摘要：尽管GDP指标有种种缺陷受到批评，但是目前还没有一种更加完美的指标能够取而代之。这是因为GDP指标能够把国民经济的全貌概括在极为简明的统计数字之中，从而成为测度各国经济增长的通用指标。特别是我国建立了现代企业制度，政府职能主要集中在宏观层面，对GDP指标有更高的依赖性。同时，在人们日益增长的物质文化生活需要同落后的社会生产力的矛盾没有根本解决的情况下，许多问题都必须通过提高GDP来解决。但GDP种种缺陷的确影响了它的信息价值，对宏观经济的预测能力不强，甚至误导了社会的发展方向。因此必须对GDP指标设计、核算内容及方法不断地进行改进。

摘要：马钢二烧PLC系统建立了生产数据库,利用统计软件对其进行挖掘开发,利用正交试验确定原料配比结构及水碳量最优化、动态化组合;利用聚类分析进行关键操作参数标准体系设计;最后,就如何实现过程参数标准控制形成了量化管理体系。

摘要：本文首先根据新制度经济学方式建立了制度因素的指标体系,通过主成分分析得出市场化、非国有化是制度成长的主要计量标准,并对各地区进行了排序。按各地区制度差异,分别进行不同外生变量下经济计量学分析,并提出几点结论与政策建议。

摘要：模型研发提出的背景其一、公司属混合所有制企业,分子公司数量较多,业态相对复杂,统一企业文化建设相对比较难。其二、公司高层比较务实,对企业文化管理模式理解比较深刻,有较高专业水准,明确告诉项目顾问,该公司企业文化建设不是为了＂作秀＂,项目要实实在在做出些大家认可的方案出来,因此项目组要在企业落地上下功夫。其三、公司中层及基层对企业文化建设认知有明显差异,项目组在调查中发现,部分基层员工甚至认为＂企业文化不是人为设计出来的,为什么要把企业文化当做项目来做？＂,因此项目组面临如何达成企业文化建设共识难题。

摘要：马钢二烧PLC系统推动了烧结生产自动化,但其生产数据库资源未进行信息开发应用。此处利用统计软件对其进行挖掘开发,利用正交试验确定原料配比结构及水碳量最优化、动态化组合;利用聚类分析进行关键操作参数标准体系设计;最后,就如何实现过程参数标准控制形成了量化管理体系。

摘要：队列内试验(TwiCs)是随机对照试验的一种衍生设计方法,目前已在肿瘤、心血管疾病等慢性疾病领域内广泛应用。TwiCs设计基础是一个特定疾病的前瞻性队列,当要实施随机对照试验时,从队列中随机抽样部分符合纳入排除标准的患者接受“试验干预”,而队列中符合纳入排除标准但未被抽样的患者继续接受常规治疗并作为对照组。通过比较试验组和对照组干预措施的疗效差异,来评估干预措施的效果。在队列内,可以重复执行同样的过程来实施多个随机对照试验(RCTS),以评估不同干预措施或比较不同剂量或时机的干预效果。相较经典随机对照试验,TwiCs利用队列更易招募患者,具有更高的外部真实性,为提升随机对照试验的效率和适用性提供了临床研究新范式。但同时TwiCs也可能面临队列内患者依从性不高的挑战,需要研究者在TwiCs设计和操作过程中采取有效措施进行控制。该文重点介绍了TwiCs实施过程中的方法学要点,包括多阶段知情同意(患者进入队列、进入试验组、试验结束后3个阶段分别进行知情同意)、随机程序(只从队列中随机抽样接受“试验干预”的患者)、样本量计算、统计分析方法,对比了TwiCs与经典RCTS的差异,并以实例说明TwiCs研究设计与分析的过程,以期为广大临床研究者提供新的研究思路和方法。

摘要：介绍了如何利用仪电AI(Artificial Intelligence,人工智能)中台为无人机金枪鱼鱼群侦查系统提供AI识别服务能力。通过仪电AI中台内置的深度学习算法,对无人机从海面实时采集的视频或图片等数据进行训练分析,所得到的模型可精准判断该海面区域是否有鱼群存在,从而为金枪鱼围网捕捞作业提供参考,可有效提高金枪鱼捕捞作业效率,降低金枪鱼围网捕捞作业成本,避免海洋环境污染。未来,基于AI中台所提供的一系列模型开发工具链和内置模型,AI技术将会在智能围网捕捞、智能船舶调度等更多海洋场景中落地应用,为人类社会带来更多的便利和效益。

摘要：盲法质量评价是对实施盲法的临床试验所获得的临床盲化数据进行评估,通过调查分析不同设盲对象的致盲效果来判断盲法实施的有效性。成功的盲法能够在一定程度上避免受试对象和研究者由于主观因素对试验结果造成的影响,而通过盲法质量评价不仅可以反映盲法实施的有效性,更能体现临床试验结果的准确性和可信度。近年来随机对照试验广泛应用于中医药临床疗效评价,但其盲法的实施质量参差不齐,尚未形成评价标准。该文对两种定量盲法质量评价方法——James盲法指数(JBI)和Bang盲法指数(BBI)的数据收集方式、计算原理和优缺点进行介绍,并在一项针灸缓解口腔术后疼痛的随机对照试验中进行2种指数的实例分析,应用R软件演示结果计算过程并通过森林图进行可视化展示,同时设计了便于在试验不同阶段进行中医药临床试验盲法评价资料收集的工具表,最后对盲法质量评价在中医药研究中的必要性和可行性进行探讨,以期为评价和提高中医药临床试验中盲法实施质量提供依据。

摘要：临床预测模型可用于多种医疗场景,而变量筛选是建立临床预测模型的关键步骤之一。变量筛选是从可用的候选变量列表中,筛选出对预测结局影响最大的变量,同时剔除不相关或冗余的变量。变量筛选方法大致可分为基于回归分析(向后消除法、向前筛选法、逐步筛选法、全子集筛选法、Lasso和弹性网络)和基于机器学习(随机森林、正则化随机森林、Boruta、梯度提升特征筛选)两大类。本文介绍了变量筛选的概念、流程,总结不同变量筛选方法的特点、停止规则,并比较分析各自的优缺点。

摘要：序贯多分配随机试验(SMART)是一种结合序贯治疗与动态治疗策略进行的临床研究设计,其面临的主要挑战之一是确定适当的样本量。SMART样本量估算方法是根据4个主要研究目标的不同而估算方式不同。试点研究是SMART设计的前期筹备阶段,样本量估算方法主要基于精度和可行性两个方面。以估计一线和二线治疗措施的主要效果为目的SMART设计样本量估算方法与随机对照试验中常用的样本量估算方法相似。比较嵌入式自适应治疗措施包括:最优自适应治疗选择、配对优势检验、配对非劣性检验和与最佳者的多重比较。以开发优化为目标的SMART样本量估算主要包括以基于正态分布的样本量估算方式。本研究旨在通过实例进行展示,为SMART设计的样本量估算提供实用参考,以促进中医药领域SMART设计研究的发展。