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激励机制在公立医院人力资源管理中的应用探讨

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中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 2024年第6期 0148-0151页

作者：李若山西省运城市中心医院山西运城044000

医院所提供的医疗服务安全性和有效性,以及整体服务质量的高低,在很大程度上取决于其医护人员的职业素养与工作态度。尤其是患者在医院接受治疗时的效率和满意度,也与医护团队的服务直接相关联。因此,在医院人力资源管理框架内,构建并... 详细信息

医院所提供的医疗服务安全性和有效性,以及整体服务质量的高低,在很大程度上取决于其医护人员的职业素养与工作态度。尤其是患者在医院接受治疗时的效率和满意度,也与医护团队的服务直接相关联。因此,在医院人力资源管理框架内,构建并实施有效的激励机制对于提升员工工作效能极为重要。然而,由于医院内部科室划分多样、职称评定体系复杂等现实难题,激励机制的实际执行与理想状态之间尚存在一定的挑战。针对这一现状,本文深入剖析了激励机制在医院人力资源管理中的应用困境,并试图提出改进策略,为医疗机构提供一套更为科学合理的激励机制优化方案,以期促进医院更高效、精准地进行人力资源管理改革与实践。

关键词：激励机制公立医院人力资源管理

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供电服务站“量化积分+指标评估”考核法

大众用电 2024年第4期 23-23页

作者：李若薛宇曦国网常德供电公司湖南

“量化积分+指标评估”考核法针对供电服务站台区经理“网格化全能服务”的业务运作要求,围绕台区经理主要工作职责和承担的关键业绩指标,在员工承载力分析的基础上,将绩效考核内容分为量化积分和指标评估两部分,综合考虑不同供电网格... 详细信息

“量化积分+指标评估”考核法针对供电服务站台区经理“网格化全能服务”的业务运作要求,围绕台区经理主要工作职责和承担的关键业绩指标,在员工承载力分析的基础上,将绩效考核内容分为量化积分和指标评估两部分,综合考虑不同供电网格区域之间的差异性因素,实行“多劳多得、绩优多得”的考核方式,有效提升考核精准度。

关键词：供电服务业务运作绩效考核量化积分关键业绩指标考核法多劳多得网格化

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基于改进狼群算法优化LSTM网络的舆情演化预测

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复杂系统与复杂性科学 2024年第1期21卷 1-11页

作者：李若晨肖人彬华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸... 详细信息

为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸鱼优化算法中的螺旋改进围攻机制,增强狼群的局部搜索能力;引入记忆力机制,使用双向记忆种群增加狼群协同合作能力,将改进后的狼群算法应用到LSTM神经网络的超参数预测。采用“新冠疫情”和“食品安全”等关键词作为实例,证明了IWPA-LSTM神经网络舆情演化预测模型具有良好的准确性和普适性,适用于多种舆情演化的预测。

关键词：舆情演化预测狼群算法 LSTM神经网络 Halton Sequence 正弦扰动鲸鱼螺旋围攻机制记忆力机制

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故宫博物院院刊 2024年第1期 104-123,169页

作者：李若晴广州美术学院美术史系

石涛晚年出佛入道,对于道教仙山罗浮山十分向往,以罗浮山为题材创作了不少山水画。本文以美国普林斯顿大学博物馆、德国科隆东亚艺术博物馆所藏两册石涛绘《罗浮图》册为中心,通过比对,指出石涛依据的乃是韩晃《罗浮野乘》一书,石涛不... 详细信息

石涛晚年出佛入道,对于道教仙山罗浮山十分向往,以罗浮山为题材创作了不少山水画。本文以美国普林斯顿大学博物馆、德国科隆东亚艺术博物馆所藏两册石涛绘《罗浮图》册为中心,通过比对,指出石涛依据的乃是韩晃《罗浮野乘》一书,石涛不仅抄录《罗浮野乘》中的诗文,而且构图也来源于书中的版画插图。《罗浮野乘》初刊于崇祯十二年,再刊于康熙四十年,作者认为,石涛作品依据的是康熙版,而且进一步指出,17世纪蓬勃发展的出版业与视觉文化催生了精彩纷呈的山志版画插图,为山水画家的创作提供了新的创作源泉。

关键词：罗浮山石涛野乘版画

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基于CVAE-LSTM的服务器KPI异常检测

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系统工程与电子技术 2024年

作者：沈夏闰李若楠北京航天情报与信息研究所国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心

异常检测对于关键性能指标（Key Performance Indicator，简称KPI）是智慧运维流程中的基石，对于故障报警和保障服务器安全具有重要意义。深度生成模型已经能很好的解决机器学习模型深度特征表征能力差的问题，但对于KPI数据中时间信... 详细信息

异常检测对于关键性能指标（Key Performance Indicator，简称KPI）是智慧运维流程中的基石，对于故障报警和保障服务器安全具有重要意义。深度生成模型已经能很好的解决机器学习模型深度特征表征能力差的问题，但对于KPI数据中时间信息的处理和长时信息的捕获存在不足。为此本文提出了一种基于条件变分编码器和长短时记忆网络相结合的KPI异常检测模型，利用变分编码器网络强大的表征能力，并将时间信息添加到深度自编码器中，利用长短时记忆网络的长时记忆能力，提高模型的长时异常学习和处理能力，使用训练好的变分编码器网络来进一步训练长短时记忆网络。通过在3个公开的数据集上与其他深度学习模型进行了对比实验。实验结果表明，在F1值方面，本文模型的性能优于单独的长短时记忆网络和一些效果较好的深度学习模型。

关键词： KPI异常检测变分编码器长短时记忆网络关键性能指标深度学习

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沙漏（组诗）

山花 2024年第3期 135-138页

作者：李若行

关键词：

有关远处转移性分化型甲状腺癌放射性碘治疗的意义

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中国实用外科杂志 2024年第6期 619-624页

作者：林岩松李若尘中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院核医学科疑难重症及罕见病国家重点实验室核医学分子靶向诊疗北京市重点实验室

分化型甲状腺癌（DTC）是一种常见的甲状腺癌类型，包括甲状腺乳头状癌（PTC）、甲状腺滤泡癌（FTC）和甲状腺嗜酸细胞癌（OTC）。尽管大多数DTC病人通过手术、放射性碘治疗（RAIT）和促甲状腺激素（TSH）抑制治疗后预后较好，但仍有部... 详细信息

分化型甲状腺癌（DTC）是一种常见的甲状腺癌类型，包括甲状腺乳头状癌（PTC）、甲状腺滤泡癌（FTC）和甲状腺嗜酸细胞癌（OTC）。尽管大多数DTC病人通过手术、放射性碘治疗（RAIT）和促甲状腺激素（TSH）抑制治疗后预后较好，但仍有部分病人发展为远处转移性分化型甲状腺癌（DM-DTC），其中肺和骨是最常见的转移部位。RAIT是DM-DTC术后的一线治疗手段，能有效降低复发及死亡风险。针对DM-DTC,RAIT的治疗方案需基于病人的病灶摄碘特征进行个体化制定。研究结果显示，RAIT在肺微转移灶的完全缓解率较高，而对于骨转移病人，虽然治愈率低但能显著改善预后。此外，RAIT前的准备工作如升高TSH水平和低碘饮食也对治疗效果有重要影响。病灶摄碘能力的预评估[如诊断性全身显像（Dx-WBS）]和分子特征(如BRAFV600E和TERT启动子突变)的检测有助于预测RAIT疗效和放射性碘治疗抵抗（RAIR）-DTC的风险。对于不摄碘或疗效不佳的病人，可考虑其他局部治疗或新型分子靶向药物，以提高生存率和生活质量。总体而言，RAIT在DM-DTC的治疗中发挥了关键作用，但需要根据个体情况进行综合决策和动态调整。

关键词：分化型甲状腺癌远处转移放射性碘治疗

青藏高原东南部-川西地区夏季小时极端降水事件特征研究

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高原气象 2024年

作者：李若莹姚秀萍中国气象科学研究院中国气象局气象干部培训学院

利用2005-2020年6-8月109个测站的小时降水资料，分析了高原东南部-川西地区（28°N-33°N、90°E-105°E）夏季小时极端降水事件的年降水量、发生次数、降水强度和持续时间等指标的时空分布，并进一步探讨了高原东南部-川西地区夏季小... 详细信息

利用2005-2020年6-8月109个测站的小时降水资料，分析了高原东南部-川西地区（28°N-33°N、90°E-105°E）夏季小时极端降水事件的年降水量、发生次数、降水强度和持续时间等指标的时空分布，并进一步探讨了高原东南部-川西地区夏季小时极端降水事件的降水量、降水强度和降水频率的日变化特征。结果表明：高原东南部-川西地区夏季小时极端降水事件的小时极端降水阈值、年降水量、降水强度和持续时间均具有高原东南部地区小、川西地区大的特点，但发生次数反之。高原东南部地区夏季小时极端降水事件的年降水量、发生次数和持续时间整体均呈随时间增加的趋势，但川西地区夏季小时极端降水事件年降水量、发生次数也呈增加的趋势，而持续时间在川西地区的变化并不显著。高原东南部-川西地区夏季小时极端降水事件降水量、降水强度和降水频率的峰值时间呈现自西向东延迟的分布，川西地区的峰值时间比高原东南部地区分别延迟了3 h、 4 h和2 h，这种延迟特征在6月降水强度方面最为明显，川西地区比高原东南部地区延迟了11 h。然而，高原东南部地区和川西地区小时极端降水事件降水量、降水强度和降水频率的峰值时间均未表现出显著的年际变化。

关键词：青藏高原东南部川西地区小时极端降水时空分布日变化

基于多尺度卷积神经网络的阿尔茨海默症分类算法研究

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基于多尺度卷积神经网络的阿尔茨海默症分类算法研究

作者：李若菡曲阜师范大学

学位级别：硕士