北京市地下管线基础信息统计体系建设与实践

针对目前普遍存在的地下管线基础数据不全、不准,基础管理薄弱等问题,北京市在国内率先开展了全市域的地下管线基础信息统计工作。北京市市政市容委作为地下管线运行的综合协调管理部门,从2011年首次开展地下管线基础信息统计工作,到建立地下管线基础信息统计报表制度、形成长效工作机制,再到推动区县、行业建立完善地下管线基础信息统计体系,目前北京市已初步形成了覆盖全市域、全过程、全系统的地下管线基础信息统计报表制度和体系。逐步摸清了地下管线底数,数据成果为地下管线管理提供了支撑,同时推动了地下管线综合管理体制建立。

浅析南通市种子行业基础信息统计工作存在的主要问题与对策

为不断提高南通市种子行业基础信息统计工作水平,对当前种子行业基础信息统计工作中存在的问题作了具体分析,并针对这些问题提出了可行性对策,对科学客观开展种子行业基础信息统计、推进现代种业建设具有重要的现实意义。

种业基础信息统计工作做法及存在问题和建议——以辽宁省朝阳市为例

随着种子行业的迅猛发展,各方面服务体系随之建立和不断优化,尤其是各类作物种子的供需存数量、价格监测、种子生产基地监测、种子形势分析等种子行业信息统计工作在种子行业中的作用越来越明显。种业基础信息统计工作,是上级主管部门了解情况、掌握政策、指导工作的重要资料,也是编制种子行业发展规划的基础和依据。基于此,以辽宁省朝阳市为例,介绍种业基础信息统计工作的具体做法、存在的问题及建议。

机关事务房产管理信息化建设基础信息统计方法探析

机关事务房产管理信息化建设是落实机关事务标准化信息化建设要求的重要举措,对于提高房产管理效能具有重要意义。做好基础信息统计工作的目的是摸清房产存量底数、使用现状、存在问题,是解决房产超标违规、闲置浪费、配置低效的基础保障,需要采取规范、标准的数据采集方式,以满足业务工作需求为基础,以简单、实用、高效为方向,以绩效原则为标尺,精准开展房产信息统计,做到制度精炼、内容明晰、指标量化、管理标准、流程细致,保障数据的规范使用和高效利用。

基础信息统计对安全生产管理工作的重要性

安全生产是企业发展的重要保障,基础信息统计是安全管理工作的根本,一切安全管理工作都是以统计的信息为基础进行分析、研究,进而保障企业的人员安全和设备安全的。本文重点介绍了基础信息在事故预警、发现管理漏洞和提升管理方面的作用,从而体现基础信息统计对安全生产管理工作的重要性。

大数据时代基础教育统计信息化思考

大数据的迅速崛起,为各行各业的发展提供了新的契机,为教育统计事业的改革发展提供了新的思路。阐述了大数据与基础教育统计信息化的关系,分析了大数据对基础教育统计信息化的价值体现,提出大数据时代基础教育统计信息化所面临的挑战以及应对策略,这些对于发挥大数据的优势、完善基层教育统计有着重要的意义。

关于统计信息产品定价的探讨

文章从统计信息产品的特性和其价格形成的特殊性入手 ,将统计信息产品分为基础性统计信息产品和竞争性统计信息产品 ,然后对两类信息产品的定价分别进行探讨 ,对我国的统计信息商品化有一定的理论意义。

Improved Kernel PLS-based Fault Detection Approach for Nonlinear Chemical Processes

In this paper, an improved nonlinear process fault detection method is proposed based on modified kernel partial least squares(KPLS). By integrating the statistical local approach(SLA) into the KPLS framework, two new statistics are established to monitor changes in the underlying model. The new modeling strategy can avoid the Gaussian distribution assumption of KPLS. Besides, advantage of the proposed method is that the kernel latent variables can be obtained directly through the eigen value decomposition instead of the iterative calculation, which can improve the computing speed. The new method is applied to fault detection in the simulation benchmark of the Tennessee Eastman process. The simulation results show superiority on detection sensitivity and accuracy in comparison to KPLS monitoring.