强化综合社区动态管理治疗难治性高血压的临床疗效观察

目的探讨强化综合社区动态管理对难治性高血压(RH)临床疗效的影响。方法选取于2010年1月—2014年12月于山东省阳信县人民医院确诊的RH患者241例,随机将241例RH患者分为观察组(121例)和对照组(120例)。所有患者都给予药物优化治疗、完善健康档案等措施,而观察组同时给予了强化综合社区动态管理。管理期2年,观察两组患者的临床疗效、危险因素或不良行为改善情况、血压水平、以及心脑血管事件的发生情况。结果观察组总有效率为76.67%,血压控制率为52.07%,高于对照组(60.83%,P<0.05;39.17%,P<0.05)。观察组血压、血脂、血糖等水平及吸烟、饮酒、高盐饮食等行为合并情况均明显改善,与对照组比较,差异有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。观察组2年内心脑血管事件发生率为10.74%,低于对照组(22.50%,P<0.05)。结论强化综合社区动态管理能够明显改善RH患者预后,提高临床疗效。

基于深度强化学习的高铁客票动态定价算法

为了解决需求函数未知情况下的高铁客票动态定价问题。以最大化单列车期望收益为目标构建Markov多阶段决策模型并设计DQN(Deep Q Net)强化学习框架寻找动态定价最优策略。算法以当日收益为奖励,通过神经网络来逼近所有状态-动作组合的期望最优收益。为验证算法性能,基于市场动态和旅客行为,开发高铁客运需求模拟系统并进行仿真实验。实验结果表明,智能体动态定价策略可以在不同需求水平下灵活调整价格,其性能接近理论上界并且显著优于对比策略。

基于强化学习的多核芯片动态功耗管理框架

多核芯片可以为移动智能终端提供强大算力,但功耗和温度问题始终制约着其性能表现。针对这个问题,该文提出了一种基于强化学习的多核芯片动态功耗管理框架。首先,建立了一个基于GEM5的多核芯片动态电压频率调节仿真系统。然后,采用了一种考虑CMOS芯片物理特性的功耗模型构建方法以实现在线实时功耗监测。最后,设计了一种面向多核芯片的梯度式奖励方法,并使用深度Q神经网络(Deep Q Network, DQN)算法对多核芯片的功耗管理策略进行学习。仿真结果表明,相比于常规的Ondemand,MaxBIPS方案,该文所提出的框架分别实现了2.12%, 4.03%的多核芯片计算性能提升。

工信部强化焦化准入企业动态管理

工信部发出通知，要求做好焦化行业准入公告企业动态管理工作。通知提出，各地工信主管部门要按照焦化行业准入条件和淘汰落后产能相关政策要求，对第一批和第二批准人公告企业进行全面监督检查，提出核查意见或限期整改意见，并填写企业基本情况汇总表和检查意见汇总表，于2013年5月31日前报送工信部。工信部将组织专家进行抽查，对经整改后仍不符合准人条件要求或存有落后产能未淘汰的企业，按照“有进有出、动态管理”的要求，撤销其准入公告资格。

综合管理强化落实

限制占用农用土地，鼓励使用旧城土地和闲置土地，加强检查落实有关措施的手段。

工信部强化焦化准入企业动态管理

工信部日前发出通知，要求做好焦化行业准人公告企业动态管理工作。通知提出，各地工信主管部门要按照焦化行业准人条件和淘汰落后产能相关政策要求，对第一批和第二批准入公告企业进行全面监督检查，提出核查意见或限期整改意见，并填写企业基本情况汇总表和检查意见汇总表，于明年5月31目前报送工信部。

三明重机强化营销动态管理 促进产品“长势”

厦工集团 明重型机器有限公司根据企业员工围绕市场转、管理围绕营销转、开发围绕需求转、质量围绕用户转、供应围绕生产转、生产围绕订单转的原则,以强化营销动态管理为侧重点,在不断扩大压路机生产、销售过程,构建了异地中间商为主承销,公司销售人员为协商的营销管理模式,逐步在全国各地建立了36个销售网点。

动态电源管理的随机切换模型与在线优化

考虑系统参数未知情况下的动态电源管理问题,提出一种基于强化学习的在线策略优化算法.通过建立事件驱动的随机切换分析模型,将动态电源管理问题转化为带约束的Markov决策过程的策略优化问题.利用此模型的动态结构特性,结合在线学习估计梯度与随机逼近改进策略,提出动态电源管理策略的在线优化算法.随机切换模型对电源管理系统的动态特性描述精确,在线优化算法自适应性强,运算量小,精度高,具有较高的实际应用价值.

动态电源管理超时策略自适应优化算法

基于强化学习的方法,提出一种动态电源管理超时策略自适应在线优化算法.构建基于超时策略动态电源管理系统的半Markov控制过程模型,将动态电源管理问题转化为一个带约束的优化问题.利用此模型的动态结构特性,结合在线梯度估计与随机逼近推导超时策略的在线优化算法.该算法自适应性强,计算量小,具有全局收敛性.通过无线网络通信节点动态电源管理的应用仿真验证了算法的有效性.

基于深度强化学习的生鲜产品联合库存控制与动态定价研究

针对生鲜产品的易逝性特征以及复杂多变的现实环境导致生鲜产品的最优订货和定价策略难以获得的问题,提出了基于深度强化学习方法的生鲜产品联合库存控制与动态定价方法,结合生鲜产品特性对问题进行建模并定义为马尔可夫决策过程,然后基于深度强化学习设计了生鲜品联合库存控制和动态定价算法。实验结果表明,基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价策略收益表现最佳。因此,基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价研究能够提高企业收益,有效促进强化学习在收益管理领域的落地,具有实际应用价值。

供应销售部采取五项措施强化销售管理工作

今年以来，供应销售部从五个方面强化销售管理工作，督促各事业部实现了低库存运作，加强了产销管理和应收款的清欠管理。一是理顺产、销、存、价格等管理流程。供应销售部每月组织召开供销例会来协调解决事业部原料采购、产品销售方面的突出问题。每周二次对库存产品动态进行跟踪，对主要产品的产、销、存、价格情况进行检查，每月对各事业部的综合产销率进行考核，督促各事业部兑现产、销、存考核指标和低库存运作。二是配合事业部理顺新产品的销售渠道。

饲料企业如何强化生产现场管理

饲料加工企业生产现场管理是一个动态管理的概念，它涉及到企业质量目标的贯彻落实、生产过程的规范操作、运行设备的维护保养，生产的产品符合国家质量标准等，同时还要创造一个文明，清洁的生产环境。管理人员不仅要懂得现场管理知识．还要掌握一定的饲料生产专业技能，以确保饲料生产全过程的科学性和正确性。

基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法综述

认知无线电和动态频谱分配技术是解决频谱资源短缺问题的有效手段。随着近年来深度学习和强化学习等机器学习技术迅速发展,以多智能体强化学习为代表的群体智能技术不断取得突破,使得分布式智能动态频谱分配成为可能。本文详细梳理了强化学习和多智能体强化学习领域关键研究成果,以及基于多智能体强化学习的动态频谱分配过程建模方法与算法研究。并将现有算法归结为独立Q-学习、合作Q-学习、联合Q-学习和多智能体行动器评判器算法4种,分析了这些方法的优点与不足,总结并给出了基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法的关键问题与解决思路。

强化企业管理 适应市场发展

我们上海太平洋化工(集团)公司焦化总厂是大型现代化综合性的化工企业。1995年实现产值8.2亿元,实现销售收入20亿元,出口创汇1386万美元,比1994年都有较大幅度增长,创造了历史最好水平。

创新城市低保动态管理的思考

新时期，城市低保工作出现了很多新问题，如收入核查难度大、低保对象流动性增加、新的困难群众的出现等。如何做好新时期低保的动态管理工作是急待解决的问题。笔者认为创新机制，强化手段是必由之路。

建筑工程造价的动态管理控制研究

随着我国经济水平的提高,建筑工程得到了更好的发展,其造价的动态管理控制是建筑领域发展中的重要保证。本文将通过论述建筑工程造价动态管理控制的重要性,增强相关人员的管控意识,并提出科学有效的措施,为建筑工程行业的发展提供帮助。

宣传车管相结合强化管理促安全

宣传车管相结合强化管理促安全侯雨龙交通安全宣传教育是交通管理的一项重要基础工作．国际公认的交通安全三“Ｅ”科学，把教育（①ｕｃａｔｉｏｎ）与法规（Ｅｎｆｏｒａｒｅｎｔ）、工程（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）并列为搞好交通安全的三大支柱充分揭示了教育在交通安...