机译:在DEA中使用负数据设置目标的两阶段方法
Islamic Azad University, Karaj Branch, Department of Mathematics, Karaj, Iran,Department of Mathematics, Islamic Azad University, Karaj Branch, P.O. Box 31485-313, Karaj, Iran;
Islamic Azad University, Karaj Branch, Department of Mathematics, Karaj, Iran;
data envelopment analysis; negative data; target setting; substitution;
机译:两阶段改进的基于松弛的度量方法,用于负数据包络分析中的效率测量和目标设置
机译:修正的两阶段方法在负数据中寻找DEA中效率低的单元的非负目标
机译:基于识别具有负数据的PPS的混合效率测量和目标设置
机译:基于DEA的固定输入资源分配和目标设置方法
机译:纳米技术靶向治疗三阴性乳腺癌
机译:AMLVaran:一种用于在肿瘤护理环境中对目标NGS测序数据进行变异分析的软件方法
机译:通过使用适当选择的热力学循环和热力学积分方法进行蒙特卡罗计算机模拟,研究了将五种甲酰胺模型和三种水模型混合在一起时发生的热力学变化,包括这些模型组合本身的可混溶性。结果表明这两种组分的混合接近于理想的混合,因为混合的能量和熵在整个组成范围内都非常接近理想的项。关于混合的能量,甲酰胺的OPLS / AA-mod模型与其他模型相比,在质量上有不同的表现。因此,该模型得出的结果是负的,而其他模型则综合考虑了所有三个水模型的结果的正能量。实验数据支持后一种行为。尽管混合的亥姆霍兹自由能在整个组成范围内始终为负,但大多数测试模型组合显示出有限的混溶性,或至少非常接近某些组合物的混溶性极限。关于这些模型组合的可混溶性和混合能量,我们建议在水-甲酰胺混合物的模拟中使用CHARMM甲酰胺和TIP4P水模型的组合。
机译:目标设定方法和数据管理,以支持运输机构基于绩效的资源分配。第1卷:研究报告。第二卷:目标设定和数据管理指南。国家合作公路研究计划(NCHRp)报告666