事务特点构建更具行为效力的新型网络结构,成为提升整体效能的内生需求。对于科层制结构和自适应网络结构间耦合度的判断,则为组织是否要进行结构变革及怎样进行结构变革提供了更为科学的参考依据,基于组织结构调整的人力资源管理也就更强调取向与方式间的动态兼顾。结合组织结构变革创新的彻底性以及不同的主导型结构模式,人力资源管理的重心与变革方向应随之调整,以保持动态适配性。

单宁酸改性互穿网络水凝胶促进断裂跟腱术后的组织重塑

背景:跟腱断裂术后的再生与重塑是临床治疗的难点,组织工程水凝胶材料为促进跟腱修复提供了可能。目的:探究单宁酸改性互穿网络水凝胶对大鼠断裂跟腱组织再生与重塑的作用。方法:①通过蓝光照射及CaSO4溶液浸泡交联制备单宁酸改性互穿网络水凝胶,表征水凝胶的微观形貌、力学性能、黏附性能、体外释药性能与生物相容性。②取30只SD大鼠,采用随机数字表法分为假手术组、手术组与水凝胶组,每组10只,后2组建立右后肢跟腱断裂模型,手术组采用改良Kessler法将断裂跟腱重新缝合,水凝胶组采用相同术式缝合断裂跟腱后将单宁酸改性互穿网络水凝胶贴片完全缠绕包裹于断端接合处。术后4周,对断裂跟腱进行影像学检查、组织学评价、生物力学测试及炎症因子水平检测。结果与结论:①扫描电镜下可见单宁酸改性互穿网络水凝胶呈多孔微观结构,孔径为3-10μm,并且水凝胶具备良好的体外释药性能、黏附强度与拉伸强度;CCK-8检测与活/死染色显示,该水凝胶对大鼠骨髓间充质干细胞增殖活性无明显影响,具备良好的生物相容性。②MRI成像显示,与手术组比较,水凝胶组大鼠跟腱呈均一低信号,跟腱前后径厚度减小,与周围组织分界更为明确,表现更接近假手术组。苏木精-伊红与Masson染色显示,手术组大鼠跟腱纤维排列松散混乱,细胞密度增加且排布杂乱,伴有明显炎性细胞浸润,部分区域出现腱内骨化;水凝胶组大鼠跟腱纤维排列有序,细胞密度降低且排布规整,炎性细胞浸润明显减少。手术组大鼠跟腱的拉伸强度低于假手术组(P<0.05),水凝胶组大鼠跟腱的拉伸强度高于手术组(P<0.05)。与假手术组比较,手术组大鼠跟腱中白细胞介素1β、白细胞介素6及肿瘤坏死因子α质量浓度及mRNA表达升高(P<0.05);与手术组比较,水凝胶组3种炎症因子水平及mRNA表达降低。③结果表明,单宁酸改性互穿网络水凝胶可显著抑制局部炎症反应、促进断裂跟腱组织重塑。

基于轻量化卷积神经网络的纬编针织物组织结构分类

为解决纬编针织物组织结构自动分类时现有方法计算量偏大的问题,基于轻量化卷积神经网络,提出了一种改进的纬编针织物组织结构分类方法。采集纬编针织物组织双面的图像,以准确判断其结构类型。在特征提取步骤中,引入了注意力机制模块,修正各个层次特征在通道域和空间域的权重。构建的双分支网络架构能并行提取织物双面的特征信息。在分类阶段,采用了串行策略来融合高维特征向量,以确定纬编针织物组织所属类别。使用准确率、宏精确率、宏召回率以及宏F_(1)评估模型的性能,并统计了参数量和计算复杂度衡量模型的资源消耗。实验结果显示,对于纬编针织物特殊的结构特点,双分支网络架构具有很好的适应性。改进后的模型增强了不同组织间的特征区分度,在受到角度旋转、尺度改变、光照条件变化等干扰下,本文方法的分类准确率可达99.51%,且保持了较小的资源消耗。

基于组织-技术依存网络的技术融合机理

技术融合能够显著提高企业的创新能力,对技术融合机理的深入探索有助于选择合适的创新伙伴和融合技术。构建依存型网络分析模型,探究技术特征和技术依附的组织特征与技术融合的关系,并对人工智能产业进行实证研究。研究表明:吸收能力强或扩散能力强的技术容易吸收或流向其他技术;技术成熟度高、技术邻近性强的两种技术容易发生双向流动;被多个组织拥有的共性技术不容易吸收其他技术,但容易流向其他技术,单个组织内拥有的技术间容易发生双向流动。

数字组织网络安全治理的生态系统思维和制度框架

数字组织是数字化时代的必然产物,是数字经济和数字社会的重要载体。数字组织的网络安全已经成为社会安全和国家安全的“命门”。数字组织网络安全治理的目标就是要保障数字组织系统内全部要素的安全。在治理思维层面,我们需要强化数字组织安全治理的系统观念和整体观念,不仅要关注关键数字要素的安全问题,更要关注“云边端生态系统”中存在的结构性安全问题。在顶层设计层面,需要从等级保护制度、网络安全审查制度和网络安全信息共享制度三个方面进一步完善网络安全治理制度框架。

社会网络视角下企业集体主义文化对组织韧性的影响研究

为了深入研究企业集体主义文化与组织韧性之间的关系,本文从社会网络视角出发,以2012—2021年我国沪深A股上市公司面板数据作为样本,研究了企业集体主义文化对组织韧性的影响作用,以及企业商业社会资本、企业政治社会资本在企业集体主义文化与组织韧性之间发挥的中介效应。研究结果表明:1)企业集体主义文化对组织韧性的影响系数为0.5137,且在1%的水平上显著,表明企业集体主义文化对组织韧性起着正向的促进作用。2)企业集体主义文化对企业商业社会资本的回归系数为11.9419,且在5%的水平上显著,表明企业集体主义文化与企业商业社会资本之间存在正相关关系,即企业集体主义文化能够促进企业商业社会资本的积累。企业集体主义文化对组织韧性的影响在加入中介变量企业商业社会资本后依然显著,回归系数为0.5171,且在1%的水平上显著,而企业商业社会资本对组织韧性的回归系数为0.0003,且在5%的水平上显著,表明企业商业社会资本在企业集体主义文化与组织韧性之间发挥着中介效应。3)企业集体主义文化对企业政治社会资本的回归系数为0.9354,且在10%的水平上显著,表明企业集体主义文化与企业政治社会资本之间存在正相关关系,即企业集体主义文化能够促进企业政治社会资本的积累。企业集体主义文化对组织韧性的影响在加入中介变量企业政治社会资本后依然显著,回归系数为0.5087,且在1%的水平上显著,而企业政治社会资本对组织韧性的回归系数为0.0054,且在10%的水平上显著,表明企业政治社会资本在企业集体主义文化与组织韧性之间同样也发挥着中介效应。

网络恶势力组织的形态解构与检察治理路径

随着常态化扫黑除恶斗争的深入推进,传统黑恶势力向网络空间转移渗透,逐渐滋生了比零散、自发的网络犯罪更具组织性、专业性和危害性的网络恶势力组织,严重破坏互联网产业发展和经济社会稳定。本文深度阐释网络恶势力组织的组织特征、行为特征和社会危害性特征,从检察视角提出全链条打击整治网络恶势力组织的对策和建议。

基于有效性分析的自组织模糊神经网络建模方法

提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。

车载自组织网络中格基签密的可认证隐私保护方案

针对车载自组织网络(VANET)中用户的隐私泄露和信息传输过程中的安全认证问题,提出一种VANET中格基签密的可认证隐私保护方案。首先,消息发送方利用接收方的公钥对消息进行签密,只有拥有私钥的接收车辆才能解密出消息,以保证消息内容在传输过程中只对授权用户可见;其次,车辆接收方解密出消息后,利用单向安全的哈希函数计算消息的哈希值,并判断是否与签密过程中的哈希值相等,实现对消息的认证;最后,采用快速数论变换(NTT)算法降低格中环上多项式乘法的计算开销,提高方案的计算效率。在随机预言机模型下证明了所提方案在适应性选择密文攻击下具有不可区分性,在适应性选择消息攻击(IND-CCA2)下具有强不可伪造性。此外,所提方案的安全性基于格上困难问题,可以抵抗量子算法攻击。仿真实验结果表明,与同类具有消息认证功能的隐私保护方案以及基于格上困难问题的签名方案相比,所提方案的通信时延至少减少了10.01%,消息丢失率至少减小了31.79%,通信开销至少减少了31.25%。因此,所提方案更适用于资源有限的VANET环境。

应用随机森林与神经网络算法的足底软组织本构参数反演方法

目的 基于随机森林(random forest, RF)算法和反向传播(back propagation, BP)神经网络算法实现对足底软组织超弹性模型本构参数的预测,以提升本构参数获取方式的效率和准确性。方法 首先建立足底软组织球形压痕实验的有限元模型,并对球形压痕实验过程进行仿真,得到具有非线性关系的位移和压痕力的数据集。将数据集进行划分,得到训练集和测试集,分别对搭建好的RF和BP神经网络(BP neural network, BPNN)模型进行训练,通过实验数据对足底软组织本构参数进行预测。最后,引入均方误差(mean square error, MSE)和决定系数(R2)对模型的预测准确性进行评估,同时对比实验曲线验证模型的有效性。结果 利用RF和BPNN模型结合有限元仿真是确定足底软组织超弹性本构参数的有效、准确的方法。训练后的RF模型MSE达到1.370 2×10^(-3),R^(2)为0.982 9;BPNN模型MSE达到4.858 1×10^(-5),R^(2)为0.999 3。反求得到适用于仿真的足底软组织的超弹性本构参数,预测得到的两组本构参数的计算响应曲线与实验曲线吻合较好。结论 基于人工智能算法模型对足底软组织超弹性本构参数的预测精度很高,相关研究成果也可以应用于足底软组织其他力学特性的研究。同时,研究结果为足底软组织本构参数的获取提供新方法,有助于快速诊断足底软组织病变等临床问题。

基于自组织映射神经网络的淮河流域生态系统服务簇时空变化特征

生态系统服务簇的识别是区域生态系统服务管理与优化的关键。量化了2000、2010、2020年淮河流域产水量(WY),水源涵养(WC),土壤保持(SC),生境质量(HQ),水质净化(WP),净初级生产力(NPP)和碳储量(CS)7种生态系统服务。并基于自组织映射神经网络(SOFM)识别了生态系统服务簇,探讨了生态系统服务簇的时空变化特征。结果表明:(1)2000—2020年,WP,NPP与WC呈上升趋势,WC的增幅最大;CS与HQ呈下降趋势。淮河流域各生态系统服务具有时空异质性,生态系统服务高值区多位于西南部山区与东北部丘陵山地地区。(2)识别了5个生态系统服务簇:核心生态服务簇,WP服务簇,WY服务簇,NPP服务簇与生态过渡服务簇。核心生态服务簇与生态过渡服务簇的面积总体增加,流域西南部山区与东北部丘陵山地地区生态系统服务提升,2000—2020年,WY服务簇与NPP服务簇间的转移面积较大,WY服务簇面积减少达60.09%,NPP服务簇面积显著增加,2020年占整个流域面积的57.02%。研究结果不仅有助于清晰认识淮河流域生态系统服务簇的空间分布格局及动态变化,也为探索淮河流域可持续的生态系统管理与规划决策奠定了基础。

基于自组织特征映射模型(SOFM)网络的中国自然资源生态安全区划

自然资源生态安全是国家安全的重要组成部分,自然资源生态安全区划对保障区域可持续发展提供了重要途径。基于自然资源数据、生态环境数据和相关区划资料,从生态敏感性与生态服务重要性角度构建了自然资源生态安全评价指标体系,进而揭示了中国自然资源生态安全的空间格局;通过建立区划的原则和指标,按照一级区主要反映自然资源空间分布格局,二级区主要揭示自然资源生态安全水平的差异,采用SOFM网络制订了中国自然资源生态安全区划方案。结果显示:(1)中国自然资源生态安全水平整体偏低,以中警与重警状态区域为主,安全和较安全状态的区域仅占24.22%,其中低安全等级区多分布于400mm等降水量线以西的干旱、半干旱区,高安全等级区则集中分布于水热资源与生物资源较为丰富的东南部地区;(2)中国自然资源生态安全区划方案包括8个一级区与27个二级区,总结归纳各大区自然资源的特征和威胁生态安全的问题,并针对二级区自然资源生态安全状况提出了对策建议。研究结果可为分区、分类推进全国自然资源可持续利用和国土空间优化提供理论支持与决策依据。

荷斯坦牛肌肉组织中与妊娠末期、泌乳期及繁殖力相关的基因共表达网络构建

【目的】筛选荷斯坦牛肌肉组织中与妊娠末期、泌乳期及繁殖力相关的关键目标基因,为进一步开展基因功能研究提供理论依据。【方法】选择GEO数据库中有关荷斯坦牛在妊娠末期、泌乳早期和泌乳中期肌肉基因表达及生育能力的数据集GSE62159,采用加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)方法进行基因共表达分析,将获得的模块与妊娠末期、泌乳中期及繁殖力性状相关联,选择各模块中连接度处于前30的基因作为枢纽基因(Hub基因),使用String网站对模块进行蛋白互作(Protein-protein interaction,PPI)网络分析,选择PPI网络中节点连接度值排名前30的基因作为核心基因,与Hub基因交集得到在肌肉中与不同生理时期及繁殖力相关的关键目标基因。【结果】研究共分析得到13个模块,其中Green、Blue两个模块分别与妊娠末期、泌乳中期相关,Magenta模块与繁殖力相关。对各目标模块内基因进行功能富集分析,富集结果显示肌肉组织中与妊娠末期相关的基因功能主要有物质代谢、能量代谢、蛋白质合成与分泌、机体对氧化应激的反应及神经退行性变等;与泌乳中期相关的基因功能有干细胞群维持、蛋白质合成与分泌、抗原加工与呈递及多种疾病发生等;与繁殖力相关的基因功能有血管形成、子宫内胚胎发育与肌动蛋白丝结合等。筛选到荷斯坦牛肌肉中与妊娠末期相关的关键基因有3个、与泌乳中期相关的关键基因有1个、与繁殖力相关的关键基因有8个。【结论】鉴定到荷斯坦牛肌肉组织中与妊娠末期相关的基因为EIF5A、ACO2和EEF1G,与泌乳中期相关的基因为EIF4A2,与繁殖力相关的基因为ITGB1、MYH9、TLN1、CAV1、COL4A1、COL4A2、FLNA和HSPG2。

预案视角下城市防汛应急组织间网络鲁棒性评价

为解决城市防汛应急预案在制订过程中,相关组织应急协同能力难以量化的问题,提出考虑级联失效的城市防汛应急组织间网络鲁棒性评价方法。首先,以北京、上海与深圳市防汛应急预案为研究对象,构建组织间网络,并提出网络攻击策略与鲁棒性评价指标;其次,计算网络特征统计参数,并分析网络拓扑特性;然后,以自然连通度为鲁棒性指标,评价城市防汛应急组织间网络在遭受节点单次攻击与连续攻击下的鲁棒性;最后,对比不同攻击下网络的鲁棒性强弱并找出对鲁棒性影响较大的关键组织。结果表明:北京、上海与深圳市防汛应急预组织间网络具有无标度特性和小世界特性;节点单次攻击时,相较于非级联失效情形,组织间网络在级联失效情况下鲁棒性较弱,造成级联失效节点数较大的组织为影响网络鲁棒性的关键组织;连续攻击时,组织间网络在蓄意攻击情形下鲁棒性较弱,度值较大的组织为影响网络鲁棒性的关键组织。

基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。

灾害治理组织网络的演化机理:一个“结构-过程-价值”整合性分析框架

解构灾害全过程治理组织网络特征及规律,揭示其在历时性演进中的变化特征,可为组织网络结构与过程的演变提供理论支撑。本文以河南郑州“7·20”特大暴雨灾害为例,构建灾害全过程治理组织网络,运用社会网络分析方法,刻画灾前、灾中和灾后不同阶段的组织网络形态,从整体上分析网络结构演变、核心-边缘区域变化特征,探究网络中核心、边缘区域的组织变化。研究发现,灾前、灾中和灾后各阶段组织网络结构变化遵循了“紧密耦合型-松散集中型-多核心结构型”的演变过程;随着灾害治理网络不同阶段的演化,组织网络的收缩性特征凸显,处于边缘区域的组织逐步退出组织网络;在“核心-边缘”结构上,灾前、灾中和灾后网络中组织的进入和退出具有较大差异,对于实际响应过程涌现的组织,随着情境的变化很难持续发挥作用。文章提出“结构-过程-价值”整合性分析框架,解释组织主体权力关系与网络结构,环境变化与核心边缘特征,并对价值进行回应,为组织网络演变的理论解释提供参考与借鉴。

面向车载自组织网络的混合信任管理方案研究

随着智能交通的快速发展,车载自组织网络(VANETs)具有广阔的发展前景,但也面临多种安全威胁。针对车载自组织网络中可能存在的内部攻击者和虚假消息,提出了一种分布式的混合信任管理方案HTMS-V。该方案考虑到车载自组织网络的特性,基于改进的主观逻辑模型结合直接信任和间接信任对网络中的车辆节点进行信任评估,基于节点间的交互记录建立节点间的信任关系;基于节点信任和节点间距离进行消息信任评估,并根据信任评估结果识别网络中的虚假消息和恶意节点。为了验证所提出方案的性能,设计了四种不同的攻击场景,在车辆网络仿真平台Veins上进行对比实验,测试HTMS-V方案在各种攻击场景下的表现。实验结果表明,HTMS-V方案能有效抵抗车载自组织网络中的各种攻击,在40%恶意节点率的情况下仍能识别大部分虚假消息和恶意节点,且HTMS-V方案的表现明显优于由主观逻辑模型和基于距离的加权投票构成的基线方案。

基于网络货运平台的中欧班列货源组织优化

本文提出了基于网络货运平台的中欧班列货运组织形式,构建了以总运输成本、总时间最小化为目标的双目标优化模型。基于网络货运平台的车货匹配模型选择车源,基于NSGA-II算法求解模型。通过算例分析,对货源地城市的货运订单进行集聚优化,确定了货源组织方案及集聚地城市,验证了模型和算法的有效性,可有效提升中欧班列的货源集聚效率。

新时代关系网络嵌入我国非正式体育组织的过程逻辑与治理路径

利用关系网络的嵌入策略,发挥非正式体育组织内成员层级间的互动效果,是新时代赋予全民健身国家战略背景下组织结构变革的重要任务。目前,非正式体育组织面临的困境是内部治理薄弱,群体结构失稳;资源持有不足,体育服务功能受限。本研究根据组织结构属性及关键任务的变化特征,将非正式体育组织划分为秩序导向型和兴趣导向型,针对其发展各阶段对群体互动表现力中“规则”和“创新”的需求侧重,选取组织的初创阶段及成长阶段作为研究重点。通过梳理关系网络嵌入的横向和纵向逻辑,研究认为秩序导向型非正式体育组织的设立前因是正式组织机械式结构和有机式结构的融合与确立,兴趣导向型非正式体育组织的设立前因是资源整合需要和社交需求,咨询网络有利于“秩序”行为的表现,友谊网络有利于“创新”行为的表现。据此提出治理路径:重视非正式体育组织关系网络的嵌入要素,通过耦合制度要素提供秩序维持的强劲治理动能,通过凝聚情感要素提供资源孕育的稳定治理结构。

一种低压台区本地HPLC+RF双模自组织通信网络身份认证方法

低压台区“源网荷储”友好互动带来用户侧智能控制设备、传感器接入需求,迫切需要面向本地HPLC+RF自组织网络技术体制,设计针对外部设备接入的安全高效身份认证方法。文中提出一种适应自组织网络的、去中心化的安全认证方案,通过台区边设备、可信代理、端设备建立本地认证链,相比现采集终端到主站的集中式认证方式,该方案可以有效降低因本地自组网网络层级加深而不断增长的安全交互开销,同时有效抵御本地自组织网络多级中继节点被挟持、流量嗅探等网络攻击。通过模拟低压台区本地自组织网络不同中继深度、不同规模外部设备接入多种场景,仿真计算获得外部设备接入台区本地通信网络安全认证交互所消耗通信资源定量分析结果,通过对比集中式认证方式,文中所提认证方案的平均资源消耗量可降低25%,且随着网络拓扑与终端规模的增长,通信资源节省效果更加明显。