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时间驱动作业成本法在医疗服务项目成本管理中的应用

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财会月刊 2024年第9期45卷 103-108页

作者：廖幼文邓素玲陶文锐赵越武汉大学口腔医院武汉430079

随着公立医院的改革和发展,公立医院的成本管理越来越精细化。医疗服务项目成本作为医院成本的重要组成部分,其管理一直倍受学术界和实务界的关注。本文运用时间驱动作业成本法的原理,在案例医院建立了医疗服务项目成本管理模型,并加以... 详细信息

随着公立医院的改革和发展,公立医院的成本管理越来越精细化。医疗服务项目成本作为医院成本的重要组成部分,其管理一直倍受学术界和实务界的关注。本文运用时间驱动作业成本法的原理,在案例医院建立了医疗服务项目成本管理模型,并加以实施,取得了良好的效果。实践表明,相对于其他成本管理办法,时间驱动作业成本法更贴近医疗服务的业务特点,更易操作,执行更有弹性,结果更精细。该方法能为科室业务流程和作业的优化提供直接指导,有利于科室和医院精准控制成本,同时能为政府医疗服务定价提供依据。

关键词：时间驱动作业成本法医疗服务项目成本管理公立医院

考虑不确定性的共同权重鲁棒DEA模型及其应用研究

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中国管理科学 2024年

作者：李犟吴和成王励文南京航空航天大学经济与管理学院新加坡国立大学商学院扬州大学商学院

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种数据驱动的效率测度方法，已广泛应用于各种组织的绩效分析。传统DEA方法假设所使用的数据完全精确，并且为各决策单元分配不同的投入产出权重，导致效率评价结果缺乏稳健性和可... 详细信息

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种数据驱动的效率测度方法，已广泛应用于各种组织的绩效分析。传统DEA方法假设所使用的数据完全精确，并且为各决策单元分配不同的投入产出权重，导致效率评价结果缺乏稳健性和可比性。针对这些不足，本文基于鲁棒优化技术与多目标规划方法，构建了一种具有共同权重的鲁棒DEA模型。基于我国30个省市众创空间的数据，验证了本文所构建方法的可行性与有效性。此外，本文引入了鲁棒价格的概念来评估决策单元抵御数据不确定性的能力，并设计了一个蒙特卡罗仿真来分析不同保守水平下效率排名的一致性。

关键词：数据包络分析效率评价共同权重不确定性

武汉市巡司河中抗生素分布特征及生态风险评价

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环境监控与预警 2023年第6期15卷 10-16页

作者：蒋龙威李柏林曾令玉文幼成翟婉盈武汉理工大学湖北武汉430070 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心湖北武汉430015

采用大体积直接进样-超高效液相色谱串联质谱法分析武汉市巡司河中45种抗生素的存在水平,评估其可能存在的生态风险。在巡司河布设6个采样点,于2022年12月—2023年5月进行采样并分析。结果显示,6个采样点共检出27种抗生素,检出最大质量... 详细信息

采用大体积直接进样-超高效液相色谱串联质谱法分析武汉市巡司河中45种抗生素的存在水平,评估其可能存在的生态风险。在巡司河布设6个采样点,于2022年12月—2023年5月进行采样并分析。结果显示,6个采样点共检出27种抗生素,检出最大质量浓度为874.2 ng/L;其中,氧氟沙星、左氧氟沙星检出率均为100%。监测期间,12月抗生素平均质量浓度最高(101.05 ng/L),4月最低(25.87 ng/L)。6个点位中,点位S3与S5抗生素平均质量浓度高于其他点位,分别为1 721.20和1 734.07 ng/L;点位S4是巡司河与长江的交汇处,抗生素平均质量浓度最低(94.54 ng/L)。利用风险商值法对巡司河中抗生素生态风险开展评价,结果表明:氧氟沙星、罗红霉素和克拉霉素呈现出较高风险,左氧氟沙星、林可霉素和莫西沙星在大多数点位处于中等风险,其余几种抗生素风险较低。

关键词：抗生素大体积直接进样超高效液相色谱串联质谱法生态风险评价武汉

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YC公司供应链成本控制研究

YC公司供应链成本控制研究

作者：成淇文西安理工大学

学位级别：硕士

在经济全球化和信息化迅猛发展的背景下,企业所面临的竞争压力日益加剧。传统的成本控制方法在为企业创造利润空间方面已经逐渐无法满足现代商业发展的需求。众多企业已开始认识到,要想在激烈的市场竞争中站稳脚跟,获取持续性的竞争优势... 详细信息

在经济全球化和信息化迅猛发展的背景下,企业所面临的竞争压力日益加剧。传统的成本控制方法在为企业创造利润空间方面已经逐渐无法满足现代商业发展的需求。众多企业已开始认识到,要想在激烈的市场竞争中站稳脚跟,获取持续性的竞争优势,必须寻求新的成本控制路径。供应链成本控制方式正是在这样的背景下应运而生的一种新兴的成本控制方式,这种方式不局限于单一企业内部的成本削减,而是通过加强整个供应链上各企业间的沟通与协作,实现成本的整体优化和控制。通过这种方式,企业不仅能够加强彼此之间的协同合作,减少不必要的浪费和冲突,还能最大化地削减冗余成本,让整个供应链上的每一个参与者都能从中受益。本文选取YC公司作为案例研究对象,结合其实际经营情况与生产活动,对其供应链成本控制进行分析。首先,阐述了YC公司供应链成本控制研究的背景及意义,梳理了国内外相关文献,介绍相关概念及理论基础,为后文研究奠定了基础。其次,运用案例分析法,结合YC公司近五年的财务数据,分析出YC公司供应链成本控制存在采购程序设置不合理、库存积压严重、生产资源浪费严重、销售费用及物流管理成本过高等问题。为了改进这些问题,本文设计了供应链成本控制优化方案,阐述了供应链成本控制优化的必要性与可行性以及方案实施的框架与步骤,在YC公司中具体应用,通过作业成本法和目标成本法重新核算其总体成本,将核算结果和预估目标成本进行差异对比,最后针对供应链五大环节提出有针对性的改进建议及保障措施。通过本文的研究,深入了解了成本控制和供应链管理理论,不仅为YC公司提供了实用的成本控制改进方向,也希望能为其他企业在供应链成本控制方面探索新思路提供一定的借鉴和参考。

关键词：供应链成本控制制造业目标成本法

思考与实践:科技博物馆教育活动中的“核心概念”

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自然科学博物馆研究 2024年第2期9卷 13-21页

作者：朱幼文中国科技馆 100101

传播“核心概念”是科学教育、科学传播发展的新趋势,也是国家、社会、时代的需求。本文根据近年来我国科技博物馆在理论与实践上的探索成果,对于什么是“核心概念”、为什么要围绕“核心概念”开展科学教育、如何围绕“核心概念”设计... 详细信息

传播“核心概念”是科学教育、科学传播发展的新趋势,也是国家、社会、时代的需求。本文根据近年来我国科技博物馆在理论与实践上的探索成果,对于什么是“核心概念”、为什么要围绕“核心概念”开展科学教育、如何围绕“核心概念”设计教育活动,进行了分析和归纳,并将“核心概念”视为当代科技博物馆应履行的使命和评价科技博物馆科学教育、科学传播能力与水平的标志之一。

关键词：科技博物馆科学教育核心概念必要性设计思路

从科学教育的目标、方法、过程看展览展品设计——科技馆教育活动实践与研究对展览展品设计的启示

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自然科学博物馆研究 2024年第1期9卷 32-41页

作者：朱幼文中国科技馆北京市100101

近年来,科技馆教育活动的实践和研究,对展览展品的设计既提出了挑战,也带来了启示。展品如何实现体验式与探究式学习?展览如何提炼深层次科学内涵与主题?如何营造既有深层次科学内涵又能引导体验式与探究式学习的展览环境?本文从三个方... 详细信息

近年来,科技馆教育活动的实践和研究,对展览展品的设计既提出了挑战,也带来了启示。展品如何实现体验式与探究式学习?展览如何提炼深层次科学内涵与主题?如何营造既有深层次科学内涵又能引导体验式与探究式学习的展览环境?本文从三个方面分析了当前展览展品设计面临的问题,探讨了各地科技馆教育活动的成功经验及其中蕴含的教育学理论和方法,以及上述理论与实践为展览展品设计带来的新思路、新方法。

关键词：科技馆科学教育展览展品设计教育活动需求

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移动通信背景下的物联网实际应用

中国新通信 2024年第3期26卷 13-15页

作者：林幼文北海职业学院

在现代化社会发展过程中,移动通信成为一种应用频率和范围都非常广泛的技术,与人们的日常生产和生活紧密相连。与此同时,随着计算机互联网技术的快速发展,物联网技术逐渐衍生出来,为社会经济的迅速发展带来了重要影响,同时也对信息技术... 详细信息

在现代化社会发展过程中,移动通信成为一种应用频率和范围都非常广泛的技术,与人们的日常生产和生活紧密相连。与此同时,随着计算机互联网技术的快速发展,物联网技术逐渐衍生出来,为社会经济的迅速发展带来了重要影响,同时也对信息技术的发展起到了决定性的作用。基于此,为了更好地分析物联网技术的实际应用,本文以移动通信技术下的物联网实际应用为主要内容,对其进行了深入分析和研究。在分析介绍了物联网特点的基础上,对移动通信技术和物联网技术融合应用,以及移动通信技术下的物联网实际应用进行了详细的分析和介绍,希望可以为物联网技术更好地应用提供一些有价值的参考和建议。

关键词：移动通信技术物联网实际应用 5G技术计算机技术

可解释机器学习在油气领域人工智能中的研究进展与应用展望

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天然气工业 2024年第9期44卷 114-126页

作者：闵超文国权李小刚赵大志李昆成西南石油大学理学院西南石油大学人工智能研究院油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学

人工智能作为战略性新兴产业及新质生产力正迅速地渗透入油气领域,并有望成为行业发展的新引擎和制高点。“黑盒”的机器学习模型缺乏透明度和可解释性,导致现有机器学习方法在油气领域的认可度和信任度不高,制约了以机器学习为核心的... 详细信息

人工智能作为战略性新兴产业及新质生产力正迅速地渗透入油气领域,并有望成为行业发展的新引擎和制高点。“黑盒”的机器学习模型缺乏透明度和可解释性,导致现有机器学习方法在油气领域的认可度和信任度不高,制约了以机器学习为核心的人工智能在油气田中的融合和发展。为此,系统介绍了可解释机器学习方法在油气田勘探开发过程的研究现状,阐述了机器学习模型的可解释性是促进油气领域人工智能大规模应用的关键,以及事后可解释方法在油气机器学习方法上的局限性,并对技术的应用进行了展望。研究结果表明:(1)利用Shapley加性解释(SHAP)和模型无关局部解释(LIME)等事后可解释方法进行煤层气产能主控因素实例验证,指出了可解释的油气田特征指标还不足以完全指导可解释模型的构建和分析,需要基于本质可解释思路建立符合油气田勘探开发自身特点的本质可解释机器学习方法;(2)利用机理模型、因果推断和反事实解释等本质可解释方法,分析油气田数据和模型参数之间的因果关系,构建了本质可解释机器学习方法;(3)选取典型煤层气压裂数据进行产能预测实例验证,发现因果推断能有效挖掘地质参数、施工参数和产能之间的本质关系,且基于因果关系建立的机器学习模型可以实现预测泛化性能提升。结论认为,基于事后可解释和本质可解释机器学习方法不仅是未来油气领域人工智能发展的必然趋势,而且是解决人工智能在油气领域现场落地的“瓶颈”问题及关键技术。

关键词：油气田勘探开发人工智能机器学习可解释机器学习事后可解释本质可解释

求解最小度约束最小生成树的强化粒子群优化算法

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计算机科学与探索 2024年

作者：吴良成杨凯钟一文林娟福建农林大学计算机与信息学院福建农林大学智慧农林福建省高校重点实验室

为解决最小度约束最小生成树问题，提出一种结合强化学习求解的粒子群优化 (particle swarm optimization， pso) 算法。首先在搜索区域初始化过程中，利用生成树结构特征信息，设计基于短边聚类的结构生长方法，为后续搜索提供优质初... 详细信息

为解决最小度约束最小生成树问题，提出一种结合强化学习求解的粒子群优化 (particle swarm optimization， pso) 算法。首先在搜索区域初始化过程中，利用生成树结构特征信息，设计基于短边聚类的结构生长方法，为后续搜索提供优质初始解空间；在pso 算法框架内，首先利用群体协同进化和保留历史信息的特点，设计不同进化速度的学习算子，在求解空间中展开多级精细搜索；设计不同粒度的自主飞行算子，负责不同程度的扰动，提供搜索多样性。同时围绕强化学习的状态反馈机制设计针对不同进化状态的奖惩池，根据当前搜索状态反馈及时调整个体更新策略，实现均衡高效搜索。进一步针对复杂邻域设计针对不同节点关系的两类局部搜索算子，针对叶节点进化交换、插入搜索操作，构成最小粒度的局部搜索；针对非叶节点设计替换、删除操作，在保证优质局部结构的同时提供更大范围内的搜索。使用105个被广泛用于测试的实例验证及对比发现，算法在98个实例上能够达到已知最优解，在其中48个实例中超越现有已知最优解，与其他算法的比较展示了算法的先进性和强有力的竞争力。

关键词：最小度约束最小生成树强化学习粒子群优化局部搜索