警惕“拟态的真实“

生活在传媒社会里的人很幸福,每天被各种各样的信息包围着,足不出户,大事小事皆知晓。然而,令学者和传媒从业者担忧的是,一股“拟态的真实”之风正悄悄地袭来,受众迷惑于孰是孰非之中,浑不知所向,大有上当受骗之感。 何谓“拟态的真实”?顾名思义,就是不确定的、含糊的、模棱两可的事实程度。感谢睿智的学     

在理念原点上学习探索——中国人大工商管理研修中心主任任志宽先生访谈录

记者 此次学习型组织论坛,其规模之大,规格之高,超过了以往历次此类活动。可想而知,许多人是奔着彼得·圣吉来的。有人说:中国等待彼得·圣吉已经整整10年。作为圣吉的第一次中国之行,必然引起社会各界的广泛关注。作为独家承办单位,中国人大工商管理研修中心是在何种背景下考虑策划此次论坛的? 任志宽:在此之前我们曾举办过     

沈冰:自信是成功的底色

背景资料 沈冰,生长于江南小镇,1995年高中毕业被保送到浙江大学对外经贸系,两个月后又被保送到新加坡南洋理工大学会计系,毕业后留在新加坡《联合早报》工作。2000年参加央视“荣事达杯”主持人大赛后回国,2001年入央视主持《对话》栏目。世界杯期间客串体育     

学习型组织中国化之路——“学习型组织中国化与提高企业核心竞争力论坛会”综述

由中国企业文化研究会和山东省经贸委主办、中国企业文化研究会学习型组织研究中心、山东创建学习型组织推进中心、北京翰博中天管理咨询有限公司共同承办的“学习型组织中国化与提高企业核心竞争力论坛会”于7月17日在青岛落下帷幕。来自山东省和全国十几个省市近200名代表参加了会议。为期两天的论坛会云集了众多专家学者和企业家，激荡思想，分享智慧，是近年来国内层次较高、规模较大、研讨问题较为深入的一次学习型组织论坛，会议取得圆满成功。与会专家和代表围绕以下问题进行了深入讨论。     

学习型组织的变革观--再论学习型组织的创建

生态学的变革观--变革的舞步 彼得·圣吉和他的工作伙伴在其力著《变革之舞》中,从生态学角度对变革运动规律做了精辟、形象的分析,告诉有心创建学习型组织的团队和个人:"多一些生物学的角度,少一些机械的角度,对持续性变革加以思考。"圣吉指出,在上世纪九十年代世界范围内的两大管理变革中,大多数人的实践都以失败而告终--全面质量管理运动中有三分之二的尝试,由于没有产生预期的效果而全部下马,而企业再造工程的失败率达70％左右。圣吉指出,无论何种变革运动--包括创建学习型组织,都是在成长一段时间之后便停滞下来,也许他们会彻底停顿。要么这种变革行动就会"阴魂不散",仅仅     

真心英雄——记兖矿集团公司副总经理、兴隆庄矿矿长金太

第一印象:走近金太迄今为止,在我们的采访生涯中,还没有遇到过一位像金太这样的豪放粗犷、激情进发之人。一米八几的魁梧身躯,黄钟大吕般的宏亮嗓门,一脸阅尽风雨的战斗豪情。听金太讲话,给人最大的感受,是一种信念,一种力量,一种激情。2000年7月21日晚,我们与《中国煤炭报》的张记者如约而至,坐在金太宽敞的办公室里听他倪侃而谈。谈他的经历,他的性格,他的家庭,更多的,是谈兴隆庄矿的过去和未来。回首往事,金太感慨万千,谈到动情处,禁不住泪光盈盈。原定的采访,已     

中山市物流企业核心竞争力提升策略的探讨

当前中山市经济的发展,一方面需要加快转变经济增长的方式,另一方面要求加快进行产业结构的优化升级,这些目标的实现都需要中山市物流业的进一步发展和提升.而构成中山市物流业基础的是各类物流企业,它们的核心竞争能力能否提升则是问题本质和关键所在.本文结合中山市物流企业核心竞争力的实际状况及问题,提出了一些有针对性的培育与提升中山市物流企业核心竞争力的对策和建议.     

也说早恋

临风:看了前面两封读者来信和王东石的这篇“也说早恋”,我们又一次谈到“早恋”这个话题,王东石、Luckily、紫泪男孩他们的观点也许正代表了当前的部分同龄人……     

恭喜发财 红包拿来

压岁钱的由来 “恭喜发财,红包拿来”趁着还未满18 岁,赶紧走亲串友给长辈们拜年贺福,“索 要”压岁钱吧! “派红包”是华人新年的一种习俗,华 人喜爱红色,因为红色象征活力、愉快与好 运。派发红包给未成年的晚辈是表示把祝 愿和好运带给他们。红包里的钱,只是要让 孩子们开心,其主要意义是在红纸,因为它 象征好运。因此,在分派红包的长辈面前打 开红包,是不礼貌的做法。     

基于遗传算法的Spark中间结果数据迁移策略

Spark是大数据内存计算系统的典型代表,通过内存缓存数据加速迭代型、交互型大数据应用的运行。基于时间窗口的数据分析是一类典型的大数据迭代型应用。基于Spark平台运行时间窗口数据分析应用,存在中间结果数据放置不均的问题,造成应用执行效率降低。针对上述问题,提出基于遗传算法的Spark中间结果数据迁移策略,通过考虑中间结果数据迁移时机、迁移数据规模,并使用遗传算法优化选取迁移数据放置位置,提高时间窗口应用执行效率。实验结果表明,在既有Spark平台中,采用该迁移策略可使时间窗口应用执行时间最大减少28.45%,平均减少21.59%。