技术经济指标

基于神经网络的自学习方法，应用人工神经元网络系统理论，在西山煤电集团东曲矿综采工作面的实际资料统计分析基础上，预测工作面的日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等综合技术经济指标，预测结果精确度高，与实际相符。这一研究方法为煤矿综采工作面的计划、生产和管理提供了新的预测决策方法。

浙江省保险公司主要业务经济技术指标（2014-2020 年）这份报告挺有意思的，涵盖了浙江省保险行业在过去几年的经济技术表现。你可以看到各类技术指标和业务发展趋势的细节，像是保单数据、市场变化这些内容都在其中，数据挺全面，适合做深度。对于做数据或者保险行业研究的同仁来说，这无疑是个有价值的资源。 其实，如果你正在做大数据，或者在做保险相关的业务预测，这些技术指标和数据有参考价值。不仅可以用来辅助决策，也能你更清楚地了解市场趋势。嗯，如果你对这个行业的经济走势感兴趣，肯定会觉得这份报告挺好用的。

中国省级数字经济发展指标 (2005-2020) 此数据集涵盖了中国各省份在2005年至2020年期间的数字经济发展关键指标，包括： 通信基础设施: 移动电话交换机数量 互联网上网人数 移动电话数量 长途光缆线路长度 固定电话用户局用交换机数量 公用电话长途电话交换机数量 人力资源: 中等专业学校在校学生数 IT从业人数 经济与教育投入: 技术成交额 人均工资 教育事业费 通过分析这些指标，可以洞察中国各省数字经济的发展进程、区域差异以及发展趋势。

黑王指标 MT4 的交易系统挺有意思的，尤其适合喜欢折腾指标组合的你。它不是啥新奇玩意儿，但把常用的技术指标搭配得还蛮顺的，用在 MT4 平台上顺手。系统里移动平均线和振荡器是主角。比如快慢线交叉，常见的买卖信号那一套；RSI 超 70 卖、低于 30 买，这些老朋友一个没落下。你可以直观地在图上看到走势，判断也快。再加上像随机指标 Stochastic和一些自定义的蜡烛图形态识别，比如吞没形态、早晨之星啥的，整体思路就是用多个视角盯着市场，有点“火眼金睛”的感觉。装起来也简单，下载14-黒王指标文件，扔进 MT4 的指标文件夹，再加载到图表上就行，响应也快。用之前建议先在模拟盘上跑跑，熟悉下

聚束SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术在雷达成像领域具有重要应用，其成像指标包括分辨率、覆盖范围和数据处理速度等关键参数。聚束SAR成像技术通过合成孔径雷达技术实现高分辨率的地面目标探测，广泛应用于地质勘探、环境监测和灾害评估等领域。

在本项目中，我们将开发一个 Matlab 函数，能够计算 27个不同技术指标。这些指标对于分析金融市场数据至关重要。用户可以通过该函数快速获取所需的技术指标，提升交易决策的效率和准确性。

移动App统计2.0中的关键指标名称包括：用户累计总用户数、新增用户数、升级用户、日活用户数、启动次数、人均启动次数、周活用户数、月活用户数、次日留存率、3日留存率、7日留存率、30日留存率。在使用时长上，涵盖了用户使用时长分布、单次使用时长分布、人均使用时长和次均使用时长等多维度分析。 页面渠道和版本访问情况则通过访问次数、访问人数和自定义事件的多种属性进行统计，能够精细地衡量事件数值属性、事件计数、事件计算以及事件用户群。 此外，错误分析包括错误次数、错误率、报错设备数和报错设备占比，可进一步优化用户体验。 在网络监控中，请求数、不同维度的查询以及精准AB测试和生命价值分析均在体系中提供，

美国股市的数据集挺有意思的，是如果你对股市感兴趣的话。这个数据集不仅包含了从 OHLC 数据中提取的特征，还包括了一些常见的技术指标，比如布林带、RSI、EMA，还有 QQQ 和 S&P 500 这些大盘指数的价格数据。你可以用这些数据预测股市走向，比如预测股价的涨跌或者买卖信号。数据中还会包含滞后特征，你模拟前一日价格对未来股价的影响，挺适合用来做时间序列和机器学习模型训练的。比如，你可以用这些数据进行ARIMA建模或者尝试深度学习技术如RNN、LSTM。，如果你在研究股市预测，能从中得到一些启发。数据集是自己收集的，目前还在持续更新，预计最终会涵盖所有 Nasdaq-100 公司，挺不错的

模块化设计的hesim，专门搞卫生经济建模，结构清晰，逻辑分明。R 语言为底子，加上Rcpp和data.table加持，跑大规模模拟也挺稳，响应也快。 队列建模、状态转换、PSA、患者异质性这些它都能搞定，不管你是走Markov模型路线，还是玩点儿更自由的 CTSTM，它都接得住。模型定义灵活，想通过表达式设也行，直接扔统计模型进去也行，省了不少麻烦。 而且支持概率敏感性（PSA），建模过程也贴心，参数不确定性可以直接用采样或者分布方式传播。不光稳，还能考虑现实中的患者差异，模拟出的数据也更贴地气。 最适合搞卫生经济评估的朋友，是做成本-效益的。如果你用 R 做建模，又在琢磨多状态模型或半马尔

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策