A Management approach for interdisciplinary Research networks in a knowledge-based Society - Case study of the cluster of Excellence ""Integrative Production technology for high-wage countries
Due to globalisation, innovations in low-wage countries take place in increasingly faster cycles for several years. By this means, the pressure on high-wage countries rises in order to keep up their knowledge advantage within diverse branches. Because of the fact that new knowledge is established more and more among interfaces of various disciplines, different demands arise with regard to an adequate institutional framework. Thus, the nationwide initiation of so-called Clusters of Excellence in Germany can be classified as a measure which has the target to support innovation activities within knowledge intensive networks. However, highly complex and heterogeneous research networks are in need of an appropriate management approach which supports the cross linking of various disciplines and increases the scientific output, but a corresponding approach is not established yet. Therefore, the so-called Cross Sectional Processes in the Cluster of Excellence `Integrative Production Technology for High-Wage Countries' at RWTH Aachen University, Germany, aim at creating management approaches to fit the needs of huge, heterogeneous, highly complex and dynamic research clusters. Moreover, the aim of the investigations is to design, implement and evaluate a management approach transferable to similar clusters and networks in future in order to foster interdisciplinary innovation activities in networks.
Organisation als reflexive Strukturation
Wenn wir „Organisation“ sagen, operieren wir mit einer fundamentalen Zweideutigkeit. Gemeint sein kann der Prozes des Organisierens oder aber dessen Resultat, die „Organisiertheit“ sozialen Handelns und sodann ein System organisierten Handelns. Diese Zweideutigkeit durch Sprachregelungen zu beseitigen, ware nicht nur ein vergebliches Unterfangen, weil sie viel zu tief in die Sprache eingelassen ist — es ware auch unklug. Man ist besser beraten, der Sprache den Kredit einer „Weisheitsvermutung“ einzuraumen und zu fragen, warum sie diese Doppeldeutigkeit — nicht nur im Deutschen — so hartnackig bewahrt. Dann kommt man schnell jener Rekursivitat menschlichen Handelns auf die Spur, die darin liegt, das wir handelnd genau diejenigen Strukturen als Resultat hervorbringen, die sodann unser weiteres Handeln ermoglichen und restringieren. Anthony Giddens (1976, 1979, 1984a) wollte diese Doppelbedeutung von Erzeugen und Erzeugnis unter dem Titel „Strukturation“ ausdrucklich erhalten, und sein Konzept der Dualitat von Strukturen lost den landlaufigen Dualismus von Handlung und Struktur, ihre blose Entgegensetzung, in die zirkulare Figur der Rekursivitat auf Strukturen sind Medium und Resultat des Handelns. Sie sind selbst in Organisationen zunachst nur „mitlaufendes“ Resultat — im Sinne einer nicht intendierten und reflektierten Nebenfolge des Handelns. Strukturen bringen wir oft genug hervor, ohne es zu wollen und ohne darauf zu achten. Wenn aber der Blitz der Reflexion darauf fallt — auf Strukturation als Erzeugen und Erzeugnis —, wenn wir zu stutzen und zu fragen beginnen — „Was wiederholt sich da eigentlich? Da gibt es doch ein Muster: Was ist das fur eins? Wie kriegen wir das wieder hin? Oder: Geht das nicht auch anders?” — und Strukturation reflektiert praktizieren, dann wird aus Strukturation — in nuce — Organisation. Organisation ist Strukturation, die ihre Naivitat, ihre Naturwuchsigkeit, ihre Unschuld verloren hat reflexive Strukturation.
ImageCLEF 2017: ImageCLEF Tuberculosis Task - the SGEast Submission
In this paper, we describe our methodologies in an attempt to improve the diagnosis accuracy of drug resistant tuberculosis and also of identifying the type of tuberculosis present in the patient, as per the requirements of the ImageCLEF tuberculosis task of ImageCLEF 2017. Firstly, we employed the concept of Convolutional Neural Networks (CNN), which can be used to identify useful features in the Computerized Tomography (CT) scans that were provided in the competition and perform the classification based on them. Secondly, Recurrent Neural Networks (RNN) were used on top of CNNs by utilizing CNNs as a feature extractor and the RNNs as a classifier. In order for our model to produce acceptable results, proper preprocessing was performed prior to providing the input data to the models for training, such as image slicing and data augmentation. Our methods were able to reach rank 4 and 5 for the subtask involving drug-resistant tuberculosis and rank 1 and 2 for the other subtask of identifying the tuberculosis type, according to the evaluation performed by ImageCLEF.