【摘 要】
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生存分析的应用十分广泛,加速失效时间（AFT）模型是一种常用的生存分析模型,具有较强的可解释性。随着信息时代的发展,协变量的数目明显增加,越来越多的生存数据呈现出高维的特点。此外,同一个体还可能会经历多个不同的事件。对多个事件时间进行整体建模,有利于恢复它们之间潜在的依赖结构。然而,高维协变量下的多事件时间问题在现有的文献中鲜有讨论。为了研究上述问题,本文将AFT模型推广到多事件时间情形,提出了多
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生存分析的应用十分广泛,加速失效时间（AFT）模型是一种常用的生存分析模型,具有较强的可解释性。随着信息时代的发展,协变量的数目明显增加,越来越多的生存数据呈现出高维的特点。此外,同一个体还可能会经历多个不同的事件。对多个事件时间进行整体建模,有利于恢复它们之间潜在的依赖结构。然而,高维协变量下的多事件时间问题在现有的文献中鲜有讨论。为了研究上述问题,本文将AFT模型推广到多事件时间情形,提出了多响应AFT模型,并假设协变量是高维的,模型的系数矩阵是联合低秩且稀疏的。此外还假设多个事件时间受制于同一个右删失变量。基于一个针对删失数据的统一估计策略,本文提出了一个估计模型系数矩阵的两阶段方法。第一步,对数据进行逆概率删失加权（IPCW）,从而得到一个新的基于删失数据的稀疏降秩回归问题,它在期望损失意义上与基于完全数据的原问题等价。第二步,使用稀疏降秩回归算法SESS求解这个新问题,最终得到系数矩阵的估计。文中数值模拟的结果显示,在多种设置下,所提方法的估计、预测和变量选择的效果远优于其他方法,尤其当协变量维数较低时,所提方法在删失情形下的结果接近于理想的无删失情形下SESS算法的结果,说明了所提方法能有效恢复大部分因删失损失的信息。最后本文将所提方法应用于一个关于白血病患者骨髓移植的临床数据集,对患者的多个事件时间进行预测。相比其他方法,该方法在测试集中的预测结果更接近真实值,这进一步验证了所提方法的有效性。
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如何准确地估算预期软件的规模和造价,以避免低于成本的“黑马”式投标书中标,一直是招投标管理者和评标专家感到棘手的难题。与此同时,软件研发成本的度量仍然是软件工程行业的学术难题,行业也期待科学研究能提供更有效的度量方法和流程,使人们借此得以规避低于成本价的中标现象,及早避免项目开发的“死亡之旅”。本文研究一个评标流程,且为它设计与实现相应的工具软件,向评标专家和机制化度量规程提供支撑性辅助工具。主要
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＜正＞4月12日，2023年度中兴通讯云网生态峰会在深圳成功举办。本届峰会以“筑路数字经济，共赢云网生态”为主题，围绕如何加速行业数字化转型、拥抱数字化变革、探索数字经济发展新动能等议题展开深入探讨。中兴通讯总裁徐子阳在峰会开幕致辞中指出，随着数字中国建设整体框架的提出，以及ChatGPT、文心一言等AI创新应用的推出，
目的本研究对急性期青年缺血性卒中患者进行认知功能评估,研究分析其临床特点及相关危险因素。以期为进一步探讨青年卒中后认知障碍（post-stroke cognitive impairment,PSCI）相关危险因素、特异性生物标志物提供思路,并为青年PSCI患者的临床诊疗与预防提供参考。方法本研究纳入了 2019年12月至2020年12月就诊于滨州医学院附属医院神经内科的74例18岁至45岁的急性缺
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