模糊控制在工业过程控制中的应用研究

本文对模糊控制器的一般设计方法进行了阐述,仿真时使用了MATLAB的模糊工具箱与Simulink,取得了优于PID控制的仿真效果。     

关于推进企业文化建设的理性认识

我国现代企业制度的建立和完善,为厂长经理及企业经营管理者提出了新的任务和要求。作为企业的领导者和管理者,必须学习贯彻十六大精神,准确把握企业文化的方向和功能,高度重视企业文化的“软件”开发,即在非物质文化建设上下功夫,同时认识广东企业文化建设的新情况和新特点,注重面向企业中的外来员工进行企业文化建设。     

现行会计软件存在的问题与对策

文章从界面提示、业务控制、信息安全性及功能适应性等方面分析了目前会计软件存在的不足,从设计、应用与维护的视角,探讨了解决现行会计软件问题的思路与方法。     

物流化下的货物运输保险创新

随着我国市场经济的快速发展.货运物流化面临新的风险.传统的货物运输保险必须对变化了的环境做出反应,以满足新的需求,这就需要从硬、软两方面进行创新,并且在创新中注意相关方面的问题.     

单片机的抗干扰技术研究

单片机运行过程中有很多干扰因素,对单片机的性能有很大的影响。文中对单片机干扰进行了分析,从硬件和软件两个方面提出了抗干扰措施。     

构件技术在物流管理信息系统开发中的应用

分析了基于构件的软件开发方法的开发模型,针对物流管理这个特定领域,提出了具体应用构件化技术的方法,以达到提高软件开发的生产效率和保证软件质量的目的。     

城市轨道交通综合安防集成平台实现方案研究

针对城市轨道交通安防管控智能化、信息化、自动化程度偏低的现状,论文充分解读GB 51151—2016《城市轨道交通安全防范系统工程技术规范》,并严格按照规范中的相关要求,对安防集成平台的实现方案进行深入研究。论文从子系统集成互联关系、软件平台架构、数据库平台架构多个方面进行阐述,为城市轨道交通综合安防集成平台建设提供参考。     

计算机软件工程项目管理方法探究

随着科技的逐步发展,计算机软件在生活中的应用十分普遍。计算机软件工程代表着科技的进步,但在项目管理中仍存在一些不足。各个单位并未结合实际情况制定出科学合理的软件项目管理办法,无法对其中潜藏的风险进行合理的规避。因此,管理人员需要加强对计算机软件工程项目的管理。论文对计算机软件工程项目进行分析,并提出相应的解决方案,以供参考。     

新收入准则对定制软件收入确认的实务影响分析

2017年7月,财政部发布了《企业会计准则第14号——收入》(以下简称新收入准则),境内所有企业现已全面执行新收入准则(上市企业已于2020年1月1日起开始执行,非上市企业已于2021年1月1日起开始执行).新收入准则的执行给实务带来了较大影响,尤其是对软件行业.文章结合A公司定制软件业务的具体情况,根据新收入准则规定的三种情况,逐一分析和判断其是否属于在某一时段内履行的履约义务,并结合实务提出了一些思考或建议,以供探讨.     

A Tutorial on Multilevel Survival Analysis: Methods,Models and Applications

Data that have a multilevel structure occur frequently across a range of disciplines, including epidemiology, health services research, public health, education and sociology. We describe three families of regression models for the analysis of multilevel survival data. First, Cox proportional hazards models with mixed effects incorporate cluster‐specific random effects that modify the baseline hazard function. Second, piecewise exponential survival models partition the duration of follow‐up into mutually exclusive intervals and fit a model that assumes that the hazard function is constant within each interval. This is equivalent to a Poisson regression model that incorporates the duration of exposure within each interval. By incorporating cluster‐specific random effects, generalised linear mixed models can be used to analyse these data. Third, after partitioning the duration of follow‐up into mutually exclusive intervals, one can use discrete time survival models that use a complementary log–log generalised linear model to model the occurrence of the outcome of interest within each interval. Random effects can be incorporated to account for within‐cluster homogeneity in outcomes. We illustrate the application of these methods using data consisting of patients hospitalised with a heart attack. We illustrate the application of these methods using three statistical programming languages (R, SAS and Stata).