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Titlebook: Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen; Technologien, Produk Mario A. Pfannstiel,Kristin Kassel,Christoph Rasch Book 20

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:19:40 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書(shū)目名稱(chēng)Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen
副標(biāo)題Technologien, Produk
編輯Mario A. Pfannstiel,Kristin Kassel,Christoph Rasch
視頻videohttp://file.papertrans.cn/467/466975/466975.mp4
概述Zeigt auf, wie Innovationsmanagement als zentraler Erfolgs- und Wettbewerbsfaktor dienen kann.Gibt Beispiele zu Dienstleistungs-, Produkt-, und Prozessinnovationen als auch technologischen Innovatione
圖書(shū)封面Titlebook: Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen; Technologien, Produk Mario A. Pfannstiel,Kristin Kassel,Christoph Rasch Book 20
描述Im aktuellen Gesundheitsmarkt entstehen vielf?ltige innovative Produkte und Dienstleistungen, die dazu beitragen, die Qualit?t und Sicherheit der medizinischen Versorgung weiter zu steigern. Voraussetzung für die Entstehung von Innovationen sind Akteure, die Potenziale und L?sungswege aufspüren und den Mut haben kreative Ideen in die Tat umzusetzen sowie ein innovationsfreundliches Klima in Unternehmen. Dazu geh?ren Handlungsspielr?ume zum Ausprobieren, Erproben und Experimentieren für Mitarbeiter und auf der Führungsebene eine Akzeptanz für ein gewisses Ma? an Fehlschl?gen, die bei der Suche nach L?sungen entstehen. Nur so k?nnen Innovationen den Ausgangspunkt für den wirtschaftlichen Erfolg von Unternehmen bilden und zur treibenden Kraft in der Gesundheitswirtschaft werden..Dieses Buch stellt Best-Practice-Beispiele vor und zeigt dabei auf, welche Ans?tze, Vorgehensweisen und Methoden sich für das Erreichen von unternehmerischen Innovationszielen besonders gut eignen.Zugleich bietet es einen ganzheitlichen Ansatz von Innovationsmanagement für Entscheidungstr?ger, Praktiker und Wissenschaftler..
出版日期Book 2020
關(guān)鍵詞Innovationen; Innovationsmanagement; Technologische Innovationen; Innovationsbarrieren; Gesundheitswesen
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-28643-9
isbn_ebook978-3-658-28643-9
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020
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發(fā)表于 2025-3-21 23:13:04 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-22 04:11:44 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 04:50:30 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 08:46:05 | 只看該作者
ysicians for accurate diagnosis. In this chapter, a completely integrated CAD system based on deep learning is presented to diagnose breast lesions from digital X-ray mammograms involving detection, segmentation, and classification. To automatically detect breast lesions from mammograms, a regional
6#
發(fā)表于 2025-3-22 16:45:31 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 20:44:20 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-23 00:52:40 | 只看該作者
Heiko Block,Mareike Heinzen,Nils von Dellingshausenetal modeling based on computational anatomy, deep learning-based methods can obtain muscle information automatically. Through analysis of image features, both approaches can obtain muscle characteristics such as shape, volume, and area, and derive additional information by analyzing other image tex
9#
發(fā)表于 2025-3-23 01:38:17 | 只看該作者
Ariane Segelitz-Karsten,Nadine Hietschold,Sebastian Gurtner,Ronny Reinhardt-dimensional (3D) computed tomography (CT) images. CT images are widely used to visualize 3D anatomical structures composed of multiple organ regions inside the human body in clinical medicine. Automatic recognition and segmentation of multiple organs on CT images is a fundamental processing step of
10#
發(fā)表于 2025-3-23 07:11:46 | 只看該作者
Waldemar Pelzich is expensive to obtain. Active Learning (AL) frameworks can facilitate major improvements in CNN performance with intelligent selection of minimal data to be labeled. This paper proposes a novel diversified AL based on Fisher information (FI) for the first time for CNNs, where gradient computati
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