Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wykształcenie jako element kapitału ludzkiego

Zieliński M., Gaura EI.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

2014

z. 69

9--18

Artykuł dotyczy oceny kapitału ludzkiego pojedynczego pracobiorcy z punktu widzenia poziomu jego wykształcenia. Teoria kapitału ludzkiego tłumaczy różnice w poziomie płac i możliwościach uzyskania pracy, różnicami w kapitale ludzkim poszczególnych pracobiorców. W tym ujęciu kapitał ludzki tworzą: wykształcenie, kwalifikacje, umiejętności i doświadczenie zawodowe, predyspozycje zawodowe, przedsiębiorczość, zapał i innowacyjność, które są wynikiem „inwestowania w siebie” pracobiorców. Wyniki uzyskane w toku badania wskazują, że wzrost poziomu wykształcenia powoduje wzrost poziomu zatrudnienia.

The article concerns an appraise of the human capital an individual employee in point of view his education level. Human capital theory explains wage differentials and possibilities of obtaining a job, by showing differences in human capital of individual workers. In this approach human capital consists of education, qualification, skills and work experience, professional skills, initiative, enthusiasm and innovation which are the result of employees „investing in yourself”. The obtained results show that higher education level support increase in level of employment.

Neural network based smart accelerometers for use in telecare medicine.

Gaura EI., Rider RJ., Steele N., Naguib RNG.

Systems Science

2000

Vol. 26, nr 3

83-96

Sensors that perform the task of measuring the physical quantity of acceleration are discussed. Applications for such measurements and thus of accelerometers, range from early diagnosis procedures for tremor-related diseases (e.g. Parkinsons) to monitoring daily patterns of patient activity using telemetry systems. The system-level requirements in such applications are considered and two novel neural network transducer designs developed by the authors are presented which aim to satisfy such requirements. Both designs are based on a micromachined sensing element with capacitive signal pick-off. The first is an open-loop design utilising a direct inverse control strategy, whilst the second is a closed-loop design where electrostatic actuation is used as a form of feedback. Both transducers are nonlinearly compensated, capable of self-test and provide digital outputs.