检索结果-内蒙古大学图书馆

海尔：传统组织如何被成功激活？

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中国品牌与防伪 2016年第10期 49-51页

作者：孙中元

海尔的互联网转型，正在不断被世界瞩目和认可。从砸冰箱到砸组织，在“人人创客”的战略推动下，海尔三年间孕育了2000个创客项目，其中上百个产值过亿。在传统制造业步履维艰的背景下，为什么海尔创造了这个传奇？

关键词：传统组织海尔激活成功传统制造业互联网

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海尔:传统组织如何被成功激活?

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中外管理 2016年第8期 109-111页

作者：孙中元海尔大学

海尔的互联网转型，正在不断被世界瞩目和认可。从砸冰箱到砸组织在，在“人人创客”的战略推动下，海尔三年间孕育了2000个创客项目，其中上百个产值过亿，在传统制造业步履维艰的背景下，为什么海尔创造了这个传奇？

关键词：传统组织海尔激活成功传统制造业互联网

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北京传统组织依附型青年自组织发展状况实证研究

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北京青年研究 2015年第1期24卷 54-59页

作者：马灿中国青年政治学院

完全依托传统组织产生的青年自组织相对外部自组织而言对传统组织的影响更大。通过对北京三家企业团支部进行全员调查,发现传统组织依附型青年自组织具有规模小、总量大、覆盖广;活跃程度与组织规模呈反向关系,但普遍活动频率比较高、... 详细信息

完全依托传统组织产生的青年自组织相对外部自组织而言对传统组织的影响更大。通过对北京三家企业团支部进行全员调查,发现传统组织依附型青年自组织具有规模小、总量大、覆盖广;活跃程度与组织规模呈反向关系,但普遍活动频率比较高、活跃分子比较多、成员参与意识比较好;自组织内部稳定性呈现两极性,总体存在一定震荡性;活动形式多样,青年成员对所组织活动比较满意等特征。基于调研所发现的问题,从传统组织与自组织双方面对自组织的发展给出了注重文化内核的引领作用、加大与传统组织的良性互动、规范发起人行为、加强管理规范性以及扩大和稳定经费来源的五项建议。

关键词：传统组织青年自组织发展状况建议

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一种基于组织特征属性自适应更新的组织成员挖掘方法、介质及装置

一种基于组织特征属性自适应更新的组织成员挖掘方法、介质及装置

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作者：刘锟曾曦肖宁郭兴文王效武王海兮 610041 四川省成都市高新区创业路8号

本发明提供一种基于组织特征属性自适应更新的组织成员挖掘方法、介质及装置，所述方法包括：抽取组织属性和组织成员属性；将抽取的组织属性和组织成员属性进行向量化表示；对组织属性向量和组织成员属性向量进行属性聚类；根据属性聚... 详细信息

标准号: CN117827929B

本发明提供一种基于组织特征属性自适应更新的组织成员挖掘方法、介质及装置，所述方法包括：抽取组织属性和组织成员属性；将抽取的组织属性和组织成员属性进行向量化表示；对组织属性向量和组织成员属性向量进行属性聚类；根据属性聚类结果进行组织特征属性筛选和自适应更新；利用筛选的组织特征属性进行组织成员挖掘。本发明解决了传统组织特征属性框架和属性值严重依赖专家知识固定不变，没有考虑组织成员属性动态变化过程，导致组织成员识别效果差的问题，提高了组织成员挖掘的准确性和召回率。

关键词：成员属性特征属性自适应更新挖掘抽取筛选动态变化过程成员识别传统组织聚类结果属性向量专家知识向量化聚类向量

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一种基于组织特征属性自适应更新的组织成员挖掘方法、介质及装置

一种基于组织特征属性自适应更新的组织成员挖掘方法、介质及装置

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作者：刘锟曾曦肖宁郭兴文王效武王海兮 610041 四川省成都市高新区创业路8号

标准号: CN117827929A

关键词：成员属性特征属性自适应更新挖掘抽取筛选动态变化过程成员识别传统组织聚类结果属性向量专家知识向量化聚类向量

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基于对比学习多模态的弱监督胃癌组织病理图像分类方法、系统

基于对比学习多模态的弱监督胃癌组织病理图像分类方法、系统

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作者：金怀平陶玉泉李振辉陶海波王彬 650093 云南省昆明市五华区学府路253号

本发明公开了一种基于对比学习多模态的弱监督胃癌组织病理图像分类方法、系统。本发明至少解决了传统组织病理图片分类方法中的两个难点问题：缺乏细粒度标签和未充分利用临床信息。针对这些问题，本发明首先使用自监督网络SimCLR模型... 详细信息

标准号: CN116704245A

本发明公开了一种基于对比学习多模态的弱监督胃癌组织病理图像分类方法、系统。本发明至少解决了传统组织病理图片分类方法中的两个难点问题：缺乏细粒度标签和未充分利用临床信息。针对这些问题，本发明首先使用自监督网络SimCLR模型对组织病理图像进行特征提取，该方法能够从无标签的数据中自行学习到有意义的特征，从而有效地提取组织病理图片的特征表示，降低了对细粒度标签的需求，同时减轻了数据标注的负担；其次，通过使用多模态融合方法，将不同放大的组织病理图像特征与临床结构化信息融合在一起，为分类模型提供更丰富的特征以便学习，实现更精确的生存预测，以满足临床辅助诊断的需要。

关键词：病理图像病理图片标签多模态细粒度结构化信息传统组织分类模型辅助诊断临床信息难点问题数据标注特征表示特征提取胃癌组织融合有效地分类学习放大监督预测网络

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机械增强型组织工程角膜内皮的体外构建方法

机械增强型组织工程角膜内皮的体外构建方法

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作者：樊廷俊赵君 266100 山东省青岛市崂山区松岭路238号

机械增强型组织工程角膜内皮的体外构建方法，包括利用已有的人角膜内皮种子细胞，以及机械强度增强后的去上皮层羊膜载体支架，通过添加专用培养体系，将人角膜内皮种子细胞悬液接种到机械增强型去上皮层羊膜载体支架上，即构建出机械... 详细信息

标准号: CN115006593B

机械增强型组织工程角膜内皮的体外构建方法，包括利用已有的人角膜内皮种子细胞，以及机械强度增强后的去上皮层羊膜载体支架，通过添加专用培养体系，将人角膜内皮种子细胞悬液接种到机械增强型去上皮层羊膜载体支架上，即构建出机械性能、组织结构和功能与正常角膜内皮相近的组织工程角膜内皮。本发明攻克了传统组织工程角膜内皮机械性能不足无法应用于DMEK术式的难题，同时构建出的组织工程角膜内皮具有角膜内皮细胞密度极高、连接紧密的单层内皮结构（高达3500~3800个细胞/mm²，相当于0~3岁儿童的角膜内皮细胞密度），且移植到刮除角膜内皮的家猫及猕猴眼中可使动物角膜长期维持透明，重建出可以行使正常功能的角膜内皮。

关键词：内皮组织工程角膜角膜内皮机械性能角膜内皮细胞内皮种子细胞机械增强羊膜载体人角膜上皮层构建支架机械强度增强传统组织动物角膜连接紧密培养体系体外构建正常功能正常角膜组织结构猕猴单层刮除家猫术式悬液接种细胞移植透明重建应用

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一种景天科多肉植物通用的开放式组织培养方法

一种景天科多肉植物通用的开放式组织培养方法

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作者：唐映红伍茗郑伊倩罗璐陈建荣栾明宝 415000 湖南省常德市武陵区洞庭大道3150号

本发明涉及植物组织培养技术领域，具体公开了一种景天科多肉植物通用的开放式组织培养方法。本发明的步骤包括外植体消毒、叶片增殖分化出芽和芽生根。一种景天科多肉植物通用的开放式组织培养方法包括外植体的消毒方法为75％乙醇浸泡... 详细信息

标准号: CN116098064A

本发明涉及植物组织培养技术领域，具体公开了一种景天科多肉植物通用的开放式组织培养方法。本发明的步骤包括外植体消毒、叶片增殖分化出芽和芽生根。一种景天科多肉植物通用的开放式组织培养方法包括外植体的消毒方法为75％乙醇浸泡30s、2％次氯酸钠浸泡10min、无菌蒸馏水快速洗3‑5次；叶片增殖分化出芽培养基为MS+3mg/L6‑BA+0.8mg/LNAA+2mL/L植培净Ⅱ型+5g/L琼脂+20g/L蔗糖；芽生根培养基为MS+1mg/LIBA+0.5mg/LNAA+0.1mg/LKT+4mL/L植培净Ⅰ型+5g/L琼脂+20g/L蔗糖，培养基pH为5.8。本方法相比传统组织培养，无需高温高压灭菌，操作步骤可脱离严格无菌的操作环境，大大节约成本；相比叶插法和分株法，可快速、优质的为多种景天科多肉植物的应用提供大量原材料。

关键词：景天科开放式组织蔗糖通用的出芽琼脂叶片增殖植物组织培养技术高温高压灭菌分化生根培养基外植体消毒无菌蒸馏水操作环境传统组织次氯酸钠培养基pH 乙醇浸泡应用提供培养基分株法可脱离外植体无菌浸泡生根消毒节约

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基于5G消息的活动组织方法及装置

基于5G消息的活动组织方法及装置

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作者：肖卉 200120 上海市浦东新区(上海)自由贸易试验区银城中路200号4楼408室

本发明提供一种基于5G消息的活动组织方法及装置，所述方法包括：接收用户通过客户端发送的请求消息；基于所述请求消息确定用户意图，并向所述客户端发送信息收集请求；接收所述客户端基于所述信息收集请求确定的活动信息；调用目标算... 详细信息

标准号: CN116489608A

本发明提供一种基于5G消息的活动组织方法及装置，所述方法包括：接收用户通过客户端发送的请求消息；基于所述请求消息确定用户意图，并向所述客户端发送信息收集请求；接收所述客户端基于所述信息收集请求确定的活动信息；调用目标算法，基于所述目标算法对所述活动信息进行信息识别，得到与所述活动信息对应的通知消息；将所述通知消息发送至客户端，以供用户基于所述通知消息参与目标活动。本发明能够弥补传统组织活动方面存在的不足，有助于进一步提升组织活动的工作效率，调动用户参与活动的积极性，强化学习教育效果。

关键词：客户端活动信息请求消息通知消息算法通知消息发送传统组织调用目标发送信息工作效率活动组织教育效果接收用户目标活动强化学习信息识别信息收集用户参与用户意图组织活动发送

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一种基于深度学习两阶段推理网络的病理图像分类方法

一种基于深度学习两阶段推理网络的病理图像分类方法

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作者：金怀平王兴杭陶海波李振辉王彬 650093 云南省昆明市五华区一二一大街文昌路68号

本发明公开了一种基于深度学习两阶段推理网络的病理图像分类方法。本发明至少解决了传统组织病理图片分类方法中的三个难点问题：计算复杂度高、未考虑到不同区域的差异性和未有效同步关注局部‑全局信息。针对这些问题，本发明首先使... 详细信息

标准号: CN117994587A

本发明公开了一种基于深度学习两阶段推理网络的病理图像分类方法。本发明至少解决了传统组织病理图片分类方法中的三个难点问题：计算复杂度高、未考虑到不同区域的差异性和未有效同步关注局部‑全局信息。针对这些问题，本发明首先使用相对位置编码Vision Transformer模型对组织病理图像进行特征提取；然后利用全局注意力模块来提取全局信息，从而有效的提取组织病理图像的特征表示；如果关键信息未被充分识别，最后在细推理阶段通过可微分模块来提取存在差异化的局部图像区域，实现更细粒度的筛选，以满足临床辅助诊断的需要。相对于传统方法，本发明仅需要更少的计算资源就能达到一个更佳的识别精度。

关键词：病理图像全局信息推理局部图像区域计算复杂度病理图片传统组织辅助诊断关键信息计算资源难点问题特征表示特征提取微分模块位置编码有效同步差异化差异性两阶段细粒度分类注意力筛选全局网络学习

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