房地产业在中国经济发展中起着重要作用。 本文旨在衡量房地产行业的运营效率，并比较影响效率的不同因素。 选择在深圳和上海市场上市的30家公司作为运营效率研究的样本公司。 数据收集自2009年至2015年。数据包络分析（DEA）的C2R和B2C模型用于得出发现。 本研究应用Tobit回归模型研究了不同因素对效率的影响。 我们得出的结论是，大多数公司的效率不高，效率差距也很大。 Tobit回归模型的结果表明，效率与净利率和受教育程度呈正相关，与第一大股东的比例没有正相关，而与资产负债率呈负相关。 在此基础上，本文提出了一些具体的建议。

The Intel:registered: Solid-State Drive 320 Series (Intel:registered: SSD 320 Series) is the third-generation of SATA Revision 2 solid-state drives from Intel, replacing and building upon the highly successful Intel:registered: X25-M Mainstream SATA Solid-State Drive. The new Intel SSD 320 Series features industry-leading 25-nanometer (nm) Intel:registered: NAND Flash Memory.

为了提高企业信用风险评估准确率，提出了基于PSO-BP集成的企业信用风险评估模型。使用Bagging抽样技术获得足够多不同的训练数据集，用不同的训练集子集训练得到不同的PSO-BP组合成员分类器，最后通过多数投票准则整合不同组合成员分类器的分类结果。分别在包含了国内外公司的详细数据的数据集上证明了模型的有效性。

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实验室技术的新发展帮助我们探索由于限制和技术限制而在过去很少了解的问题。 评估由实验室规模的裂缝性流体侵入基质引起的地层损害的此类问题之一是基质内部流体饱和度分布的可视化。 根据目前的理解，裂缝和基质之间的高毛细作用对比度会在回流过程中造成侵入相的饱和度分布不均匀，且饱和度主要集中在裂缝面上。 随着微流控技术的出现，它们的应用已变得更加可行，以可视化方式分析表面活性剂的有效性，从而减轻了入侵造成的地层损害，并了解了入侵深度对回流特征和采油率的影响。 通过我们先前的工作，我们已经成功地证明了这种新型可视化工具在研究压裂液中表面活性剂的存在及其侵入深度的因素，了解油湿压裂地层的返排效率和后期产油量方面的能力。 。 由于用于驱油的基质是实际岩石的替代模型，因此需要用常规岩心驱油实验来验证切屑驱油结果。 在当代，随着新技术的发展推动着各个行业的研究进展，必须通过可行的常规方法对结果进行比较检查，从而做出明智的决定。 在这项工作中，采用芯片驱油方法验证了芯片驱油方法的成功成功，表明了人们对微流控技术在石油采收相关领域进行更多研究的坚定信念。

对于淹没的植被流，速度分布在下部区域的植被层和上部非植被区域的表层具有两个独特的分布。 基于混合层的类比，针对两层中的速度分布提出了不同的分析模型。 本文评估了Klopstra等人，Defina和Bixio，Yang等人的四个分析模型。 和Nepf对照文献中提供的各种独立实验数据。 为了检验模型的适用性和鲁棒性，作者使用了19个数据集，这些数据具有不同的相对淹没深度，不同的植被密度和河床坡度（1.8×10-6-4.0×10-3）。 这项研究表明，没有一个模型能够很好地预测所有数据集的速度剖面。 在某些情况下，除了Yang的模型以外的三个模型都表现良好，但在大多数研究的情况下，Yang的模型都失败了。 还发现，如果使用相同的涡流混合长度尺度（λ），则Defina模型与Klopstra模型几乎相同。 最后，仔细检查Defina模型中涡流的混合长度尺度（λ），发现当λ/ h = 1/40（H / h）1/2时，该模型可以很好地预测所有使用的数据集的速度分布。

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