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Robert L. Bray-凯洛格管理学院 供应链中断的宏观经济学 Peter Klibanoff -Kellogg管理学院
2009年 - 裁判。管理科学。操作研究。制造与服务运营管理。生产和运营管理。操作研究数学。运营管理杂志。国际生产研究杂志。计量经济学。定量经济学。兰德经济学杂志。IIE交易有关医疗保健系统工程的交易。运营管理杂志。MSOM学生纸竞赛。MSOM供应链信号。MSOM服务信号。POMS供应链学生纸竞赛。通知交互式海报会话
凯洛格-华盛顿大学高级工商管理硕士项目
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Robert L. Bray-凯洛格管理学院
本文开发了一个模型，以研究供应链破坏的宏观经济含义，并使用三种关键成分：（i）定制供应商 - 客户链接的公司级网络，从而产生关系特异性生产率的增长； （ii）讨价还价，讨价还价； （iii）广泛的调整范围，从而决定与供应商和客户建立或切断关系。我们建立了平衡的存在和独特性，提供了表征结果，并提供了许多比较静态，这些静态表明供应链和骨料产出如何响应冲击。我们还表明，平衡供应链不具备，并且表现出固有的脆弱性：即使有效的分配始终在相同的冲击中连续，小冲击可能导致输出不连续的变化。我们探索了这种脆弱性的几种宏观经济含义。
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。