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内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

cpi论文

高级软考没学完也能过？备考心得分享去年我也参加了高级软考，跟大多数人一样，拖到考前才开始复习。时间紧迫，我只学了部分章节，考完心里都没底，甚至做好了二战的准备。没想到，成绩出来后，居然过了！虽然刚过线，但足够拿证了！还没复习完的小伙伴们，别太焦虑，离考试还早，努力一下还是有希望的~ 超重点章节立项管理：选择题约3分整合管理：选择题5分，案例题15分，论文75分范围管理：选择题5分，案例题15分，论文75分进度管理：选择题3-6分，案例题20分，论文75分成本管理：选择题3-6分，案例题20分，论文75分质量管理：选择题3-6分，案例题17分，论文75分资源管理：选择题3-6分，案例题15分，论文75分风险管理：选择题3-6分，案例题12分，论文75分次重点章节采购管理：选择题+案例题+论文约1~3分合同管理：选择题+案例题约1~4分信息化：选择题约6~18分系统工程：选择题+案例题约7分公式记忆成本偏差（CV）= EV - AC 进度偏差（SV）= EV - PV 成本绩效指数（CPI）= EV / AC 进度绩效指数（SPI）= EV / PV 完工估算（EAC）= BAC / CPI（典型） EAC = AC + ETC = AC + BAC - EV （非典型） EAC = AC + (BAC - EV) / CPI （典型）完工尚需估算（ETC）= EAC - AC ETC = BAC - EV （非典型） ETC = (BAC - EV) / CPI （典型）备考建议打好基础：认真学好十大知识域的理论知识，跟着宁诵软考打好基础。每个知识域有几个过程，先后顺序是什么，每个过程的定义、作用是什么，每个过程挑选出2~3个关键输入和输出，每个过程再挑选出1~2个关键工具技术。掌握流程和图表：变更的流程、相关重要项目文件的内容及图表的制作都需要熟练掌握。项目素材是自己真实参与的更好，没有的话也可以在采购网上找一些招标文件，或者是多搜集一些范围，关键是需要在论文中公能够融洽，不要太过凸显。准备项目素材：项目素材需要准备的是项目名称、投资金额、工期、作用价值、IT技术等内容。多练习：多练习、多看看自己准备的论文，论文提前跟着宁诵软考进行练习。要达到有60~80%内容是可以直接用于考试的，剩下的内容就需要自己认真结合子题目要求，考试现场灵活发挥。希望这些心得能帮到还在备考的你们！加油！𐟒ꀀ

如何找到论文写作的新数据𐟓š𐟔 嘿，大家好！我是小怡，你们的写作小伙伴𐟘‰ 最近有小伙伴问我，为什么你室友的论文里总是有那么多新鲜的数据？其实，这背后可是有秘诀的哦！今天就来给大家分享几个超实用的数据搜索网站，帮你轻松找到论文写作的新数据。国家数据 𐟓Š 首先，国家数据网绝对是个宝藏！这个网站由中国国家统计局主办，数据覆盖面非常广，从经济到民生，月度、季度、年度都有，简直是社会科学研究者的天堂。 CEIC 𐟌 如果你对国际数据感兴趣，CEIC绝对是你的不二选择。这里有超过128个国家的经济数据，从GDP到CPI，从进口出口到外资直接投资，几乎你能想到的都有。 Wind（万得） 𐟓ˆ 万得被称为中国的Bloomberg，金融数据覆盖全面，更新速度超快。很多商业分析者和投资人都很喜欢用这个网站。搜数网 𐟔 搜数网已经加载了7874本统计资料，涵盖1761009张统计表格和364580479个统计数据。从92年到现在，所有收集的统计和调查数据都在这里，搜索功能也很强大。中国统计信息网 𐟓‹ 最后推荐的是中国统计信息网，这是国家统计局的官方网站。这里汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，建立了一个非常全面的统计数据库。文献综述的小技巧 𐟓– 写论文的时候，文献综述可是个重头戏。简单来说，就是阅读大量的论文，告诉大家别人做了什么、为什么这样做、有什么优点和不足，以及未来可能的研究方向。记住，高质量的文献综述不仅能展示你的阅读广度，还能为你的研究提供坚实的理论基础。如果你还有其他问题或者需要更多建议，欢迎随时找我哦！小怡会尽力帮大家解答。加油，写作小伙伴们！𐟒ꀀ

论文写作必备：6个数据查找网站推荐 𐟓š 写论文时，数据支持是必不可少的。以下是6个权威的数据查找网站，希望能帮助大家更好地写作： 𐟌 199IT数据中心：涵盖各行各业的数据资源。 𐟏† 国家数据：提供我国经济民生等多个方面的数据。 𐟒𜠃EIC：可以精确查找GDP、CPI、进口、出口、外资直接投资、国际利率等深度数据。 𐟏栗ind：在金融业拥有全面的数据覆盖。 𐟓ˆ 搜数网：汇集了中国资讯行自92年以来收集的所有统计和调查数据。 𐟌 亚马逊aws：包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。 𐟓š figshare：研究成果共享平台，提供丰富的学术数据。这些网站涵盖了各个领域的数据，希望能为大家的论文写作提供有力的支持！

会计硕士论文选题：数据获取全攻略在撰写会计硕士毕业论文时，数据的选择和获取至关重要。以下是一些主要的数据来源，帮助你更好地进行论文研究。 𐟓ˆ 国泰安数据库股票和市场数据：提供股票代码、交易价格、交易量、市值、涨跌幅等信息。公司财报数据：包括年度报告、季度报告、财务指标（如营业收入、净利润、资产负债表、现金流量表等）。宏观经济数据：涵盖国内外的宏观经济指标，如GDP、CPI、汇率等。行业数据：提供不同行业的市场概况、指标数据和行业研究。 𐟓Š 瑞思数据库股票和市场数据：包括股票代码、交易价格、交易量、市值、成交量指标等。公司财报数据：涵盖上市公司的年度报告、季度报告、财务指标（如营业收入、净利润、资产负债表、现金流量表等）。宏观经济数据：提供国内外的宏观经济指标，如GDP、CPI、PMI等。金融市场数据：包括利率、外汇、基金、债券等金融市场数据。 𐟓𐠥𗨦𝮨𕄨上市公司公告与财报：包括上市公司发布的公告、重要事项披露、股东大会决议等。财务报告：涵盖上市公司的年度报告、季度报告、财务指标等。公司研究报告：提供第三方研究机构对上市公司的研究报告。重大事件与公告：包括公司的重大事件、股东大会决议公告等。 𐟓ˆ 同花顺股票和市场数据：包括股票代码、交易价格、交易量、市值、涨跌幅等。公司财报数据：涵盖上市公司的年度报告、季度报告、财务指标等。宏观经济数据：提供宏观经济指标和行业数据。投资分析工具：提供股票筛选、技术分析、基本面分析等工具和功能。 𐟓Š Wind数据库股票和市场数据：包括股票代码、交易价格、交易量、市值、涨跌幅等。公司财报数据：涵盖上市公司的年度报告、季度报告、财务指标等。宏观经济数据：提供国内外的宏观经济指标和行业数据。金融市场数据：包括利率、外汇、基金、债券等金融市场数据。专业研究报告：提供研究机构对公司和行业的深度研究报告。通过以上数据库和资源，你可以获取到丰富的数据，为你的会计硕士论文提供有力的支持。

【Cell Genom | 基于微扰转录组知识图谱嵌入的化合物-蛋白质相互作用预测】 2024年9月19日，中国科学院上海药物研究所郑明月课题组在Cell Genomics期刊发表题为“Identifying compound-protein interactions with knowledge graph embedding of perturbation transcriptomics”的研究论文。该研究提出基于知识图谱的计算模型PertKGE，以数据驱动的形式从微扰转录组数据中解耦出化合物-蛋白质相互作用（CPI）。化合物和蛋白质是药物发现中两个最基本的实体，对它们之间相互作用的建模是药物发现的基础。尽管目前仍然没有一种通用的计算方法可以预测和解释所有的化合物-蛋白质相互作用，但是研究人员们可以利用不同的生物数据、从多种研究视角构建化合物-蛋白质相互作图谱。在药物发现领域，微扰转录组学联系起了药物发现中最重要的实体（化合物）和组学数据之间的联系，提供了化合物微扰受试体（单细胞、细胞系、病人）后产生的直观微扰结果，为解耦化合物-蛋白质相互作用（CPI）提供了全新的视角。然而由于生物数据的噪声、细胞稳态以及转录组表达的动态变化等原因，CPI通常不会直接反应在差异表达基因上，这为微扰转录组数据的分析带来了挑战。在该项研究中，研究人员提出了基于知识图谱的PertKGE模型（图1）。PertKGE模型受启发于微扰组学分析中的因果推断模型以及知识图谱在药物发现中的广泛应用，从因果视角来构建新型的生物知识图谱，其中包含三个组成部分：（1）原因部分（Cause）：化合物与受试体中的特定靶标发生CPI；（2）过程部分（Process）：生物系统中多层级的调控事件（蛋白、RNA、DNA级别调控）对CPI信号进行放大；（3）结果部分（Effect）：微扰结果以差异表达基因的形式被观测。在此基础上，结合知识图谱嵌入技术来建模因果链接，从而达到从差异表达基因中解耦CPI的目的。广泛的计算实验表明PertKGE在化合物冷启动和靶标冷启动场景中均取得了最好的CPI预测性能，并且其通过因果策略引入的多级调控事件缓解了CPI数据集中代表性偏差对模型学习的影响，从而大幅提高了预测的可靠性。此外，研究团队将PertKGE整合进基于表型和基于靶标的药物发现流程中，发现了TNKS抑制剂K-756的新靶标ENPP1，为其独特的抗肿瘤免疫效应提供了分子层面的机制解释（图2）；以10.8%的高命中率为治疗结直肠癌和胰腺癌的新型靶标ALDH1B1筛选到了5个具有全新骨架的苗头化合物。在这项研究中，研究团队将CPI预测任务对应到药物发现的真实场景中，从计算模拟和实验验证两方面证明了PertKGE在药物发现流程中的作用，为CPI图谱的构建和推理提供了一种全新的策略。上海药物所硕士倪圣焜、孔祥泰、陈正阳和中国科学技术大学联培博士生张莹莹为本文的共同第一作者。上海药物所郑明月研究员、张素林副研究员与李叙潼副研究员为论文通讯作者。本研究得到了中国科学院基础与交叉前沿科研先导专项、国家自然科学基金、国家重点研发计划、上海药物所与上海中医药大学中医药创新团队联合研究项目、中国科学院青年创新促进会会员项目、中国科协青年托举人才工程以及上海市科技重大专项资助。感谢国家蛋白质科学研究（上海）设施规模化蛋白质制备系统工作人员提供的技术支持和帮助。原文链接：网页链接

青椒大学老师必备科研与教学神器𐟛 ️ 一、数据分析工具𐟓Š SPSS（社会科学统计软件包，基础款） Stata（绘制精美统计图形）微词云（在线分词、词频统计与分析）二、文献搜索工具𐟓• 中国知网（中文必备）国家哲学社会科学文献中心（官方免费，哲学社会科学学术期刊数据库） Google 学术搜索（涵盖世界上绝大部分学术期刊） ResearchGate（无法下载的论文可向作者申请全文） Web of Science（常用于英文检索核心期刊）国家统计局（经济数据，链接各地地方统计官网） CEIC（超过128个国家经济数据，包括GDP、CPI等深度数据） wind（万得，金融业数据覆盖全面）鸠摩搜索（专业搜书，整合电子书资源网站） gutenberg（世界上最大的公版书站点，英文电子书资源）三、论文修改工具𐟓 Ludwig（翻译、替换、查找、对比功能） Grammarly（在线语法纠正和校对） DeepL（26种语言互译，文本实时扫描翻译、PDF文档翻译）四、文献管理工具𐟓— Zotero（开放源代码，协助收集、管理及引用研究资源） Endnote（SCI官方软件，支持3776种参考文献格式和几百种写作模板）知网研学（对中文文献友好，支持边创作边检索，自动生成参考文献）五、科研绘图工具𐟓‘ 亿图图示（框图、流程图、技术路线图等） Origin（实验数据绘图） ProcessOn（在线画流程图、思维导图、网络拓扑图、组织结构图）六、笔记整理工具𐟓– One note（笔记整理，可备份、分区） Notability（手写笔记爱好者的首选）印象笔记（支持所有主流平台，一处编辑多平台同步）

英伟达股价下跌？这些疑问你解答了吗？最近关于英伟达（NVDA）的讨论可是热火朝天，尤其是随着昨晚CPI数据出炉，美股七仙女集体下跌，NVDA也跌了5%，双顶形态初现端倪，感觉一切都在朝预言方向发展。不少朋友在评论区留言，我也挑几个热门问题来解答一下吧。 Q: 就算N卡不用于大语言模型训练，它的需求依然很大，股价怎么会跌呢？ A: 如果没有大语言模型带来的算力需求井喷，股价早就回到一年前了。并不是说AI不需要算力，而是不需要那么多算力。事实上，未来我们可能会面临算力过剩的情况。 Q: 能不能别再说理论了，给我看看你的put？ A: 确实没有，我并不投资美股，无论做多还是做空。但我可以有观点，供大家参考。 Q: 我是外行吗？ A: 不是，我在没有从事金融行业之前，从事的就是AI领域的研究。 Q: 哪里有学术界关于大语言模型不是世界模型的论文？ A: 你可以看看这篇文章：Wang R, Todd G, Xiao Z, et al. Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators? Q: 人类历史全部文本都将要耗尽的证据是什么？ A: 你可以参考这篇文章：Villalobos P, Ho A, Sevilla J, et al. Position: Will we run out of data? Limits of LLM scaling based on human-generated data Q: 语言学上证伪LLM是通往AGI的具体证据是什么？ A: 你可以看看这篇文章：Fedorenko E, Piantadosi S T, Gibson E A F. Language is primarily a tool for communication rather than 这些问题都挺有意思的，大家可以深入讨论一下。总的来说，英伟达的股价走势受多种因素影响，包括但不限于市场需求、技术进步、政策变化等。希望大家能理性看待，不要盲目跟风。

论文数据别瞎编，后果你承受不起！𐟎“ 毕业论文的数据可千万别自己编！要是被发现了，那就是学术不端，毕业证都可能被收回！𐟘𑊊对于本科生来说，如果实在找不到数据，导师可能会允许你编一下，但那也得确保计算逻辑合理。退一步说，不编造只是改动数据，那也得改得漂亮，不被发现，这需要一定的统计学基础。可是，硕士论文、博士论文以及期刊论文，那就完全不一样了。所有数据和结果都必须基于实际的实验、观察或统计分析，否则一查一个准！𐟔 今天给大家分享15个超实用的论文数据网站，赶紧收藏吧！𐟓Œ 国家统计局官网：数据来源于中国国家统计局，涵盖经济、民生等多方面的数据。 CEIC：包含超过128个国家的经济数据，GDP、CPI、进口出口等都能查到。万得（Wind）：金融业的数据宝典，更新快，受商业分析者和投资人青睐。搜数网：统计资料丰富，涵盖1,761,009张统计表格和364,580,479个统计数据。中国统计信息网：汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息。亚马逊AWS：跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。 Figshare：研究成果共享平台，牛人们的研究数据和内容很有启发性。 GitHub：大神们整理的全面数据获取渠道，自然科学和社会科学的覆盖都很全面。优易数据：由国家信息中心发起，拥有国家级信息资源的数据平台。数据堂：专注于互联网综合数据交易，提供数据交易、处理和数据API服务。百度指数：指数查询平台，可以查看某个主题在各个时间段受关注的情况。阿里指数：基于某宝、某猫和某88平台的交易数据，反映国内商品交易概况。艾瑞咨询：老牌互联网研究机构，数据沉淀和数据分析都很权威。友盟指数：移动互联网应用数据统计和分析工具，对研究移动端产品很有帮助。爱奇艺指数：专门针对视频的播放行为、趋势的分析平台。这些网站绝对能帮你找到你需要的数据，千万别自己瞎编哦！𐟒ꀀ

桃花舍主人:谈时下我国语言中的西语污染　　时下，我国语言中混杂西语的现象越来越普遍，这不仅表现在某类人群的口头或文章里，还登堂入室出现在许多大型商业中心、许多国产产品型号名称和按键名称、某些正规大媒体的新闻报道里，乃至政府部门的文告和学术界论文里。　　最常见的西语混杂，是直接使用西语缩略词，比如“GDP”（国内生产总值）、“CPI”（居民消费物价指数）、“PPI”（生产者价格指数）、“APP”（手机应用软件）、“WIFI”（无线宽带网）、“3D”（立体）、“VR”（虚拟环境）、“CEO”（公司最高管理理者），等等之类。　　没有人或部门解释过为什么要在中文里使用这些西语缩略词，按常理推测，他们能够公开的理由应该是：这些缩略词所代表的含义，在西语中是由两个、三个甚至四、五个词加在一起来表达的，如果用中文完整翻译的话会很长，使用起来不方便，不如直接使用西语缩略词。但是，实际上，这些西语缩略词所含的意思，都很容易用中文简称完美地表达出来。　　然而，也不排除某些人不敢明言或者潜意识里以为：这么干就是“与国际（西方）接轨”，是“现代”、“进步”、“紧跟潮流”的表现，能使自己显得“洋气”、“高贵”。　　混杂西语的现象，除了使用西语缩略词之外，还有语句中的某些西式化，现在最常见的有三类：　　其一，说到自己或别人做过某事的时候加上“有”字，比如“你吃饭了吗”，说成“你有吃饭吗”。之所以这样，应该是因为罂语中常将“have”放在表示动作的词前，以说明“已经做过某事”，而这“have”还有“有”的意思。这种西式语句目前主要见之于某类人的口语中，在电视台记者的采访中常见。　　其二，在语句中滥用“一个”，例如把“取得成就”，说成“取得一个成就”之类。这是因为罂语里的“a”具有类似中文“一个”的意思，但同时在其烦琐混乱的用法中，它又常常被“用在第一次提到而非特指某人或某物的单数可数名词”或被“用在代表一类东西的单数可数名词”的前面，以辅助确定该名词的语意，而这类名词，在中文里根本无需加“一个”之类的赘词来助义。这类西式语句，也常见于某类人和某些电视台采访记者的口中。　　其三，把中文语句中的“得”字改换成“到”，比方应该说“他痛得昏过去了”，却说成“他痛到昏过去了”，这显然是模仿罂语中的“to”的用法：“to”有“到（某处）（某状态）”之意，同时它又常常被“用于某些动词、名词或形容词后”，以“构成不定式”，虽然在这所谓“不定式”中它并不应该有显著的“到”的意思了。这类西式语句既经常出之于某类人的口中，也时不时出现在某些网络媒体（包括一些正规大媒体）的报道文句中。　　上述两类时下我国语言中混杂西语的现象，前一种可称之为滥用西语缩略词，它就像语言研究者“蠢笨罂语”所指出的，是“拐了这么大一个弯”，“用一个需要长期推销过程才让多数人迷迷糊糊知道大概意思”的西词，来向中国人表述社会事物和生活，仅从传播信息的角度上来看，也是很不明智的；至于后一种，可以称之为效颦西语语式，它袭取冗长烦乱、被“蠢笨罂语”正确地指出为“低级字母拼音文字”的西方语言的弊病，在汉语中叠床架屋，违背了语言发展应该趋向简练优美的规律，更是愚蠢至极——据笔者观察，这类语句是从香港、台湾等殖民地“文化”浓厚的地方生发并传进来的。　　可以说，我国语言中混杂西语的现象是一种语言污染。它在本质上是文化堕落倾向：丢弃先进和优秀，捡拾落后与低劣。它的后果，是潜移默化地进行崇洋媚外驯化。源自:乌有之乡

一年搞定中高级软考，别太较真！ 𐟌ž作为一个零基础的小白，我决定挑战一下软考。23年上半年我考了中级系统集成，下半年又考了高级信息系统项目管理。虽然分数不算高，但一次就过了，还是挺开心的。 𐟌ˆ刚开始备考的时候，我总是想把所有的知识点都吃透，结果进度慢得让人焦虑。后来我发现，其实根本不需要这么完美主义。下面分享一下我的备考方法，希望对正在准备24年上半年高项和24下半年中级系统集成的朋友们有帮助。 𐟌𛨽切ƒ综合知识全是选择题，所以背考点笔记和刷题是王道！教材可以用来打基础，但想要短期提升还是多背总结好的知识点讲义笔记，并配合刷题强化记忆。 𐟌𛥤‡考顺序很重要，特别是时间紧张的朋友们。主抓重点高分值章节很重要！所以不建议按照教材顺序备考。以下是我的备考顺序建议：《中级系统集成》先看4-9章，再看1-3章，最后看10-23章。核心章节（占26分）：第1、2、3章，主要是信息基础的内容。次重点章节（占40分）：第4-19章，占总分53%。剩余章节：第20-22章，占2-3分。《高级信息系统项目管理》先看6-19章，再看20-24章，最后看1-5章。核心章节：第6-19章（分值占36-42分）。次重点章节：第20-24章（分值占14-16分）。其他章节：第1-5章（分值占12-14分）。 𐟌𛥍大知识领域49个子过程的定义和作用及ITTO工具非常重要。背不下来可以先用10-20分钟进行抄写，差不多熟悉了就进行默写，相信重复的力量。 𐟌𛥅𓤺Ž软考高项的计算题，重点是进度、风险、成本、质量等方面的计算。会考1道大题，另外要重点掌握EV、PV、AC、BAC、CV、SV、EAC、ETC、CPI、SPI等概念和公式，每年几乎都考。 𐟌𛥅𓤺Ž软考高项的论文，可以网上找一些好的论文先看看，参考一下结构大致：背景段（大约500字）+过渡段（大约200字）+过程段（大约1200字）+结尾（大约300字）。 𐟌𛨽切ƒ真题为王！消化真题时，不仅要看错题，做正确了的也要消化！重要的不是答案选什么，而是每个选项为什么对？为什么错？考核的是哪个知识点。最后祝大家都能早日拿下软考证书~

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