DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 实例分析 下面通过分析超市生鲜产品销售量的数据进一步说明我们方法的有效性。数据源于日本某公司分析客流量、天气、产品价格等因素对超市生鲜产品销售量影响的工作。该数据集由生鲜产品销售量和客流量、生鲜产品价格、天气情况、是否是节假日一些变量构成，其中生鲜产品销售量为2017年11月至2019年7月店铺中生鲜产品每天的销售量(包含打折数量)，九个感兴趣的协变量分别为：生鲜产品价格(PFP)、客流量(VOC)、恶劣天气程度(SWC)、平均气温(MT)、最高气温(MaxT)、平均湿度(MH)、平均降雨(MR)、最大风力(MWF)、是否是节假日(HD)。为了符号简单起见，协变量PFP，MT，MaxT，MH，MR，MWF，VOC，HD分别记为 Z 2 ， Z 3 ， Z 4 ， Z 5 ， Z 6 ， Z 7 ， X 1 ， X 2 。 取 Z 1 = 1 为截距项，协变量 T = SWC 。研究讨论了 Z 2 ， Z 3 ， Z 4 ， Z 5 ， Z 6 ， Z 7 ， X 1 ， X 2 以及SWC对超市生鲜产品销售量的影响，并采用部分线性变系数模型 Y = ∑ i = 1 7     α i ( T ) Z i + β 1 X 1 + β 2 X 2 + ε 来拟合给定的数据。在进行分析之前，我们首先对协变量进行标准化变换，同时需要对变量SWC进行变换使其分布为 U [ 0，1 ] 。为了证明我们所提方法的有效性，我们假定 Z 6 带有测量误差，即 W 6 = Z 6 + U 6 其中 U 6 ∼ N ( 0，0.02 ) ，响应变量有5%的缺失值，模拟中 δ 的产生是随机的，选取Epanechnikov核函数，即 K ( x ) = 0.75 ( 1 − x 2 ) I | x | ≤ 1 ，通过“去一个体”交叉验证的方法来选择带宽 h = 0.0113 ，通过本章提出的方 法所得参数分量 β 1 的估计 β ^ 1 的值为2.9711，置信区间为[2.7546， 3.1876]； β 2 的估计 β ^ 2 的值为3.3058，置信区间为[−3.0865， −3.5251]。协变量客流量 X 1 和是否是节假日 X 2 的系数估计值 β ^ 1 和 β ^ 2 分别为2.9711和3.3058，说明随着客流量的增加或当天为节假日时，生鲜产品的销售量也是递增的，销售量与协变量之间有正相关关系。这也与实际情况相符合。
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user: 摘 要 结合Poisson抽样的优点以及慢性病发病周期长和发病率低的特点，利用梯度统计量的方法来构造Poisson分布下风险比的置信区间。该方法的优点在于不需要计算Fisher信息矩阵及其逆矩阵，与得分统计量方法相比，这大大简化了计算过程。同时，通过实例和蒙特卡洛模拟，与传统的置信区间构造方法进行比较。结果表明，基于梯度统计量的构建方法可以得到较好的覆盖概率和较短的区间长度。 关键词 :Poisson分布，梯度统计量，风险比，蒙特卡洛模拟 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在一些罕见疾病的研究过程中，往往需要用很长的一段时间来对研究对象进行跟进，由于在长期的跟进过程中有些研究对象可能会退出研究，从而导致在跟进过程中，研究对象的数量会时常发生变化。Poisson分布是一种常用的离散分布，它常常与单位时间上的计数过程相联系，用来描述单位时间内事件发生特定次数的概率。因此，根据Poisson分布的优点可以较好地解决上述问题。 在流行病学中，风险比指的是暴露组的发病率与非暴露组的发病率的比值。在一定的显著水平上，当风险比小于1时，说明某药物或处理对疾病治疗有效；当风险比与1无显著差异时，说明该药物或处理对疾病治疗无影响；当风险比大于1时，说明该药物或处理可能会对人体产生副作用，会导致其他疾病的产生，进而需要更进一步研究探讨。 在流行病学的研究中，对风险比的研究很普遍，Liu [ 1 ] 给出了基于Fieller定理的方法和基于F检验统计量的方法。Liu [ 2 ] 给出了Dalta方法，该方法运用泰勒展开原理，使得在已知单个随机变量的分布条件下，能够逼近随机变量函数的均值和方差。Tang [ 3 ] 等人给出了基于得分统计量的方法、基于似然比统计量的方法，对于小样本量时，用鞍点逼近的方法等。由于鞍点逼近的方法能够在保证区间覆盖率的前提下使得区间长度在所有的方法中是最短的。同时，得分统计量的方法也可以在覆盖率和区间长度之间取得很好的平衡。对于上述提出的几种方法，在计算过程中较为繁琐，例如，得分统计量方法需要计算Fisher信息矩阵及其逆矩阵，因此，对于参数检验问题，Terrell [ 4 ] 提出了一种新的检验统计量，这一新的梯度统计量可视之为WALD以及得分统计量的一种巧妙结合，明显优于WALD以及得分统计量，不需要计算Fisher信息矩阵及其逆矩阵。Lemonte [ 5 ] 等人认为梯度统计量、似然比统计量以及得分检验统计量在一阶渐近意义下是等价的，同时没有哪个统计量在二阶局部功效方面更优。此外，牛翠珍和范国良 [ 6 ] 基于梯度统计量得出负二项抽样下风险差的近似区间估计。 大多数的风险比置信区间的构造方法都是基于二项抽样和负二项抽样下的，相对而言，有关于Poisson分布和风险比研究的文献较少。白永昕和田茂再 [ 7 ] [ 8 ] 研究了基于Poisson抽样下慢性病发病率的置信区间的构造，Poisson分布下基于鞍点逼近的慢性病风险差的置信区间的构造。因此，本文利用梯度统计量的优点，研究基于梯度统计量的Poisson分布下风险比的置信区间的构造，并通过例子和模特卡洛模拟，将基于梯度统计量的方法与对数转换方法、得分统计量的方法以及似然比统计量方法进行比较。
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user: 2. 风险比置信区间的已有方法 假设 i = 1 ， 0 分别表示暴露组和非暴露组，对第i组中 n i 个研究对象跟进并得到 X i 例发病数。假设 X i 服从参数为 n i * λ i 的Poisson分布，其中 n i * 表示单位时间内的平均跟进对象， λ 1 和 λ 0 ( 0 < λ i < 1 )分别表示暴露组和非暴露组的发病率，从而随机变量 X i 的分布函数为： P ( X i = x i | λ i ， n i * ) = ( λ i n i * ) x i x i ! exp ( − λ i n i * ) ， x i = 0 ， 1 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， n . 本文考虑暴露组和非暴露组发病率的比，即风险比 R = λ 1 / λ 0 。从而关于风险比R和 λ 0 的似然函数为 L ( R ， λ 0 ) = ( R λ 0 n 1 * ) x 1 x 1 ! exp ( − R λ 0 n 1 * ) ⋅ ( λ 0 n 0 * ) x 0 x 0 ! exp ( − R λ 0 n 0 * ) (2.1) 则对(2.1)的似然函数极大化，得到似然估计分别为 R ^ = x 1 n 0 * x 0 n 1 * ，     λ ^ 0 = x 0 n 0 * . 2.1. 对数转换方法 对数转换方法在一定程度上是Delta方法的改进。若用Delta方法估计风险比估计量 R ^ 的渐近分布，只有在大样本量时 R ^ 的分布才能非常接近正态分布 [ 9 ]，Kata等人提出的对数变换方法 [ 10 ]，认为在样本 量较小的情况下，变量 log ( R ^ ) 会更加接近正态分布，再对 log ( R ^ ) 运用Delta方法可以计算其均值为 log ( R ) ，方差为 1 / ( R ^ n 1 λ ^ 0 ) + 1 / ( n 0 λ ^ 0 ) ，从而得到 log ( R ^ ) − log ( R ) 1 / ( R n 1 λ 0 ) + 1 / ( n 0 λ 0 ) ~ N ( 0 ， 1 ) . 因此，得到对数转换方法下风险比R在渐近正态分布下的一个水平为 100 ( 1 − α ) % 的渐近置信区间为 [ R ^ exp ( − Z α / 2 V a r ( log ( R ^ ) ) ) ， R ^ exp ( Z α / 2 V a r ( log ( R ^ ) ) ) ] ， 其中 V a r ( log ( R ^ ) ) = 1 / ( R ^ n 1 λ ^ 0 ) + 1 / ( n 0 λ ^ 0 ) ， Z α / 2 是标准正态分布 1 − α 2 分位点。 2.2. 得分检验方法 在大样本的情况下，得分统计量为 T s = s ( θ ) ′ I ( θ ) − 1 s ( θ ) ， 其中， s ( θ ) = ∂ ∂ θ log f ( X | θ ) 是得分函数， I ( θ ) = − E ( ∂ 2 ∂ θ 2 log f ( X | θ ) ) 是Fisher信息矩阵。在本文中，得分函数为 s ( R ， λ 0 ) = ( ∂ log ( L ( R ， λ 0 ) ) ∂ R ∂ log ( L ( R ， λ 0 ) ) ∂ λ 0 ) = ( x 1 R − λ 0 n 1 * x 1 + x 0 λ 0 − R n 1 * − n 0 * ) ; Fisher信息矩阵为 I ( R ， λ 0 ) = − E ( ∂ 2 log ( L ( R ， λ 0 ) ) ∂ R 2 ∂ log ( L ( R ， λ 0 ) ) ∂ R ∂ λ 0 ∂ log ( L ( R ， λ 0 ) ) ∂ R ∂ λ 0 ∂ 2 log ( L ( R ， λ 0 ) ) ∂ λ 0 2 ) = ( λ 0 n 1 * R n 1 * n 1 * n 0 * + R n 1 * λ 0 ) . 令原假设下 λ 0 的限制极大似然估计为 λ ^ 0 ( R 0 ) ，求解以下方程就可以得到 λ ^ 0 ( R 0 ) ： ∂ log L ( R ， λ 0 ) ∂ λ 0 | R = R 0 = x 1 + x 0 λ 0 − R n 1 * − n 0 * = 0 ; 解得 。 基于假设检验和置信区间的对偶关系，考虑如下假设检验问题： H 0 : R = R 0 对 H 0 : R ≠ R 0 则关于R和 λ 0 的得分统计量渐近的服从自由度为1的卡方分布，即 T s = s ( R ， λ ^ 0 ( R ) ) ′ I ( R ， λ ^ 0 ( R ) ) − 1 s ( R ， λ ^ 0 ( R ) ) = x 1 2 n 1 R λ ^ 0 ( R ) + x 0 2 n 0 λ ^ 0 ( R ) + R n 1 λ ^ 0 ( R ) + n 0 λ ^ 0 ( R ) + 2 x 1 + 2 x 0 ~ χ α 2 ( 1 ) . 因此，R的 100 ( 1 − α ) % 的置信区间为 { R : T s ≤ χ α 2 ( 1 ) } . 2.3. 似然比检验方法 与得分方法类似，似然比检验是一种构造参数检验的方法，基于假设检验和置信区间的对偶关系，在假设检验问题： H 0 : θ ∈ θ 0 对 H 1 : θ ∈ θ / θ 0 下，有似然比统计量为 L R = sup θ ∈ θ 0 L ( θ ) sup θ ∈ θ / θ 0 L ( θ ) . 考虑如下假设检验问题： H 0 : R = R 0 对 H 0 : R ≠ R 0 则有 T L R = 2 log ( L ( R ^ ， λ ^ 0 ) L ( R ， λ ^ 0 ( R ) ) ) ~ χ α 2 ( 1 ) . 其中 λ ^ 0 ( R 0 ) 是 λ 0 的限制极大似然估计。因此，R的一个置信水平为 的置信区间为 { R : T L R ≤ χ α 2 ( 1 ) } .
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user: 3. 基于梯度统计量的风险比的置信区间的构造 得分统计量方法，似然比统计量方法的计算过程比较复杂，特别是得分方法中需要计算Fisher信息矩阵及其逆矩阵，而本文提出的梯度统计量方法计算相对简便，不需计算Fisher信息矩阵及其逆矩阵。基于上述传统的构造置信区间的方法，下面对梯度统计量方法做具体阐述。基于假设检验和置信区间的对偶关系，在假设检验问题： H 0 : R = R 0 ，引入梯度统计量方法。 Lemote [ 6 ] 等人论述的梯度统计量具有以下形式： ( ( R ^ ， λ ^ ) − ( R 0 ， λ ^ 0 ( R 0 ) ) ) s ( R 0 ， λ ^ 0 ( R 0 ) ) . 由上述式子可以知道，梯度统计量具有简单的表达形式，而且不涉及Fisher 信息矩阵及其逆矩阵。根据上述给出的 λ ^ 0 ( R ) 的定义可知得分函数为： s ( R 0 ， λ ^ 0 ( R 0 ) ) = ( x 1 R 0 − λ ^ 0 ( R 0 ) ⋅ n 1 * 0 ) . 进而可以构造一个更加简单形式的梯度统计量为： T = ( x 1 R 0 − λ ^ 0 ( R 0 ) ⋅ n 1 * ) ⋅ ( R ^ − R ) ， 其中， R ^ = x 1 n 0 * x 0 n 1 * ， λ ^ 0 ( R 0 ) = x 0 + x 1 R 0 n 1 * + n 0 * 。 根据上述的论述，可以构造出R的一个水平为 100 ( 1 − α ) % 的置信区间为 { R : ( x 1 R 0 − λ ^ 0 ( R 0 ) n 1 * ) ⋅ ( R ^ − R ) ≤ χ α 2 ( 1 ) } .
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user: 5. 实例分析 根据美国心脏病学会的新标准，对患高血脂的成年人，服用他汀类药物治疗和服用安慰剂两种情况下与未来得冠心病风险之间的关系进行了研究。根据研究数据可知，在288名服用他汀类药物的患者中有101人患有冠心病，在289名服用安慰剂的患者中有23人患有冠心病。即 x 0 = 23 ， x 1 = 101 ， n 0 = 289 ， n 1 = 288 ， λ ^ 0 = 0.079 ，     λ ^ 1 = 0.351 ，     R ^ = 4.443. 根据这些数据，运用文中提出的四种风险比的置信区间构造方法，得到风险比R的95%置信区间，具体如下表6 (数据来源于Ann Marie N B [ 11 ])。 Table 6 95% confidence interval of risk ratio R of statins and placeb 方法 置信区间 区间长度 对数转换方法 [2.8018， 6.9304] 4.1286 得分检验方法 [2.8124， 6.9042] 4.0918 似然比检验方法 [2.8567， 7.0973] 4.2406 梯度统计量方法 [2.9931， 7.7883] 4.7952 表6. 他汀类药物和安慰剂风险比R的95%置信区间 从表6可以发现，这四种方法构造的置信区间的区间长度相差不大，没有明显的差异，其中得分方法的置信区间最短，本文所提出的梯度统计量方法的表现也较好，与得分方法相差不大。此外，这四种方法的置信上限和置信下限都大于1，说明在5%的水平使用他汀药物治疗会使冠心病患者的比例增加。
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user: 6. 结论 本文主要介绍了在Poisson抽样下基于梯度统计量的风险比的置信区间的构造方法，通过蒙特卡罗模拟与三种传统的估计方法进行比较。在这四种方法中，得分方法的表现最佳，但梯度统计量方法在覆盖率和区间宽度上，与其他方法无显著差异。此外，梯度方法不需要计算Fisher信息阵及其逆矩阵，综合考虑这四种的方法的计算过程，梯度统计量方法简便很多。因此，若是综合覆盖率，区间宽度以及计算过程，本文提出的梯度方法也有较好的表现。
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user: 摘 要 公路运输方式长期以来在城市对外出行中占据主导地位，但近几年总体面临客流效益急剧下滑、竞争乏力的困境，为公路枢纽的规划布局和运营管理带来了困惑。本文结合手机信令、部门调研和枢纽问卷调查等多元手段，获得公路客流的基础数据并进行分析。基于交通模型分析公路方式与市域轨道之间的竞争关系。指出，公路运输方式具有明显的边界效应，公共交通接驳系统的完善程度对于边界效应具有显著影响。最后，建议在公路枢纽的规划布局和运营组织中应当统筹好与高铁和市域轨道之间的关系，不断完善公共交通接驳系统。 关键词 :公路客运枢纽，多元数据，客流特征，交通模型，发展建议 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 研究背景 近几年很多城市面临公路客运量急剧萎缩、竞争乏力的困境，宁波市自2012年以来公路客运总量以平均每年7%的速度下滑 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，公路在对外方式中的占比也由2012年的90%下降至45%左右。这给公路枢纽的管理运营和规划建设带来了巨大压力和困惑。国内关于公路客运量的研究目前主要集中在预测方法方面，专门对于公里客运量特征的研究较少。本文结合手机信令、部门调研和枢纽问卷调查等多元数据获取公路客运枢纽的客流特征，分析客流规律，并提出发展建议。
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user: 2. 数据来源 2.1. 手机信令调查 手机信令数据具有调查成本低、样本量大、覆盖范围广、采样频率高等特点，已被广泛应用于人流的时空分布特征的分析，见文献 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 本文采用中国移动运营商的手机信令数据作为信息本体，其范围包括中国移动在宁波市域和中心城区出现的所有用户。基于对用户隐私的考虑，运营商提供的信令数据对用户ID进行了单向加密，在确保用户ID唯一性的基础上并不包含任何用户信息。宁波手机信令数据主要分析的数据字段包括用户ID(数据脱敏)、时间戳、经度(longitude)、纬度(latitude)、归属地(area_code)。 由于统计数据均只到2016年，因此分析采用2016年5月~6月的市域移动数据，平均每天用户数约814万，用户日均数据量7.46亿，人均信令92条/日。通过信令数据可以获取枢纽客流的来源、去向和时间特性等特征。 2.2. 部门调研 在获得相关主管部门的理解和支持后，由主管部门统筹下发、监督和反馈客运场站现状调查表。本次调查的主要内容包括宁波市域范围内二级及以上场站的基本信息、运营线路数、班次、历年旅客发送量、历年发送旅客目的地等数据。 2.3. 枢纽问卷调查 枢纽问卷调查的目的是为了得到旅客在出行选择、出行态度以及出行目的等方面的信息，手机信令数据和部门调研数据尚难以涵盖此类信息。选择宁波汽车南站和宁波客运中心站两个一级公路客运站的发送旅客进行问卷调查。为了确保问卷的合理性和科学性，首先开展了试调查工作，根据反馈的问题优化问卷和调查方法，再进行一轮验证性调查，从而确保调查结果的稳定性。调查内容包括来源地、目的地、接驳方式、到站耗时、选择公路出行的理由等。正式调查共发放问卷3720份，回收有效问卷3631份。本文主要用于分析枢纽接驳方式和城市出行者到发枢纽的行程时间影响。
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user: 3. 数据质量 就枢纽客流量而言，手机信令调查值与部门反馈值的误差总体在10%以内，数据可信度较高(图1)。 图1. 手机信令和部门调研获得的枢纽客流总量比较 就对外交通方式的出行结构来看，手机信令数据与部门调研数据的符合度较高，如图2所示。说明手机信令数据用于识别对外出行交通方式可靠性较高。 图2. 手机信令和部门调研获得的出行结构比较 从对外出行方向的比例分布来看，手机信令数据与部门调研数据在公路方式上的误差较小，绝对误差维持在6%以内(图3)；但铁路方式的差别较大，主要体现在杭绍方向、嘉兴方向和金丽衢方向(图4)。这与手机信令数据的判别方法有关，手机信令数依据用户在研究区域内出现的最后一次位置作为方向判断的依据，因此与旅客实际目的地存在一定差别。事实上宁波很多铁路旅客存在绕行情况，如从宁波到丽水、上海、江苏等地的旅客，都会从杭州方向进行绕行。 图3. 手机信令和部门调研获得的公路对外出行方向比例比较 图4. 手机信令和部门调研获得的铁路对外出行方向比例比较
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user: 4. 客流特征 4.1. 客运量 从市域内、省内跨市和跨省三个角度观察宁波市公路客运量的变化情况(图5)，可以发现，虽然公路客运量总体呈现下降趋势，但市域内公路客运量从2014年开始反弹，且年均增长速度达到9.5%。 2013年导致公路客运量全面下滑的主要原因是宁波高铁的开通，之后省内跨市和跨省客运量持续下滑。市域内公路客运量之所以回升，得益于宁波市大力推进“名城名都”建设，旅游业得到快速发展，短途市内游越来越受欢迎。 4.2. 出行距离分布 公路出行具有明显的中短途特征，绝大部分客运量集中在600公里以内。自2013年开始，随着高铁的快速发展，宁波公路方式在300~600公里范围内与高铁的差距进一步被拉开，在300公里范围内的优势也逐渐被赶超。到2016年，省内公路出行和高铁出行的比例已经持平，分别为51%和49% (图6)。 图5. 2013~2016年宁波市区二级以上公路枢纽年旅客发送量 图6. 历年出行结构和距离关系 分析公路旅客在省内的分布情况，发现公路旅客主要分布在高铁无法直达的区域(图7)，高铁沿线分布较少，进一步证明了高铁相对于公路方式具有极大的优势，也是导致公路客运量下降的主要原因。 4.3. 边界效应 公路方式的边界效应可以从两个角度进行分析，一是从枢纽出发到达目的地的距离边界，已经在前面进行了分析；二是公路客运枢纽的吸引范围边界，即公路客运枢纽在城市内的辐射范围，也是本小节要进行分析的内容。 图7. 2013年宁波公路客运量分布图 总体而言，一级公路客运枢纽的辐射边界在90分钟左右，如图8所示。二级公路客运枢纽的客流则大部分来源于60分钟范围内，如图9所示。可见，公路客运枢纽在城市内具有明显的服务边界，因此，做好公路客运枢纽站的规划布局和接驳体系及其重要。此外，一级枢纽的辐射边界大致就是宁波市主城区的范围，二级公路客运枢纽的辐射边界大致与宁波组团规模的边界相吻合，如北仑组团、镇海组团等，说明一级公路客运枢纽和二级公路客运枢纽在功能分工上具有显著差异，这种差异体现在宁波市2016年二级以上公路客运量中，约75%由2个一级客运枢纽提供，剩余仅25%客运量由8个二级站分担，也就是说一级公路客运枢纽的效益直接决定了公路客运枢纽的总体客流效益。 图8. 一级客运枢纽站客流来源比例与到站时间关系 图9. 二级客运枢纽站客流来源比例与到站时间关系 4.4. 接驳方式 进一步对公路客运枢纽的接驳方式结构进行分析。发现公共交通在接驳方式中的主体地位非常突出，2016年全方式占比超过60%。此外，与2011年相比，2016年公共交通比例得到明显提升，宁波公路客运枢纽的公共交通接驳比例由2011年的42%上升至2016年的62%，其中一个很重要的原因是城市轨道交通的开通。轨道交通开通不到2年的时间里，其在接驳方式结构中的地位已远远超过常规公交，如图10所示。从受访者的回复来看，轨道交通的优势主要体现在快速、准时和方便。 图10. 2011年和2016年公路枢纽接驳方式结构 一般接驳公交线路数量越多，枢纽的公交设施完善程度越高，为了验证枢纽客运量是否与公交设施的完善程度存在较大的相关性，本文用接驳的公交线路数量衡量公交设施的完善程度。对客运量和接驳公交线路数量进行相关性统计分析，发现两者存在较强的正相关性，如图11所示。这与前述分析结论相吻合，由于公共交通在接驳体系中占据主导地位，公交线路的数量很大程度上决定了旅客到达枢纽的便利程度或耗时，因此对于客流量具有显著的影响。 图11. 枢纽客运量与接驳公交线路数量关系 图12. 模型的需求输入和供给输入示意图
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user: 5. 市域轨道的影响分析 基于上述分析，轨道交通在公共交通出行中占有绝对优势，因此域范围内的公路出行面临着市域轨道交通带来的竞争压力，市域轨道对于公路客流的影响有多大，是规划布局和运营管理中需要回答的一个问题。但由于宁波市市域轨道交通尚未成形，本文基于交通模型进行分析，模型主要框架和基本参数来自宁波市宏观交通战略模型 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。 5.1. 模型框架 本文利用Citilab公司授权的Cube框架作为基础平台，构建公路客运枢纽与轨道交通的竞争模型。模型以现状公路出行OD作为输入的需求数据，市域路网和轨道交通线网作为输入的供给数据，模型框架如图12、图13所示。 图13. 模型流程图 5.2. 模型算法 方式选择模型调用Biogeme软件中的多项逻辑特模型(MNL)完成。公路客流分配模型采用了最短路平衡分配算法。轨道客流模型采用的是多路径选择区分公交子方式的Logit模型，其公式如下： L n = e − λ ( t n − t 0 ) 1 + ∑ e − λ ( t n − t 0 ) (式1) 主方式承担率： P m = L m L m + L b (式2) P b = 1 − P m (式3) 子方式承担率： P m j = L b j ∑ L b j × P m (式4) 式中：L n ：Logit值；P m ：轨道分担率；P b ：公交分担率；P mj ：轨道交通某一线路的分担率；L m ：轨道方式的Logit值；L b ：公交方式的Logit值；L bj ：公交方式某一线路的Logit值；t 0 ：最佳线路的出行时间，即最小时耗；t n ：第几条线路的出行时间；λ：Logit参数，取0.09。 5.3. 综合成本 公共交通的综合成本定义如下： G C i j = I n V e h T + α × A c c T + β × E g r T + γ × W a i t T + δ × T r a n s f e r T + n × P e n B + m × P e n X + F a r e / V O T (式5) I n V e h T ：行车时间； A c c T ：到达站点步行时间； E g r T ：离开车站步行时间； W a i t T ：等车时间； T r a n s f e r T ：换乘时间； P e n B ：乘车惩罚； P e n X ：换乘惩罚； F a r e ：费用； V O T ：时间价值，分/小时；α：权重系数；β：权重系数；γ：权重系数；m：权重系数；n：权重系数；δ：权重系数。 公路方式的综合成本定义如下： G C i j = I n V e h T + α × W a i t T + F e e / V O T (式6) I n V e h T ：行车时间； W a i t T ：等候时间； F e e ：乘车费用； V O T ：时间价值，分/小时；α：权重系数。 模型参数已经在“宁波市交通战略模型”和“宁波市宏观交通战略模型更新与维护”中进行了系统分析和校验 [ 12 ] [ 13 ]，本文直接予以采用。 5.4. 结果分析 模型设定公路出行的平均票价为0.8元/公里，在此基础上计算不同轨道票价水平下的公路客运量，得到的结果如图14所示。当市域轨道交通的票价水平与公路票价一致时，公路客运量下降12%左右，影响并不显著，主要是因为市域轨道交通由于存在停站和换乘的影响，其综合成本并不一定优于公路方式。但根据经验，城际铁路的定价水平一般在0.2~0.4元/公里之间，这一轨道票价水平下的公路客运量的损失就比较明显了，其占原客运量的比例为30%~50%。意味着如果宁波市市域轨道交通开通运营，市域内的公路客运量将受到明显的冲击。 图14. 市域轨道票价与公路客流量关系
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user: 6. 结论 本文基于多元数据对宁波市公路客流特征进行了分析，得到以下结论： 1) 在高铁竞争优势日益凸显的大背景下，公路客流效益的增长极有所转变，这种转变与城市旅游产业的发展息息相关； 2) 公路方式具有明显的边界效应，一方面体现在发送旅客的目的地具有一定的距离边界，也体现在公路客运枢纽在城市内具有明显的辐射边界，但受高铁和市域轨道的竞争影响，但这种效应将逐渐弱化； 3) 公共交通接驳系统的完善程度与枢纽客流密切相关，这一结论的最大的作用在于能够辅助实现功能定位的分工和规划布局的意图； 4) 市域轨道交通的开通运营将对于公路客流早成显著冲击。 基于上述结论，本文建议公路枢纽在规划布局和运营组织中应当充分协调好与高铁和市域轨道之间的关系，形成错误互补而非直接竞争的关系，并充分耦合城市旅游产业发展格局，找到新的增长极。规划布局中应当充分考虑公路客运枢纽的边界效应和研究其公共交通接驳体系，以实现功能定位。
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user: 摘 要 利用电子健康档案中时间序列数据建立的预测模型在改善疾病管理方面发挥着重要作用。由于时态数据的序列相关性和特征空间维度大等特点，机器学习和非深度神经网络等传统方法难以提供疾病的准确预测。最新工作表明，长短时记忆(long short term memory， LSTM)神经网络性能优于大多数传统的疾病预测方法。为了进一步提高预测精度，本文提出了一种将卷积神经网络(convolutional neural network， CNN)与LSTM相结合的混合深度学习神经网络框架。使用电子健康档案中真实数据集的研究结果表明，相比传统SVM，CNN和LSTM模型，该算法的预测性能得到显著提高。 关键词 :电子健康档案，长短时记忆网络，卷积神经网络，混合深度学习 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 通过追踪一段时间内对患者状态的重复测量，电子健康档案(electronic health records， EHRs)数据包含有关疾病演变的重要信息，该信息可用于构建潜在帮助预测疾病进展的模型。然而，仅在医疗保健事件期间或患者前往医院接受常规医疗护理时才记录患者数据，导致数据的不规则采样；同时对患者进行不同周期的追踪。因此，EHR中存储的医学数据对建立预测模型提出了许多技术挑战：异构数据类型的集成和复杂纵向数据的分析。为了解决集成问题，研究者分别对知识层和数据层进行了研究。有些人依靠领域知识，通过定义来自不同数据类型 [ 1 ] 的标准来提取联合患者队列，而另一些人则研究在建模之前或建模后集成异构EHR数据的可能性 [ 2 ]。本文的研究重点是后者：分析复杂的纵向数据。 传统的疾病预测方法将相似模式的患者聚类到同一子组以减少不规则性。此外，单变量数据预测仍然是机器学习领域最具挑战性的问题之一，因为大多数因变量是未知的。经典的单变量预测方法通常适用于其他特征难以度量或需要度量的变量太多的情况，例如股票市场指数预测问题 [ 3 ]。在不需要额外信息的情况下，单变量预测方法十分灵活，只要EHR中有历史数据，所提出的方法就可以应用到其他患者的疾病预测。 近年来，深度学习神经网络(deep learning neural networks， DLNNs)在世界范围内得到了越来越广泛的应用，包括自然语言处理(natural language processing， NLP) [ 4 ]、图像目标检测、时间序列分析等领域。对于疾病预测问题，最近的研究工作表明，长短时记忆(long short term memory， LSTM)神经网络在预测 [ 5 ] 上提供极高的精度。实验结果表明，由于在循环神经网络(recurrent neural network， RNN)中引入了贮存长久信息的记忆门，仅使用LSTM神经网络，预测精度就超过了大多数传统的统计和机器学习方法，包括自回归综合移动平均(auto-regressive integrated moving average， ARIMA)模型，支持向量机(support vector Machine， SVM) [ 6 ]，非深度人工神经网络(non-deep artifificial neural networks， ANN) [ 7 ] 及其组合。 此外，LSTM神经网络是RNN的一种特殊形式 [ 8 ]。还有其他类型的DLNN，例如卷积神经网络(convolution neural networks， CNNs) [ 9 ] 和深度信念网络(deep belief nets， DBN)。由特殊的一维卷积运算组成的时态CNN对于时间序列预测问题也是十分有效 [ 10 ]。在自然语言处理领域，有学者建议将时态CNN与RNN结合使用以获得更精确的分类结果 [ 11 ]。
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user: 2. 相关工作 疾病预测在医疗诊断领域十分重要。传统的预测方法包括支持向量回归(support vector regression， SVR)，时间序列分析方法以及灰色模型(grey models， GMs) [ 12 ]。王等人 [ 13 ] 比较了使用ARIMA和GM(1，1)模型进行的中国乙型肝炎月发病率预测的结果。马等人 [ 14 ] 使用季节ARIMA和Holt-Wins季节模型预测中国梅毒月发病率。张和李等人 [ 15 ] 提出了一种结合ARIMA模型和SVR模型的日放射科急诊病人流量预测方法。所有的单个基础预测模型都是以非线性的方式集成的，实验结果表明了所提出的混合方法的预测精度和可靠性。 深度学习神经网络是现代流行的处理大数据的机器学习技术，具有较高的分类和预测精度，已广泛应用于多个领域。与传统的人工神经网络ANNs相比，由于内部隐藏层和计算量的增多，DLNN被用于更具挑战性的问题。Kann等人 [ 16 ] 训练深度学习卷积神经网络来识别淋巴结转移和ENE，其性能优于人类临床医生在历史上取得的成就。顾等人 [ 17 ] 提出了一种基于GeoDetector和LSTM进行手足口病预测的新方法，并将该模型扩展到其他传染病的时间序列预测。Chae等人 [ 18 ] 使用深层神经网络(deep neural network， DNN)和LSTM模型预测传染病，结果表明，DNN和LSTM比ARIMA具有更好的预测精度。 在本研究中，设计了一种将LSTM神经网络与CNN相结合的混合深度学习神经网络框架，用于解决疾病预测问题。通过增加使用CNN预处理阶段扩展传统的LSTM神经网络。预处理阶段从原始数据中提取有用的特征，通过一维卷积将单变量数据转换为多维数据，增强LSTM神经网络的预测能力。为了评估所提出框架的性能，使用EHR中真实数据集进行实验。实验结果表明，所提出的混合DLNN框架优于文献中现有的大多数方法，包括支持向量机(SVM)，单独的CNN和LSTM模型。本文的贡献包括：1) 引入一维卷积神经网络预处理单变量数据集，并经过两层时间卷积运算后将原始数据转换为多维特征数据；2) 提出的混合深度神经网络模型用于疾病预测。实验结果表明，提出的框架优于大多数现有方法，包括SVM，CNN和LSTM。
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user: 3. 材料和方法 长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)是深度学习神经网络的两个热门分支，近年来，它们已引起了全世界的广泛关注。在本文中，针对解决时态数据预测问题的不规则性和序列长期依赖性，我们将LSTM和CNN结合起来，形成了一种混合式深度学习方法，与传统方法相比，该模型能够提供更准确，更可靠的预测结果。 使用真实世界的数据集，提出的框架用CNN对原始数据进行预处理，并利用CNN的输出来训练LSTM模型。 3.1. 数据描述 实验数据使用Adadelta [ 19 ]。预处理后共有578个样本，其中阳性样本数361个，阴性样本数217个。我们以0.8:0.1:0.1的比例将数据集划分为训练、验证和测试集，训练集用于训练提出的DLNN框架；验证集是模型训练过程中单独留出的样本集，用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估；测试集用来评估最终模型的泛化能力。 3.2. 基于长短时记忆的循环神经网络 长短时记忆(LSTM)模型是循环神经网络(recurrent neural network， RNN)的一种特殊形式，可在每个神经元处提供反馈。RNN的输出不仅取决于当前神经元的输入和权重，还取决于先前神经元的输入。因此，从理论上讲，RNN结构通常适用于处理时间序列数据。然而，在处理一系列长期相关的数据样本时，RNN会出现梯度爆炸和梯度消失问题 [ 20 ]，这成为后来引入LSTM模型的关键点 [ 21 ]。 为了克服RNN模型的梯度消失问题，LSTM模型包含贮存有用信息和丢弃无用信息的内部循环。LSTM模型的流程图中有四个重要元素：单元状态，输入门，遗忘门和输出门(图1)。输入、遗忘和输出门用于控制单元状态中包含信息的更新，维护和删除。前向计算过程可以表示为： 图1. LSTM模型的训练过程 f t = σ ( W f h ⋅ h t − 1 + W f x ⋅ x t + b f ) (1) i t = σ ( W i h ⋅ h t − 1 + W i x ⋅ x t + b i ) (2) C ˜ t = tanh ( W c h ⋅ h t − 1 + W c x ⋅ x t + b c ) (3) C t = f t ⋅ C t − 1 + i t ⋅ C ˜ t (4) o t = σ ( W o t ⋅ h t − 1 + W o x ⋅ x t + b o ) (5) h t = o t ⋅ tanh ( C t ) (6) 其中 C t ， C t − 1 和 C ˜ t 分别表示当前单元状态值，上一时刻的单元状态值和当前单元状态值的更新。符号 f t ， i t 和 o t 分别表示遗忘门，输入门和输出门。在适当的参数设置下，根据等式(4)~(6)，基于 C ˜ t 和 C t 的值计算输出值 h t 。根据输出值与实际值之间的差值，所有的权重矩阵通过时间反向传播算法(back-propagation through time， BPTT)进行更新 [ 22 ]。 3.3. 时态卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)可能是最常用的深度学习神经网络，目前主要应用于计算机视觉领域的图像识别/分类主题。对于大量原始数据样本，CNN通常能够有效地提取输入数据的有用子集。一般来说，CNN仍然是前馈神经网络，由多层神经网络(multi-layer neural network， MLNN)扩展而来。CNN与传统MLNN的主要区别在于CNN具有稀疏交互和参数共享的特性 [ 23 ]。 传统MLNN使用全连接策略在输入层和输出层之间建立神经网络，这意味着每个输出神经元都有机会与每个输入神经元进行交互。假设有m个输入神经元和n个输出神经元，权重矩阵有 m × n 个参数。CNN通过设置大小为 k × k 的卷积核大大减少权重矩阵的参数。CNN的两个属性提高了参数优化的训练效率；在相同的计算复杂度下，CNN能够训练具有更多隐藏层的神经网络，即深层神经网络。 时态卷积神经网络引入了特殊的一维卷积，适用于处理单变量时间序列数据。时态CNN不像传统CNN那样使用 k × k 卷积核，而是使用大小为 k × 1 的卷积核。经过时间卷积运算之后，原始的单变量数据集可以扩展为m维特征的数据集。这样，时态CNN将一维卷积应用于时间序列数据，并将单变量数据集扩展为多维提取的特征(图2中的第一阶段)；扩展后的多维特征数据更适合使用LSTM进行预测。 图2. 混合深度神经网络疾病预测框架 3.4. CNN-LSTM预测框架 为了解决序列相关性和单变量数据这两个挑战，本文提出了一种结合CNN和LSTM模型的混合深度神经网络(deep neural network， DNN)。混合DNN框架的结构如图2所示。在预处理阶段，CNN从输入数据中提取重要信息，使用卷积将单变量输入数据重组为多维特征数据(图2)。在第二阶段，将重组后的特征数据输入LSTM单元进行预测。 从图2可以看到，使用两个隐藏层的CNN预处理输入数据集。值得注意的是，当隐藏层的个数多于5个时，传统时态CNN通常包含池化操作防止过拟合。本文省略了池化操作以最大程度地保留提取的特征信息。 在对输入数据进行预处理之后，设计一个LSTM神经网络来训练和疾病预测。LSTM结构的训练过程如图1所示，其中从第一阶段提取的特征被作为训练LSTM模型的输入。为LSTM神经网络添加一个脱落层防止过拟合。预测输出值与实际输出值的差，即损失值用于优化所有LSTM单元的权重。优化过程遵循名为RMSprop的梯度下降优化算法，该算法通常用于深度神经网络的权重优化 [ 24 ]。
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user: 4. 结果 使用Python3.7.3 (64位)实现提出的混合DNN框架。基于Google提出的开源深度学习工具Tensorflow构建，并使用Keras 2.3.1版本作为前端接口。 本研究提出的CNN-LSTM的预测结果与SVM模型，CNN和LSTM等现有方法进行了比较。准确率是最常用的性能评价指标，即预测正确的样本占样本总数的比重。F1值表示查准率与查全率之间的一种权衡，前者衡量正确预测为阳性的样本占全部预测为阳性样本数的比例，后者衡量正确预测为阳性的样本占全部实际为阳性的比例。本研究使用的另一个评价指标是ROC曲线下的区域(AUC)。ROC曲线表示负阳性率与真阳性率的一种权衡，前者衡量分类器预测为阳性但实际为阴性的样本占所有阴性样本数的比例，后者衡量预测为阳性且实际为阳性的样本占所有阳性样本总数的比例。分析ROC曲线的常用方法是计算曲线下的区域面AUC。这三种指标的值越大表示越高的预测精度。 使用不同方法建立了4个预测模型，表1给出了预测性能结果的总结。可以看出，模型的选择对预测性能产生一定的影响。总体来说，使用本研究提出的CNN-LSTM算法可以获得最好的预测性能。相比于LSTM，使用CNN-LSTM框架时，AUC提高了6.5%，F1值提高了12.2%，Accuracy提高了14.6%。实验结果表明混合深度学习算法更适合时态数据的疾病预测。 Table 1 Forecast results of different model 模型 SVM CNN LSTM CNN-LSTM Accuracy 0.456140 0.578947 0.719298 0.842105 F1 0.491830 0.519999 0.652174 0.742857 AUC 0.578676 0.632353 0.766176 0.819853 表1. 不同模型预测结果 根据图3整体分析CNN-LSTM的accuracy和loss变化趋势。从图中可以看出，模型的训练集损失 图3. CNN-LSTM的acc-loss趋势变化 下降较为平稳，训练集的准确率又能稳定上升，此模型相对其他算法模型具有良好的稳定性。
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user: 5. 结论和未来工作 本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长时记忆(LSTM)神经网络相结合的混合深度学习神经网络框架，用于单变量和序列相关数据的疾病预测。最近的研究工作已经表明，仅通过LSTM神经网络，就可以实现疾病的高预测精度。本研究进一步证明提出的混合框架优于传统的LSTM神经网络。CNN从原始数据中提取最有用的信息，并将单变量时态数据集转换为多维特征数据，进而促进LSTM的预测性能。 对于本研究的未来工作，我们打算将提出的CNN-LSTM框架应用于更复杂的实际医疗数据集，以验证提出框架的鲁棒性。
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user: 摘 要 本文通过借鉴国内外高校先进科学仪器共享管理模式，对比本单位已有的仪器共享管理经验，针对如何提高高校科学仪器共享管理能力进行探讨，并提出以下建议：探索增加可持续维护与管理经费；继续推进信息化建设，拓展网络服务平台功能；推进制度建设，进一步优化评价制度与评价指标体系；完善人员激励制度；加强交流合作，共同促进高校仪器共享管理改革。 关键词 :科技管理，大型仪器设备，共享管理，资产管理，科技资源 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 科学仪器设备是院校完成教学与科研任务的重要物质保障基础，影响着实验结果的准确性与实验成本，教学与科学研究离不开仪器的支撑。近年来，国内对科学设备设施的开放共享重视程度逐渐加深，在相关规划与法规中都明确做出了要求。“十三五”规划提出，要强化科技创新，推动高校、科研院所开放科研基础设施 [ 1 ]；《国务院关于国家重大科研基础设施和大型科研仪器向社会开放的意见》提出，加快推进科研设施与仪器向社会用户开放，实现资源共享，充分释放服务潜能，为科技创新和社会需求服务 [ 2 ]。 设备设施的开放共享符合国家相关规划要求与科技与经济发展的需要，可以达到提升使用效率，节约国有资金的目的。因此，为落实国家与上级单位要求，继续推进科研仪器共享管理改革，支撑科研创新，本文借鉴国内外院校先进的科研仪器共享管理模式，与本单位现有管理经验进行对比，探讨并提出继续提升共享管理能力的建议。
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user: 2. 发达国家高校科学仪器共享管理经验 发达国家的经济和社会发展水准较高，因而拥有较完备的法律体系，在科研设备与设施共享管理中存在着以下共性，相关法律体系完善、设备产权归属明确；仪器设备开放共享程度、信息化程度较高；拥有高水平仪器设备管理技术团队；承担单位相关制度完善。以下以美国为例，介绍发达国家的仪器共享管理经验。 2.1. 美国高校科学仪器设备共享管理现状 美国在设备管理中注重技术、管理、经济相结合。美国由政府经费购置的仪器设施在不妨碍项目进行的条件下有义务向其他政府研究项目开放，其大型仪器公共服务平台经过长期实践，运行机制相对完善，高校与社会关系紧密，科研设备设施共享程度高。 在法律体系建设方面，美国目前已建立“完整、开放”的核心法律体系，其科研设备一般处于研发中心(FFRDC)，由政府全额资助或部分资助。管理使用政府资金购置设备的平台通常有两种，合同采购平台与资助类合作平台。管理平台按照《联邦政府采购法》与《关于对高校、医院及非营利性机构给予资助的管理规定》对其他项目进行共享 [ 3 ]。 信息化方面，美国已建立不同层级的共享平台 [ 4 ]。高校的仪器共享平台有学校、学院层面的，覆盖范围广。实验室及仪器开放程度高，部分仪器达到全时段共享 [ 5 ]。管理方面，高校设备共享管理体系完善，仪器由专业技术人员管理，不仅承担日常管理维护与对外服务，也参与教研工作，使得仪器管理与教研工作紧密结合 [ 6 ]。 2.2. 发达国家高校仪器共享管理实例 以下面两个高校为例，约翰霍普金斯大学在学校层面设置实验室管理机构，负责实验室安全防护与日常监控，并制定实验室安全手册、安全运行规范，全面监控实验室安全。该大学医学院下属各平台由教授负责，下设专业仪器专管员，负责平台仪器的管理、日常维护、培训、维修等事宜。这些仪器专管员拥有专业化与高技术水平的特点，不仅精通设备操作与简单的维修，同时也参加课题会，将仪器管理与教研工作紧密结合 [ 6 ]。该校所有大型设备均纳入网络共享平台管理，平台信息完整全面，明确的收费标准与奖惩机制，预约便捷，并由仪器专管人员负责上机前培训，并定期举办各类设备培训。 密西根大学部分实验室的仪器设备实行全时段共享，实行线上查询、预培训；线下预约、培训、使用的模式管理。每台大型设备上均可建立使用账户，记录使用时长等信息。实验室按照仪器的工作量、操作难易、贵重程度等综合因素设置技术人员，负责设备的培训、账户管理、维修保养、日常管理与对外测试分析等服务，为用户提供全面技术支持 [ 5 ]。该校科研仪器的维护维修基本上由技术人员负责，如需更换配件，费用依照相关制度由用户导师的科研经费和学校共同承担。仪器维护及时有效，保证了用户正常使用。以上可以看出，发达国家在科研仪器共享管理上有着信息化与开放程度高、制度完善、管理人才水平高 [ 7 ] 的特点。
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user: 3. 我国科研院校设备共享管理现状与经验 3.1. 我国科学仪器设施共享政策体系 自2014年《国务院关于国家重大科研基础设施和大型科研仪器向社会开放的意见》文件 [ 2 ] 出台后，科技部、教育部也先后发布了科研基础设施与大型科研仪器开放共享的通知与意见 [ 8 ] [ 9 ]。此后，各地方政府相继出台了相关实施意见与方案。各地方文件主要明确地方政府部门责任，并提出了以下主要目标：加强信息化建设、搭建网络服务平台，实现信息共享、资源统筹；建立健全开放服务体系、制度体系、标准体系；完善奖惩机制、约束机制等 [ 8 ]。 例如，北京市京政办发[ 2016 ] 34号文件提出了重大科研基础设施和大型科研仪器向社会开放的实施意见 [ 10 ]；北京市科委京科发[ 2018 ] 189号文件则发布了实施细则，对意见进行了细化落实，明确规定了服务收入用途、成本核算与服务定价方式等，并要求管理单位制定本单位绩效激励办法，明确了人员绩效的比例，并提出人员绩效的分配纳入工资总额统计范围，不受单位绩效工资总额限制 [ 11 ]。 3.2. 我国院校共享平台管理经验 在国内政策鼓励推进科研仪器设备设施共享管理改革的大环境下，我国多个科研院校也进行了管理改革，其中，中国科学院成效斐然。中国科学院是我国科研与教学一体化院校，目前已形成以院级网络平台为基础、统一规范、分级管理、电子化核算的共享管理体系。在科技部、财政部等部门委托国家科技基础条件平台中心组织开展的2018、2019年“中央级高等学校和科研院所等单位科研设施与仪器开放共享评价考核”中，中科院下属单位在考核结果为优秀中分别占比66%、73%，其中生物物理研究所蝉联第一 [ 12 ] [ 13 ]。因此，本文在国内管理经验部分，主要介绍中科院以及其下属院所的管理经验。 3.2.1. 中国科学院仪器共享管理体系 2009年，中科院本级发布并实施了《中国科学院技术支撑系统建设实施方案》，推进院所两级公共技术服务平台建设，建立了所级公共技术服务中心和大型科学仪器区域中心。区域中心由中心管委会统一管理协调，统一服务规范与收费价格。下属各院所完善组织机构架构，并建立了较为完整、规范的的质量管理体系与平台建设、运行制度体系 [ 14 ]。 同年，院本级着手建设“中国科学院仪器共享管理平台”门户网站，并依托平台统计数据建立了相对完整的考评激励制度，主要包括人员激励和仪器设备运行机时补贴。下属各研究所依托该网络平台建立了较规范的平台运行体系，及时向社会公开科技资源，实现了仪器设备共享管理网络化、信息化。 3.2.2. 中科院生物物理所大型仪器共享平台实例 中科院生物物理所依托院级网络平台，成立了独立核算的大型仪器平台，用户可通过网站24小时预约设备。平台内设备统一管理、集中放置，并为每台设备配备了刷卡装置，用户使用时通过刷卡进行认证、记录机时并上传至网站进行统计。每台设备均配备了专业技术人员进行管理，人员考核由大型仪器平台负责，考核方式区别于科研人员，以抽取该员工所负责共享仪器的用户进行评分的方式进行，考核指标更注重服务质量与用户满意度。
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user: 4. 本单位科学仪器开放共享管理改革经验 本单位为科研教学一体化研究机构，近年来积极落实国家与上级单位的相关要求，持续推进科学仪器共享管理改革，通过了2018、2019年度科研设施与仪器开放共享评价考核 [ 12 ] [ 13 ]。本单位在现有条件下，以内涵式发展为指导，以实验动物学科特色为核心，做出了一系列管理改革尝试并取得了一定成绩。 4.1. 完善机构设置与档案建设 我单位成立实验室管理处全面负责实验室管理、实验设施管理与实验室仪器设备的使用与调配。所内全部实验室于1993年通过卫健委认证，实验室管理体系文件完善。设备档案按照不同的级别，由实验室管理处与财务资产处共同管理，仪器设备档案全面，说明、使用、检测及维修记录等信息齐全。 4.2. 完善制度与信息化建设 在信息化方面，本单位于科技部“重大科研基础设施和大型科研仪器国家网络管理平台”上进行了大型仪器的共享，并着手搭建本单位大型仪器共享网络平台；线下每台共享设备均由精通该设备使用的人员专管，并实行登记预约的方式。制度建设方面，所内持续完善共享制度体系建设，制定了《大型仪器管理办法》《科研仪器设备管理办法》《对外合同管理办法》《对外技术服务的部门间协作暂行管理办法》等相关制度，已有相应的制度体系基础。目前所内共享设备涵盖生化生理分析、光学及影相分析、冷冻切片、物理特性分析等多个领域，硬件上已达到了进一步推动共享管理的水平。 4.3. 大型科学仪器通过服务平台集约化共享模式 根据现有大型科研设备专业性强、专业差异大，且须在不同环境的设施内使用的特点，我单位围绕实验动物学科科技支撑的特色，建立了一系列科技服务平台，将大型仪器设备分门别类纳入平台，并以委托服务的方式统一对所内外共享。平台集约化管理符合我单位实验动物学科的科技支撑特色与专业特色，也避免了一些管理问题，如：生物安全问题、辐射安全问题、实验动物微生物污染隐患问题、实验动物福利问题，大幅度降低了使用风险。