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SECI知识转化模型中的“薛定谔猫悖论”及其理论阐释   总被引:2,自引:0,他引:2  
在野中郁次郎(Nonaka)等的SECI知识转化模型中,同一种知识在转化前是隐性的,在转化后又突然变成显性的,从而产生了类似物理学中"薛定谔猫"般的悖论。这种悖论其实反映了,既有的隐性知识界定的静态维度与知识转化动态过程之间的矛盾。与以往研究不同的是本文从动态性和不确定性的角度来区分隐性知识和显性知识,认为知识转化过程其实是一个知识"量子跃迁"的动态过程,而不是通常所认为的连续函数的过程。在这个过程中,动态的隐性知识不能和静态的显性知识直接对接,而是要按照隐性知识转化的三个阶段,逐步降低自身的动态性和不确定性,通过"双重剥离"和"双重近似",以最终达到知识转化的目的和效果。相应地,SECI模型除了外在的知识"螺旋"创造过程以外,还有一个"内螺旋"的创造过程。遵照这个"双螺旋"的原理和过程,组织就能更好地进行知识创新的实践。  相似文献
2.
为了提高宠物猫品种分类的准确率,提出了一种卷积神经网络融合的方法进行特征提取。首先,基于堆叠卷积自动编码器的域自适应技术,采用反卷积操作丰富特征图;其次,利用Inception结构增加网络的宽度来提取多尺度信息的特征图;最后,使用Softmox函数对图像进行分类,在Oxford-ⅢT数据集中进行实验分析。实验结果表明,利用改进后的模型对宠物猫进行分类,准确率高于对比模型,达到了84.56%,损失值为0.015 0。所提出的卷积神经网络融合方法不仅能通过丰富特征图、加深网络深度更好地表达特征,还能提高分类性能和收敛性能,较好地解决了宠物品种识别中由宠物相似所带来的识别率低的问题,还可以推广应用到其他图像相似问题的应用场景中。  相似文献
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