sgp评价模型
sgp评价模型
SGP评价模型是一种常用的绩效评价模型，它可以帮助企业对员工的绩效进行评估和管理。SGP评价模型的全称是“Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound”，即具体性、可衡量性、可实现性、相关性和时限性。下面将详细介绍这五个方面的含义和作用。
首先是具体性。具体性是指绩效目标必须具体明确，不能模糊不清。例如，一个销售人员的绩效目标不能只是“提高销售额”，而应该是“在下个季度内将销售额提高10%”。这样的目标更具体明确，有助于员工更好地理解和实现。
其次是可衡量性。可衡量性是指绩效目标必须能够量化，可以通过具体的数据进行衡量和评估。例如，一个客服人员的绩效目标不能只是“提高客户满意度”，而应该是“在下个季度内将客户满意度提高
5个百分点”。这样的目标更具可衡量性，有助于企业更好地评估员工的绩效。
第三是可实现性。可实现性是指绩效目标必须是可实现的，不能过于理想化或不切实际。例如，一个新员工的绩效目标不能是“在一个月内熟悉公司所有业务”，而应该是“在一个月内熟悉公司核心业务”。这样的目标更具可实现性，有助于员工更好地实现目标。
第四是相关性。相关性是指绩效目标必须与企业的战略目标和员工
的职责相关。例如，一个市场营销人员的绩效目标不能只是“提高品牌知名度”，而应该是“在下个季度内将品牌知名度提高10%，并增加销售额5%”。这样的目标更具相关性，有助于员工更好地为企业创造价值。
最后是时限性。时限性是指绩效目标必须有明确的完成期限，不能无限期延迟。例如，一个项目经理的绩效目标不能只是“完成项目”，而应该是“在下个季度内完成项目并交付客户”。这样的目标更具时限性，有助于员工更好地规划和管理时间。
SGP评价模型是一种非常实用的绩效评价模型，它可以帮助企业更好地管理员工的绩效，提高企业的绩效和竞争力。企业可以根据自身的情况和需要，结合SGP评价模型的五个方面，制定出更具体、可衡量、可实现、相关和时限的绩效目标，从而更好地激励员工，提高企业的绩效。
稀疏高斯过程
稀疏高斯过程 稀疏高斯过程（SparseGaussianProcess，简称SGP）是机器学习领域中一种重要的模型，它继承了标准高斯过程（Standard Gaussian Process，简称SGP）的优点，同时具有较好的稀疏性能，可以减少其模型参数，使其占用更少的存储空间。稀疏高斯过程可以被用于大规模数据的建模以及概率预测，这非常适合于应用在深度学习中。 SGP的基本思想是将观测数据看作是一组随机的变量，每个变量都有一个对应的观测值。SGP首先建立一个条件概率分布，利用观测数据由此推断出服从该分布的隐变量，而每个隐变量又有一个固定的联合概率分布，可以确定该变量以及其他变量之间的依赖关系。推断出的隐变量的取值依赖于观测数据的特性，若特征个数不够多，那么隐变量的取值可能不能准确地反映出实际情况。 SGP的稀疏性能可以通过增加偏置模型（bias model）的部分来改善，偏置模型在预测过程中可以起到一定的正则化作用，有效地减少参数的数量，使模型在预测中更加准确。同时，SGP还可以加入结构模型（structure model），将模型细分成若干小的子模型，并对子模型的参数采用余弦采样（cosine sampling）的方法进行稀疏的提取。综上所述，稀疏高斯过程具有较好的稀疏性能，可以提高模型的准确性，并可以减少模型参数的数量，从而减少程序占用的存储空间。 稀疏高斯过程可以应用在多种机器学习任务上，包括回归分析、分类分析、分类概率估计和聚类等。在回归分析中，SGP能够根据不
同变量之间的相关关系而调整预测结果，用于预测样本的响应程度，从而识别出观测数据之间的相关性。在分类分析中，SGP可以有效的分析观测数据的类别，并根据这些数据和特征之间的相关性对新样本进行分类。在分类概率估计中，SGP能够估计出每一个类别的概率，从而可以获得相对准确的预测结果。在聚类中，SGP可以根据观测数据之间的相关性和不同类别的概率进行聚类，并识别出与参数模型最相似的结果集。 综上所述，稀疏高斯过程是一种非常有效的机器学习模型，它可以用于多种机器学习任务，同时也具有良好的稀疏性能，可以有效降低模型参数的数量，使其占用更少的存储空间，从而提高模型的准确性。因此，稀疏高斯过程可以作为一种高效的机器学习模型，在实际的应用中发挥重要作用。
产品开发生命周期规划与设计
产品开发生命周期规划与设计 我们正处于一个质量管理体系、标准和法规要求越来越高的时代，另一方面个性化细分市场的要求也越来越明显。广大正在成长的中小型企业经常面临小批量多品种的研制，专业涉及面宽的特点。在这样的条件下，企业如何快速推出既满足预期用途、质量、法规要求，又最大幅度降低成本的产品，关系到企业的核心竞争能力。一个优秀的开发流程体系是提升这种核心竞争能力的基础。 不是从理论出发，而是从实际出发，关注于为企业解决实际问题，与学员充分互动，使学员的产品开发管理能力能切实提高。 不是僵化的，而是高度灵活的产品开发管理框架，使之既适合大型项目，也适合微小型项目。 课程大纲 1、产品开发面临的挑战 1。1 小型开发团队面临的问题 1。2 大中型开发团队面临的问题 1。3 社会环境对产品开发流程的影响 1。4 市场时代特征对产品开发流程的影响 1。3一个优秀的产品开发流程必须满足的两种特性 1。4讨论：如何解决产品开发管理中一抓就死，一放就乱的问题？ 1。5 产品开发能力成熟度的讨论 1。5。1产品开发能力成熟度 1。5。2讨论： 列出某公司在产品开发存在的3个典型问题，进行原因分析，提出解决方案； 对本企业产品开发能力成熟度的等级自我判断的调查 1。5。3案例分析：某产品开发过程经验教训分享 1。5。4增强产品开发管理能力的两种情形和两种策略 1。5。5各种成熟度下产品开发管理组织改进的重点 1。5。6案例分析：某公司产品开发能力改进前后一些重要度量数据的比较 2、产品开发流程与研发项目管理的关系 2。1什么是项目？ 2。2项目生命周期和产品开发生命周期 2。3项目管理的5个过程组 2。4九大知识领域 2。5项目管理知识领域与过程组、产品开发流程之间的关系 2。6项目管理方法论与产品开发流程 3、产品开发生命周期概述 3。1讨论：起点和终点 3。2从设计控制到集成产品开发 3。3 开发流程的三种基本模式 3。2。1三种基本模式的区别 3。2。2三种基本模式区别的必要性 3。2。3一个预研流程的示例 3。3产品开发流程中基本开发生命周期模型的应用
sgp评价模型
sgp评价模型 SGP评价模型 一、简介 SGP评价模型（Strategic Governance Performance Model）是一种新型的系统性企业绩效评价模型，由比利时布鲁塞尔的Koska公司发展而来。它是建立在企业的战略治理体系（Strategic Governance System）基础上的，依据不同企业的情况，将战略治理体系分为5个主要维度：策略（strategy）、组织（organization）、外部影响（external influences）、内部影响（internal influences）和绩效（performance）。SGP评价模型通过每个维度的度量来衡量企业的总体绩效，从而帮助企业更好地了解其绩效水平，并针对性地改进企业治理水平。 二、原理： SGP评价模型的核心原理是：企业的战略治理体系是企业绩效评价的最佳准则，因此，为了衡量企业的绩效及其未来的发展趋势，必须了解企业战略治理体系的各个方面。 SGP模型包含五个维度，以确定企业的战略治理体系的总体评价结果： 策略：评估一个公司是否具有明确的战略方向和布局，以及其是否有足够的竞争优势； 组织：评估组织结构是否适应战略，以及组织中的职能和职责是否合理；
外部影响：评估管理层是否正确识别和处理外部环境的变化； 内部影响：评估管理层是否能够正确的识别和处理内部环境的变化； 绩效：评估企业是否能够达到其设定的战略目标和实现其创造价值的目标。 三、使用实例 SGP模型可以用于评估企业的绩效水平，从而更好地改进企业绩效。例如，一家制造企业可以利用SGP模型，评估其组织结构是否合理，它的管理层是否能正确识别和处理外部和内部环境变化，以及它是否能达到设定的战略目标。根据评估结果，企业可以采取适当的改进措施，提高企业的绩效水平。
增值性评价计算办法
增值性评价计算办法 计算方法 关于计算“增加值”的方法，包括一些复杂的统计方法，比如增值评价模型(Value-AddedModel，VAM)、增长至标准的分析(Growth-to-Standard Analyses)、增长曲线分析(Growth-Curve Modeling)、分数表格分析(Value Table)、增长分数分析(Gain Scores)、学生增长百分位模(Student Growth Percentile，SGP)，下面对于几种常用的分析模型进行简要说明。 (一) 、分数差值法 这一方法简单地用现在分数减去先验分数，得到每个学生在这一时期分数的差值。然后计算出一个班级或学校学生差值的平均数，再将这一平均数与总体差值的平均数相比，来评价一个教师或学校教育质量的高低。这一方法最主要的缺点是没能将学生真实的差值与预期的差值进行比较，也没有充分考虑教师或学校层面的一些影响因素。 (二) 、简单回归法 这一方法最初是由Coleman和Jencks提出，在他们的研究中，模型仅仅含有学生水平变量之间的关系，而没有包含学校层面的变量，也就是以学生现在时刻的成绩作为因变量，前期的成绩为自变量，计算因变量的
观测值与预测值之间的残差，将残差视为学校对学生的增值，再将学生的回归残差分别聚合到教师、学校、区域层面求均值，就可以分别反映教师、学校和区域教育效能。 (三) 、多水平分析模型 多水平模型是针对传统的多元线性回归分析的不足发展起来的，其中最常用的是田纳西州(Tennessee)的增值评价系统(Value－Added Analyses)。该系统持续跟踪学生学业成就和学校、教师变量，基于纵向发展数据对地区、学校以及老师的绩效做出评估。多水平分析是目前在教育增值评价领域应用最多的方法，与简单回归类似，以学生现在时刻的观测值与预测值的差值即为学生的增值。如果一个学生的增值显著大于零，则说明这个学生比预期做得好;如果一个学生的增值显著小于零，则说明这个学生没有达到预期的目标。通过计算一个学校所有学生增值的均值可以得出该学校的增值，如果这所学校的增值显著大于零，则说明这所学校效能超过预期水平;如果显著小于零，则没有达到预期的水平。所不同的是，多水平模型可以在第二水平加入学校层面的变量，可以具体反映学校层面因素对学生成绩的影响。
SIGTRAN协议详解及MTP2及MTP3详解解析
HUAWEI MSOFTX3000 移动软交换中心技术手册 信令与协议分册目录 目录 第5章 SIGTRAN协议.............................................................................................................. 5-1 5.1 概述.................................................................................................................................... 5-1 5.1.1 SIGTRAN功能 ........................................................................................................ 5-1 5.1.2 相关术语.................................................................................................................. 5-1 5.1.3 协议栈结构 .............................................................................................................. 5-2 5.1.4 在CS中的应用........................................................................................................ 5-2 5.2 M2UA协议......................................................................................................................... 5-3 5.2.1 概述 ......................................................................................................................... 5-3 5.2.2 M2UA相关术语....................................................................................................... 5-4 5.2.3 M2UA业务 .............................................................................................................. 5-6 5.2.4 M2UA功能 .............................................................................................................. 5-7 5.2.5 M2UA协议栈结构 ................................................................................................... 5-9 5.2.6 M2UA边界原语..................................................................................................... 5-10 5.2.7 M2UA协议的应用 ................................................................................................. 5-12 5.2.8 M2UA协议消息..................................................................................................... 5-13 5.2.9 M2UA基本信令流程.............................................................................................. 5-35 5.3 M3UA协议....................................................................................................................... 5-36 5.3.1 概述 ....................................................................................................................... 5-36 5.3.2 M3UA相关术语..................................................................................................... 5-37 5.3.3 M3UA业务 ............................................................................................................ 5-46 5.3.4 M3UA功能 ............................................................................................................ 5-48 5.3.5 M3UA协议栈结构 ................................................................................................. 5-54 5.3.6 M3UA边界原语..................................................................................................... 5-54 5.3.7 M3UA协议的应用 ................................................................................................. 5-57 5.3.8 M3UA协议消息..................................................................................................... 5-60 5.3.9 M3UA基本信令流程.............................................................................................. 5-93 5.4 IUA协议........................................................................................................................... 5-95 5.4.1 概述 ....................................................................................................................... 5-95 5.4.2 IUA相关术语 ......................................................................................................... 5-96 5.4.3 IUA业务 ................................................................................................................ 5-96 5.4.4 IUA功能 ................................................................................................................ 5-97 5.4.5 IUA协议栈结构 ..................................................................................................... 5-98 5.4.6 IUA边界原语 ......................................................................................................... 5-98 5.4.7 IUA协议的应用 ................................................................................................... 5-100 5.4.8 IUA协议消息 ....................................................................................................... 5-100 5.4.9 IUA基本信令流程................................................................................................ 5-115
C-S-H凝胶的主要形态、模型及其结构
C-S-H凝胶的主要形 态、模型及其结构 ------------------------------------------作者xxxx ------------------------------------------日期xxxx
【精品文档】 C-S-H凝胶的主要形态、模型及其结构 （1）CSH凝胶的形态： CSH形态多达20种，S.Diamond提出把CSH的形态分为四种，但并不包含已观察到的所有形态。 Ⅰ型纤维状凝胶粒子：水化早期，刺状、针状、柱状等，典型粒子长约0.5~2 μmμm。 Ⅱ网络状凝胶粒子：与Ⅰ型纤维状凝胶粒子同时出现，截面与Ⅰ型纤维状，凝胶粒子相同的长条形粒子，通过端头交叉而连接成三度空间网络。但这种粒子在纯C3S和C2S水化时很少出现。 μm，它在水泥石中常以集合态存在，但由于特征不明显而被忽略。 μm的等大粒子组成的绉皮状集合体。 其他人的观点： Taylor认为：在短龄的水泥石中Ⅰ型纤维状凝胶粒子占主要地位，Ⅱ型网络状凝胶粒子也常有发现，Ⅲ型不规则等大粒子状凝胶粒子要在水化到一定程度后才出现，占重要地位，Ⅳ型内部产物的凝胶粒子则不易见到。 （2）CSH凝胶的模型： A：Powers-Brunauer模型：C-S-H是粒径大约为14nm的刚性颗粒，形成层状的托贝莫来石凝胶，具有很高的比表面积；颗粒间的凝胶孔隙率为28%。孔隙口径小于0.4nm，所以凝胶孔只能容水分子进入。热河没有被凝胶填充的空间称为毛细孔。凝胶粒子由范德华力结合，凝胶在水中的膨胀性是由于单个粒子间存在水分子层而导致粒子的分离。 B：Feldman-Sereda模型：微观结构视为硅酸盐不完整层状晶体结构，与Powers-Brunaue模型比较，该模型认为水的作用更加复杂，其中的一部分水在凝胶结构的表面上形成氢键，另一部分则物理吸附于表面上。 C：近年来Pratt等人采用带湿样池的TEM观察未经干燥的原始试样，建立了早期，中期和后期产物的概念。早期产物又称Ｅ型C-S-H，是薄片形态；中期产物又称Ｏ型C-S-H，是无定型凝胶，它可能发展成Ⅰ型纤维状凝胶粒子，也可在以后发展为Ⅲ型不规则等大粒子状凝胶粒子；后期产物是致密凝胶物质，由于此时粒子周围空间已经填满，主要在粒子原来占据的空间生长（它与Ⅳ型内部产物的凝胶粒子接近）。 （3）CSH凝胶的结构： Jenning提出了C-S-H 纳米结构：该模型认为C-S-H 凝胶最小结构单元(globue胶束)近似为直径小于5nm的球状体。这些球状体堆积在一起形成2 种不同堆积密度的结构，称作高密度水化硅酸钙凝胶(HD C-S-H)和低密度(LD)水化硅酸钙凝胶(LD C-S-H)。这两种堆积形态大体上与“内部水化产物”和“外部水化产物”形貌相对应。在C-S-H 中含水的区域包括层间空间、胶粒内孔(intra globule pores，IG，尺寸≤1nm)、小凝胶孔(small gel pores，SGP，尺寸为1～3 nm)和大凝胶孔(larger gel pores，LGP，尺寸为 3～12 nm)。 【精品文档】
五育并举视域下学生增值评价的发展困境与破解策略
五育并举视域下学生增值评价的发展困境与破解策略 作者：谢小蓉张辉蓉 来源：《中国电化教育》2021年第11期 摘要：评价是为了改进。学生增值评价是一种发展性评价、形成性评价，要求教师同时关注学生发展起点、发展过程、发展变化和发展结果，以推进学生的改进和进步。开展学生增值评价，既要重点关注学生学业成绩上的增值，更要全面关注学生在德智体美劳方面的增值。在提倡五育并举新时代教育要求的背景下，探索学生增值评价可能面临着学生增值评价内容缺少统一标准、评价数据收集难度较大、评价模型复杂且难理解、评价结果运用受到限制等发展困境。鉴于此，规避五育并举视域下学生增值评价发展困境的破解策略有：全面树立正确导向的增值评价理念，构建学生增值评价的数据采集系统，选取促进学生全面发展的评价形式，合理科学地运用学生增值评价结果。 关键词：学生增值评价；五育并举；全面发展；发展困境 中图分类号：G434 文献标识码：A 本文系国家社会科学基金2021年度一般项目“新时代义务教育学校效能的统计测度与评价研究”（项目编号：21BTJ021）、重庆市研究生科研创新项目“新时代小学生学业质量增值评价模型构建研究”（项目编号：CYB21078）研究成果。 学生评价作为指挥棒，关系着学生发展方向和成才观念。2020年，中共中央、国务院颁布的《深化新时代教育评价改革总体方案》（以下简称《方案》）中强调要探索学生增值评价，促进学生德智体美劳全面发展[1]。德智体美劳五育并举的提出是为了实现学生的全面发展，也是落实立德树人根本任务的内在要求和核心举措[2]。增值评价（Valueadded Assessment）是一种重视过程的发展性、形成性评价，其本质是关注学生的进步程度和变化，促进学生德智体美劳全面发展。基于此，本文以探索增值评价如何实现学生德智体美劳全面发展为立足点，明晰学生增值评价的基本内涵，结合国内外已开展的增值评价研究与实践，剖析学生增值评价的发展困境，提出适应我国教育教学实况、促进学生增值评价实施的破解策略，以树立科学的学生评价导向，办出让老百姓更满意的高质量教育。 1966年，詹姆斯·科尔曼向美国国会提交的《关于教育机会平等性的报告》，间接催生了世界范围内尤其是英美国家研究者对增值评价的研究和关注[3]。20世纪70年代以来，增值评价开始在欧美国家的学校评价和教师评价中得到广泛应用。我国最早于20世纪80年代中后期在香港地区开展增值评价研究，90年代初期逐渐受到大陆教育学领域研究者的关注[4]。但由
嗓音功能评估概述
嗓音功能评估概述 蒋家琪;舒敏;王闰生;方锐 【摘要】嗓音功能是多维功能，任何单一的测量都不能全面地反映一个人的嗓音情况。准确的嗓音功能评估能使临床治疗具有针对性；亦更加有效。本文将对临床上常用的几项评评方法作一概述。 【期刊名称】《中国眼耳鼻喉科杂志》 【年(卷),期】2012(012)B12 【总页数】5页(P428-432) 【关键词】嗓音功能;功能评估;临床治疗 【作者】蒋家琪;舒敏;王闰生;方锐 【作者单位】复旦大学附属眼耳鼻喉科医院耳鼻喉科,上海200031 【正文语种】中文 【中图分类】R767.4 嗓音功能是多维功能，任何单一的测量都不能全面地反映一个人的嗓音情况。准确的嗓音功能评估能使临床治疗具有针对性，亦更加有效。本文将对临床上常用的几项评估方法作一概述。 1.1 频闪喉镜声带振动产生基音是发声的基础，一般人的声带振动频率为100～1 000次/s。自然状态下，人眼无法分辨如此快速的运动。自1878年Oertel发明频闪喉镜并检查患者的声带，至今已超过100年的历史。随着计算机软件及硬件的发展和应用，利用频闪喉镜可定量分析声门图的形状、面积及其变化，用以分析
声带振动特征[1]，这是目前诊断嗓音疾病及评价嗓音功能的金标准。 1) 工作原理。根据视觉残留定律(Talbot Law)，任何物体在视网膜上成像后在外 界物体消失后仍可存在0.2 s，动态频闪喉镜主要原理就是利用此定律，应用一定 频率的频闪光照亮声带连续波动的不同点，频闪光照亮的不同部位在视觉上叠加，产生静止或缓慢运动的光学假像[2]。因此，当声带的振动频率与动态喉镜的闪光 频率相同，且每次闪光都照射在相同的位相时，则可看见静止的声带图像；如声带的振动频率与动态喉镜的闪光频率间存在差异，且每次闪光都照射在声带振动的不同位相时，则可见到声带振动的缓慢运动图像[3]。图1是频闪喉镜原理示意图。2) 临床应用。动态喉镜检查的临床指征包括临床表现为声音嘶哑但无法明确病因 的患者、声带手术前的检查、表面麻醉手术中的观察以及声带手术后疗效的评价[4-5]等。Hiramo等[2]规范了动态喉镜的观察指标，具体如下。①基频：由动态 喉镜仪器显示。②声门闭合特征：主要包括a.完全关闭；b.梭形裂隙；c.沙漏样裂隙；d.前部裂隙；e.后部裂隙；f.不规则裂隙；g.不完全关闭等。③声门上活动： 正常状态下，发音时声门上结构并未涉及振动，保持相对固定的状态；病理状态下部分声门上结构可出现振动，例如室带振动、杓状软骨区域振动、会厌根部振动等。 ④声带振动幅度：振动幅度为声带振动时水平相的位移。正常状态下与声带的大小有关。声带振动部分越短、声带组织越僵硬、声带质量越大、声门下压力越小及声门关闭过紧时，声带振动幅度越小。⑤黏膜波(mucosal wave)：声带振动最重要 的特点是声门下气流冲击声带，黏膜及黏膜下组织相对于相对固定的声带肌发生周期性的位移，产生由下而上的黏膜波动即黏膜波。可由以下4种方式描述。 a.黏 膜波缺乏：未发现黏膜波； b.小黏膜波：黏膜波小于正常范围； c.正常：在习惯 的基频及响度下发音时黏膜波的程度及大小； d.大黏膜波:黏膜波异常增大。应同 时比较两侧黏膜波间的相对位移:左lt;右、左gt;右、左=右。发声时每侧声带的黏膜波从有到无，说明病变由轻到重;波动消失到声带振动减低或消失说明病变从黏
sargan 检验 r例子
sargan 检验r例子 摘要： I.引言 - 介绍SARGAN 检验 - 提出使用R 语言进行SARGAN 检验的例子 II.SARGAN 检验简介 - 解释SARGAN 检验的含义 - 说明SARGAN 检验在机器学习和统计学中的应用 III.R 语言中的SARGAN 检验 - 介绍R 语言中SARGAN 检验的实现方法 - 说明SARGAN 检验在R 语言中的具体操作步骤 IV.SARGAN 检验例子 - 提供一个使用SARGAN 检验的R 语言例子 - 解析例子中的代码和结果 V.结论 - 总结SARGAN 检验在R 语言中的实现 - 指出SARGAN 检验在实际应用中的优势和局限 正文： I.引言 SARGAN（Sample Average Marginal likelihood）检验是一种用于评估生成模型性能的统计检验方法。通过比较观测数据和模型生成的数据之间的差
异，SARGAN 检验可以判断生成模型是否能够捕捉到数据中的潜在结构。在机器学习和统计学领域中，SARGAN 检验被广泛应用于图像生成、自然语言处理、时间序列分析等领域。 在本文中，我们将通过一个R 语言的例子，演示如何使用SARGAN 检验来评估生成模型的性能。 II.SARGAN 检验简介 SARGAN 检验是基于Marginal Likelihood（边际似然）的统计检验方法。边际似然描述了在给定一些已知变量的情况下，观测到其他变量的概率。在生成模型中，边际似然可以理解为在给定生成模型参数的情况下，观测到实际数据的概率。SARGAN 检验通过比较观测数据和模型生成的数据之间的边际似然差异，来评估生成模型的性能。 SARGAN 检验的优势在于，它可以处理生成模型中复杂的先验分布和高维参数空间，同时具有较好的计算效率。然而，SARGAN 检验也存在一定的局限性，例如对于某些特殊的生成模型，SARGAN 检验可能无法准确评估其性能。 III.R 语言中的SARGAN 检验 在R 语言中，可以使用"sargansm"包来进行SARGAN 检验。以下是一个简单的示例： ```R # 安装并加载sargansm 包 install.packages("sargansm") library(sargansm)
IL-6跨信号转导作用与其相关疾病的研究进展
IL-6跨信号转导作用与其相关疾病的研究进展 侯小飞(综述);高方友(审校) 【摘要】IL-6在机体内具有重要作用，其信号转导主要通过两种途径即经典信号转导和跨信号转导途径进行。经典信号转导主要与IL-6膜特异性受体结合激活下游信号，跨信号转导是IL-6与游离的sIL-6R结合激活下游信号。由于经典信号转导途径IL-6受体的局限性，其作用并不广泛，本文主要就IL-6跨信号转导途径在疾病中的作用做一简单综述。%Interleukin-6 (IL-6) plays an important role in the body, and its signal transduction is mainly dis-played through two ways:IL-6 classical signaling and IL-6 trans-signaling. In the classical signaling, IL-6 mainly binds with IL-6 specific membrane receptor to activate the downstream signaling. In the trans-signaling, IL-6 mainly binds with soluble IL-6R (sIL-6R) to activate the downstream signaling. IL-6 classical signaling is not widely applied due to its limitation of the IL-6 receptor. Here we review the roles of IL-6 trans-signaling in diseases in this paper. 【期刊名称】《海南医学》 【年(卷),期】2016(027)016 【总页数】4页(P2667-2670) 【关键词】白细胞介素6;跨信号转导;经典信号转导;相关疾病;进展 【作者】侯小飞(综述);高方友(审校)
化工工艺设计配管培训
中国配管设计 新职员教育方案 〔案〕 新事业方案室XXX 2004 概要 1.关于公司 a,重视对职员进行亲切，热和的，长期战略的教育的建立。好好地照顾职员 b,工作尽管要求特别严格，然而那个严要是能讲成是认真地工作和责任感就更加正确了。认真想一想我们就会觉得到更深的体会。 C,我们公司没有平均主义、努力，进步确信有结果。不要总是计较眼前的情况。 a,时时在工作中带着责任感 b,一定要对客人守约 c,经常站在对立面考虑咨询题，比方，在向公司所取得同时，公司需要什么呢？在工作的时候，客人有什么要求等等。 a,在理解的根底上开展工作。 b,在工作中经常考虑，不能随便做决定，不明白不能装明白。 c,一个人无法将工作进行下往的时候，要依靠团队的力量，加强沟通。 d,设计也是一种传达最新信息的手段，资料的整理也是大事，要经常获得最新的资料，使用。e,确认，再度确认，不能依靠经历。和不人的一分钟谈话，能100%记住吗？即使记住了，能100%理解吗？ g,设计来源于复制商业，要尽快的向长辈，上司学习技巧。 h,(核对用的)清单是技术信息的集合体。参照新的清单，更新自己的知识。 i,经常反省错误，整理错误，不要犯低级错误。错误尽管给工作带来了苦恼，但谁也无法防止错误。 j,沿着错误成长。〔然而同一种类型的错误不要犯三次。〕 k.完成工作后，对学过的东西进行总结。如此我们就能不断的进步。 l,右脑考虑，左脑记事〔手写〕，发扬大脑的极限。 m,学习也许是从零开始，但工作是从经验开始的。经验是提高效益的原动力，是利益的源泉。a,全然知识： 1〕配管图的构成
·背景：建筑物，机器，建筑用设备，电缆桥架，风管，设备配管…… ·配管：管，管件，特别部件，弯头 ·尺寸，各种名称，注释，管线号，注记 ·详略土：主视图，轴测具体图，局部剖面*侧面图 ·主题栏，版本，分发表 2〕配管图的关连图书 ·建筑土，机器土，电器*电缆桥架，风管图，设备配管图， ·机器配置图，流程图，管道规格，管线表，阀门表，部件图 3〕配管设计的要紧图样 ·配管图〔组合图，详略图，支架位置图〕 ·配管制作图〔由名：轴测制作图，可拆卸管道制作图〕 ·支架制作图 ·操作台架 ·载荷数据，各种信息画面 ·热应力分析书，其他分析，计算书 4〕工作内容：完成以上2〕3〕的图纸和数据 5.制图业务培训〔请参照后页步骤以：制图业务〕 6.整体方针：实物，类型，实际的图样相结合，重视有用性，推进教育。 步骤以：制图业务 全然方针： ①为了尽快地掌握制图，我们必须特别好的理解实际的图样和类型，在那个根底上，我们把CAD的教育作为重点。 ②我们要自觉地进行自习，复习。不明白得地点一定要通过询咨询加以解决。为了特别好地记住宅学过的东西，我们必须提高工作的积极性。 ③稳固天天所学的东西，把牢记东西作为一种习惯。每月进行一次考试。〔步骤一完成后，结合实际工作进行考试〕 ④经常听取职员的意见，感想。结合他们的需要，提高他们学习的积极性。并对方法和内容作一些调整。 ⑤一周进行一次评价〔上司评价和自我评价〕，对大伙儿的成长做一个记录。 I，配管和管件 配管的规格依据国家的不同而不同，要紧有，ＪＩＳ〔日本〕，ＡＮＳＩ〔美国〕，ＤＩＮ〔德国〕，ＢＳ〔英国〕，ＧＢ〔中国〕等等。ＪＩＳ比ＡＮＳＩ更常用一些，下面没做特许标记应该实是根基ＪＩＳ规格。 1.管〔ＰＩＰＥ，ＬＩＮＥ〕〔一般以PIPING作为配管的总称〕 a,公称直径和外径不同。公称方法是“公称A〞“公称B〞“公称MM〞比方：100A 4B(4〞),100代表外径为114.3MM的管子。
增值评价中学生增长百分位模型及其估计方法概述
增值评价中学生增长百分位模型及其估计方法概述 周园; 刘红云; 袁建林 【期刊名称】《《教育导刊（上半月）》》 【年(卷),期】2019(000)011 【总页数】7页(P61-67) 【关键词】增值评价; 学生增长百分位; 估计方法 【作者】周园; 刘红云; 袁建林 【作者单位】济南市教育教学研究院山东济南 250002; 北京师范大学心理学院 北京 100875; 湖南大学教育科学研究院湖南长沙 410082 【正文语种】中文 【中图分类】G40-034 一、引言 长期以来，在我国的教育评价领域，对学校和教师的评价多是一种终结性评价，即以学生测验成绩的均值为标准进行评价〔1〕。这种获取学生当前状态的测量方法对于评价学生某一年的学业成就水平是合适的，但是对于评价教师和学校的教育效能是不合适的〔2〕。另外，这种简单的评价方式只能单一地反映学生在某一特定时间点上的位置，而不能提供关于学生能否达到目标分数的信息，也不能了解与之前分数一样的同学相比，是否有所进步〔3〕。近几年，国际上开始广泛使用追踪数据对学生进行评价，更加关注学生的发展，增值性评价也越来越受到重视〔4〕，
相关的增值评价模型如多水平模型、简单回归模型、学生增长百分位模型(Student Growth Percentile，SGP)等得到了广泛的应用。本文在简要介绍相关 增值评价模型的基础之上，着重介绍了学生增长百分位模型，并对该模型的估计方法进行总结。 二、增值评价相关模型 “增值评价”的概念是建立在学校可以增加“价值”到其学生的学习成就的假设之上，“增值”表示学校所加诸学生身上，与一般期望成绩相比的差值部分。增值评价方法旨在探索某些学校的学生在某一时间内的学习，与另外一些学校的学生相比，是否有相对较多的进步〔5〕。增值评价是在对学校效能评价研究中发展起来的，而学校效能评价技术是在对传统学校绩效及质量评估的批判中成长起来的，因此采用增值理念对学校进行评价通常也称为学校效能增值评价，通过增值评价分析学校对学生的作用或影响大小。增值理念在学校评价中的应用，最早在美英等国提出，其后传到其他国家与地区，目前已在国际上得到广泛应用〔6〕〔7〕。 在过去的几年中，随着美国联邦教育法《不让一个孩子掉队》的实施，学生学业成就增长分析成为主流趋势。在这种趋势的推动下，各种采用复杂统计技术的增值模型在国际上被广泛使用，所有关于学生学业成就增长分析的模型中，大致分为三类：第一类是分析其他教育方面对学生学业成就的贡献，例如来自教师、学校或者家长等方面的预测变量。这一类的分析模型称为增值评价模型(Value-Added Model，VAM)〔8〕。该类模型采用多水平分析的方法对嵌套数据进行处理，对学生、教 师以及学校层面的教育效能进行分析。但是该类模型的局限在于：采用复杂的统计模型进行评价，其模型的假设条件较多，其结果在教育意义上的解释较难理解；第二类模型是根据学生的先验分数来预测学生未来的学业成就的位置，这一类的分析模型称为预测/轨迹模型(Prediction or Projection Modeling)〔9〕〔10〕。该 类模型在美国联邦教育法《不让一个孩子掉队》政策颁布之后提出，因此，其目的