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- Articles et rapports : 88F0006X2005004Description :
Les pratiques de gestion des connaissances ont été plus importantes pour le succès des unités commerciales innovatrices de certaines industries de services que pour les unités commerciales non innovatrices. Les unités commerciales innovatrices sont celles qui ont adopté des produits ou des procédés nouveaux ou significativement améliorés entre 2001 et 2003. Parmi les pratiques de gestion des connaissances qui ont été importantes pour leur succès figuraient les pratiques de partage des connaissances, de codification des connaissances, de développement des connaissances, ainsi que d'acquisition et de rétention des connaissances.
Date de diffusion : 2005-02-09 - Articles et rapports : 12-001-X20040027758Description :
Nous étudions l'utilisation de réseaux neuronaux bayésiens pour l'estimation en population finie. Nous proposons des estimateurs de la moyenne de population finie et de son erreur quadratique moyenne. Nous proposons aussi d'utiliser la loi t de Student pour modéliser les perturbations afin de pouvoir utiliser les observations extrêmes souvent présentes dans les données provenant d'enquêtes sociales par sondage. Les résultats numériques montrent que les réseaux neuronaux bayésiens améliorent significativement l'estimation en population finie comparativement aux méthodes fondées sur la régression linéaire.
Date de diffusion : 2005-02-03
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- Articles et rapports : 88F0006X2005004Description :
Les pratiques de gestion des connaissances ont été plus importantes pour le succès des unités commerciales innovatrices de certaines industries de services que pour les unités commerciales non innovatrices. Les unités commerciales innovatrices sont celles qui ont adopté des produits ou des procédés nouveaux ou significativement améliorés entre 2001 et 2003. Parmi les pratiques de gestion des connaissances qui ont été importantes pour leur succès figuraient les pratiques de partage des connaissances, de codification des connaissances, de développement des connaissances, ainsi que d'acquisition et de rétention des connaissances.
Date de diffusion : 2005-02-09 - Articles et rapports : 12-001-X20040027758Description :
Nous étudions l'utilisation de réseaux neuronaux bayésiens pour l'estimation en population finie. Nous proposons des estimateurs de la moyenne de population finie et de son erreur quadratique moyenne. Nous proposons aussi d'utiliser la loi t de Student pour modéliser les perturbations afin de pouvoir utiliser les observations extrêmes souvent présentes dans les données provenant d'enquêtes sociales par sondage. Les résultats numériques montrent que les réseaux neuronaux bayésiens améliorent significativement l'estimation en population finie comparativement aux méthodes fondées sur la régression linéaire.
Date de diffusion : 2005-02-03
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