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工具 处理来自 GOES 卫星的信号和文件的工具。 gosrecv ：将信号解调并解码为数据包流。 goslrit ：从数据包流中组装 LRIT 文件。 gosproc ：将 LRIT 文件处理成普通文件和图像。 我开始写这篇文章是为了了解 GOES 通信管道中涉及的事情，并在此过程中了解更多关于空间通信标准的信息。 一切都是用 C++ 编写的，以在可用性（不需要另一个 C 中的哈希表）和性能之间取得平衡。 最终在一个小 ARM 板上运行整个 RX 管道会很好。 整个 RX 管道可以在 Raspberry Pi 3 上运行。 要求 系统依赖： CMake的 C++14 编译器 OpenCV 2（用于 goproc 中的图像处理） zlib（用于EMWIN解压） 捆绑依赖： libcorrect（目前是一个带有 CMake 相关修复的 fork） 库 建造 git clon

本研究采用实证分析，使用2000年和2011年中国健康与营养调查（CHNS）纵向调查数据和差异差异（DID），调查了新合作医疗计划（NCMS）对中国农村地区卫生服务利用的影响。分析方法。 主要结论如下。 首先，个人特征因素，促成因素，医疗保健需求因素和生活方式因素影响医疗服务的利用，这与安德森模型一致。 其次，当基于安德森模型控制这些因素时，结果表明新农合不影响个体生病时的卫生服务利用率（门诊，住院和医疗检查）。 第三，考虑卫生保健需求和供给的差异，我们还利用子样本进行了分析，以进行稳健性检查。 结果表明，按年龄组（16-49岁年龄组和50岁以上年龄组），收入组（高，中和低收入组），NCMS入组与未入组的医疗服务利用率在统计学上没有差异收入组）和区域组（东部，西部和中部地区）。 因此，可以说，新农合既没有提高患者的医疗服务利用率，也没有提高中国农村居民的预防保健水平。

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这些文件伴随着网络研讨会，可以在这里查看： http://www.mathworks.com/videos/multilevel-mixed-effects-modeling-using-matlab-91755.html 关于网络研讨会： 在本次网络研讨会中，您将学习如何拟合各种线性混合效应 (LME) 模型，以对您的数据进行统计推断并生成准确的预测。 混合效应模型常用于计量经济学（面板数据）、生物统计学和社会学（纵向数据），其中数据是按组收集和汇总的。 在这些情况下，具有嵌套或交叉因素的 LME 模型可以完全结合无法通过简单线性回归准确建模的组级上下文效应。

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