大数据和企业精准营销相关性分析

对大数据和企业精准营销相关性的分析能够为精准营销的实施提供基础和技术平台,为企业对大数据的管理提供一定的方向,将很大程度影响企业的竞争力和发展。在拟定大数据和精准营销指标体系基础上,通过对黑龙江省服务业、商业企业、制造业和现代农业企业进行问卷调查,运用结构方程模型分析其相关性。分析结果显示,大数据与精准营销具有显著相关性,客户数据挖掘对大数据具有显著影响,精准广告投放对精准营销具有显著影响。据此指出,企业应当充分利用大数据技术,注重客户数据挖掘,提高营销的精准性,使其能适应市场竞争带来的机遇与挑战。     

接点治理：论精准扶贫过程中的“村民评议”——对湘西B村的个案研究

作为深入乡土社会的“事件”,精准扶贫触发了国家政权和乡土社会之间的分歧。在数字化治理技术与乡土生活模糊性之间、国家正式权力与农村内生秩序之间、“区分逻辑”与乡土社会“平均主义”之间,两者存在明显差异。面对分歧,农村基层在精准扶贫过程中采取“村民评议”制度形成“接点治理”格局。研究发现,村民评议形成的接点治理主要包括以下治理机制：以熟人社会构成治理的信息机制,以多元主体参与构成治理的权威机制,以协商讨论构成治理的合法化机制。这一制度创造了新型制度场域和治理接点,有利于实现国家政权与乡土社会之间的融合。推进对湘西B村“村民评议”的个案分析,发掘其中的治理机制,完善其中存在的不足,实现从接点分离到接点融合,推进基层社会的有效治理。     

Testing Inference in Inflated Beta Regressions under Model Misspecification

We consider testing inference in inflated beta regressions subject to model misspecification. In particular, quasi-z tests based on sandwich covariance matrix estimators are described and their finite sample behavior is investigated via Monte Carlo simulations. The numerical evidence shows that quasi-z testing inference can be considerably more accurate than inference made through the usual z tests, especially when there is model misspecification. Interval estimation is also considered. We also present an empirical application that uses real (not simulated) data.     

Development of predictive signatures for treatment selection in precision medicine with survival outcomes

For survival endpoints in subgroup selection, a score conversion model is often used to convert the set of biomarkers for each patient into a univariate score and using the median of the univariate scores to divide the patients into biomarker‐positive and biomarker‐negative subgroups. However, this may lead to bias in patient subgroup identification regarding the 2 issues: (1) treatment is equally effective for all patients and/or there is no subgroup difference; (2) the median value of the univariate scores as a cutoff may be inappropriate if the sizes of the 2 subgroups are differ substantially. We utilize a univariate composite score method to convert the set of patient's candidate biomarkers to a univariate response score. We propose applying the likelihood ratio test (LRT) to assess homogeneity of the sampled patients to address the first issue. In the context of identification of the subgroup of responders in adaptive design to demonstrate improvement of treatment efficacy (adaptive power), we suggest that subgroup selection is carried out if the LRT is significant. For the second issue, we utilize a likelihood‐based change‐point algorithm to find an optimal cutoff. Our simulation study shows that type I error generally is controlled, while the overall adaptive power to detect treatment effects sacrifices approximately 4.5% for the simulation designs considered by performing the LRT; furthermore, the change‐point algorithm outperforms the median cutoff considerably when the subgroup sizes differ substantially.     

改革开放以来我国扶贫开发进程及实际路径研究

改革开放40余年以来,我国在致力于脱贫的道路上开创性地解决了许多疑难杂症,从“输血式”的直接干预式救济扶贫 模式,到根据需要实施针对性措施的扶贫举措,再到精准扶贫精准脱贫的实施,逐步探索形成了一条具有中国特色的扶贫道 路。扶贫实践的进程也是扶贫理论形成、完善的发展过程,理论的发展指导着扶贫实践的调整改进。扶贫攻坚阶段系统梳理 我国扶贫开发进程,探究扶贫实践路径选择,对新时代打赢脱贫攻坚战具有现实意义。     

提高农业高等院校大型仪器设备利用率的思考

文章对农业院校大型精密仪器设备利用率低的原因进行分析,并对如何提高大型精密仪器设备利用率提出了一些方法和措施,从而使大型精密仪器设备更好地为教学、科研服务。     

精准扶贫的资源配置逻辑与实践困境

扶贫资源的合理配置是确保精准扶贫战略目标顺利实现的关键所在。然而,当前精准扶贫资源在配置的过程中存在着资源的项目化与社会生活的不规则性、政策执行的科层逻辑之间的张力。这一巨大的张力使极具科学性和合法性的程序受到非正式制度的倒逼,从而产生“反科层”的逻辑,进而使精准扶贫资源的配置面临实践的困境。要走出这种困境,精准扶贫资源配置应着力于增强资源配置的灵活性、增强贫困人口自身能力建设和因地制宜地发掘地方优势资源,以激发扶贫对象为主体的内生动力。     

基于可变精度的加权粗糙集模型在约简中的研究

首先对粗糙集的定义进行了描述,在可变精度的基础上提出了加权粗糙集模型。重新定义了近似空间内的一些概念,给出了加权粗糙集模型的约简概念,指出了加权系数的两种方法。并根据实验分析,得出加权粗糙集模型约简中分类错误增大,约简长度越短,约简所花时间越长等特性。     

裂缝天线缝制造精度对电性能影响的预测

为了避免传统方法在分析结构因素对电性能影响时需要假设和近似处理的弊端,提出了根据平板裂缝天线生产制造中的数据,使用支持向量回归建立缝制造精度对电性能指标影响的预测方法。给出了一种以最小化支持向量回归的拟合能力和泛化能力为目标函数来选择支持向量回归机参数的方法,以方便该方法的工程应用。案例研究表明,该方法能够较准确地预测缝制造精度对电性能的影响;与传统的BP神经网络和最小二乘法对比,该方法具有更好的泛化能力,可以应用到平板裂缝天线的计算机辅助制造中。