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11.
In this digital ITEMS module, Dr. Jeffrey Harring and Ms. Tessa Johnson introduce the linear mixed effects (LME) model as a flexible general framework for simultaneously modeling continuous repeated measures data with a scientifically defensible function that adequately summarizes both individual change as well as the average response. The module begins with a nontechnical overview of longitudinal data analyses drawing distinctions with cross-sectional analyses in terms of research questions to be addressed. Nuances of longitudinal designs, timing of measurements, and the real possibility of missing data are then discussed. The three interconnected components of the LME model—(1) a model for individual and mean response profiles, (2) a model to characterize the covariation among the time-specific residuals, and (3) a set of models that summarize the extent that individual coefficients vary—are discussed in the context of the set of activities comprising an analysis. Finally, they demonstrate how to estimate the linear mixed effects model within an open-source environment (R). The digital module contains sample R code, diagnostic quiz questions, hands-on activities in R, curated resources, and a glossary.  相似文献   
12.
In this ITEMS module, we introduce the generalized deterministic inputs, noisy “and” gate (G‐DINA) model, which is a general framework for specifying, estimating, and evaluating a wide variety of cognitive diagnosis models. The module contains a nontechnical introduction to diagnostic measurement, an introductory overview of the G‐DINA model, as well as common special cases, and a review of model‐data fit evaluation practices within this framework. We use the flexible GDINA R package, which is available for free within the R environment and provides a user‐friendly graphical interface in addition to the code‐driven layer. The digital module also contains videos of worked examples, solutions to data activity questions, curated resources, a glossary, and quizzes with diagnostic feedback.  相似文献   
13.
为研究全渠道零售的配送系统对企业物流成本的影响,综合考虑时间窗、车型选择等因素,以运输成本最低为目标,建立高度协同的全渠道零售场景下的物流配送模型。该模型采用自适应遗传算法求解,利用MATLAB进行算例分析。结果显示:全渠道零售模式下的车辆调度方案能迅速响应消费者需求,与一般配送模式相比可以减少物流成本,优化车辆配置。与粒子群优化算法相比,自适应遗传算法的运行时间更短、优化结果更好,这验证了模型和算法的可行性和有效性。  相似文献   
14.
鉴于大型交通线路建设项目的物资需求随时间变化(在初期阶段需求较低;在后续阶段项目全面展开,需求显著上升),本文采用线积分对沿线连续分布的线状物资需求进行刻画,构建两阶段设施选址模型,第一阶段进行部分设施的选址,第二阶段对剩余设施选址,以实现系统总成本最低的目标。针对模型特点,设计基于Voronoi图的两阶段交替定位-分配(alternative location-allocation,ALA)算法进行求解,并进行实例分析,比较两阶段模型与传统模型的异同。研究表明,将两阶段设施选址模型应用于交通线路建设项目多物流节点选址,能节约运营成本,并缓解初期资金压力。  相似文献   
15.
为探究海上浮式生产储油卸油船(floating production storage and offloading,FPSO)爆燃事故加强机制,采用计算流体力学(computational fluid dynamics, CFD)对FPSO爆燃事故进行数值模拟。模拟结果表明,在拥塞度较大的钢架结构区域,火焰速度和爆燃压力急剧增大。为进一步探究复杂钢架结构和管系对爆燃事故的加强机制,搭建半开敞管道甲烷 空气爆燃实验系统。实验结果表明,在爆燃过程中复杂钢架结构和管系能够诱导火焰产生强烈的湍流作用,加快未燃气体的燃烧速度,导致爆燃事故后果加强。结合数值模拟结果与实验结果,为FPSO爆燃事故防治给出建议。  相似文献   
16.
大数据时代个人信息保护研究综述   总被引:1,自引:1,他引:0  
姜盼盼 《图书情报工作》2019,63(15):140-148
[目的/意义]通过梳理大数据时代个人信息保护的研究文献,为未来研究个人信息保护提供借鉴。[方法/过程]利用CNKI数据库,系统收集关于大数据时代个人信息保护的国内核心期刊论文,对文献的内容进行分析,归纳研究主题,并进行论述。[结果/结论]将现有的研究成果按主题分为5类:国内外实践经验研究、基本理论问题研究、个人信息保护机制探索、个人信息安全风险与应对、相关法律法规研究,评述现有研究的不足之处并对未来的研究方向提出展望。  相似文献   
17.
18.
[目的/意义] 提升公民健康水平是经济社会发展到一定程度后的必然要求,健康数据协同治理体系的构建有助于从信息科学角度达成这一要求,治理体系需要以国家战略为宏观指导,全方位服务于公民健康水平提升的总体目标。[方法/过程] 通过对《"健康中国2030"规划纲要》文本精神的领会,在分析了各治理主体对健康信息治理需求的基础上,提出一种面向"健康中国2030"战略的健康数据协同治理体系,并针对关键环节提出保障措施。[结果/结论] 协调各层级、各部门与各利益主体的健康数据治理体系构建与保障,有助于在推动国家健康战略目标的同时实现健康数据的社会价值,拓展健康信息学的研究范畴。  相似文献   
19.
Abstract

This paper provides a methodology to study the characteristics of the research output from a university department. The faculty publications and their cited references over a 10-year period were used as the basis for this study to identify their publishing patterns and the types of material they are publishing; a core set of journals and other resources they are publishing in and citing over this period; the characteristics of the journals in which they publish and cite; the degree of openness of their publications and their citation advantage; and the age of resources that are referenced.  相似文献   
20.
[目的/意义] 面对多学科领域、多类型用户的专题情报服务需求,建立专题情报数据管理与智能分析平台。实现专题情报分析的流程化和智能化,同时对融入专家智慧的专题情报分析过程数据进行管理,丰富服务模式,提升服务需求响应速度。[方法/过程] 在调研已有相关研究与实践分析基础上,提出平台设计思路、建设框架,对平台主要功能和关键技术进行剖析。[结果/结论] 专题情报数据管理与智能分析平台已建设完成。平台集成了多来源多类型数据,打通了从数据到分析的服务链条。嵌入了多种情报分析方法和深度学习算法,实现了多维多层次分析服务。能够对分析过程和情报分析人员历史积累数据进行管理,实现数据共享和重复利用。  相似文献   
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