航天企业收入利润分配率与系统效率研究

为了以航天科技集团有限公司、研究院、专业所和专业公司4个视角研究航天企业的收入利润分配率问题,分别对航天科技集团有限公司、某总体院、某院属研究所、某军民融合公司进行实证研究,构建以收入利润分配率为因变量,以劳动生产率、利润、集团有限公司产值/中国GDP、中国CPI和地方平均工资为自变量的回归模型。研究结果显示,不同层级公司的收入利润分配率与各自变量的影响系数及强度存在差异,并对企业系统效率产生影响,表明不同层级的航天企业利润分配方式不同。总体上,4类主体中收入利润分配率均与单位利润呈负相关,与劳动生产率和地区平均收入呈正相关。     

医疗服务系统到达过程的建模与预测

在服务运营管理研究领域,需求可变性的存在,对服务质量有着巨大的影响。医疗服务系统作为服务运营管理领域的重要代表,如何准确地拟合及预测病人的到达分布,对于医院合理安排资源配置起到了至关重要的作用。以以色列一家医院2007年1-10月份的急诊病人到达数据为基础,建立不同模型——非齐次泊松(NHPP)模型与幂律分布(Power-Law)模型——刻画急诊部门(ED)病人的到达规律,结果表明NHPP模型对数据的检验及拟合效果较好而幂律分布则仅能准确地刻画部分到达数据的特征。而为了进一步探究模型的适用性,对NHPP模型进行仿真,用幂律分布模型检验NHPP模型仿真得到的数据,结果显示幂律分布模型也能够较好地刻画该数据的分布特征,即印证了在一定条件下不同模型之间的可转化性,也为解决研究问题的多样化方法提供了有益思考。     

基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.     

0?1膨胀负二项回归模型在COVID?19疫情分析中的应用

在公共卫生等应用领域，经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况. 为更好地拟合这类数据，采用0?1膨胀负二项分布及其回归模型进行分析. 在数据扩充基础上，结合Pólya?Gamma潜变量对模型参数进行贝叶斯推断. 最后，对我国湖北省2019冠状病毒病(COVID?19)死亡数据集进行分析. 研究表明，0?1膨胀负二项回归模型能够达到更好的拟合效果.