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内容简介:
本书共七章,章介绍WTO的整体情况,中国为什么要加入WTO及WTO规则中与中国医药相关的条款,第二章至第七章论述在加入WTO的新形势下,我国医疗服务行业,药品生产、经营行业,医疗器械行业,民族医药行业,保健品行业及医学教育界面临的问题、机遇与挑战,以及应用策略。可供医药从业人员阅读参考。
书籍目录:
章 WTO概述?
节 WTO简介?
一、世界贸易组织?
二、WTO和GATT的区别?
三、WTO的宗旨、职能和基本原则?
四、WTO的目标?
五、WTO的组织结构?
六、WTO的运作机制?
七、WTO成员?
八、惠国待遇?
九、加入WTO的程序?
十、WTO如何界定发展中国家成员?
十一、WTO对世界经贸发展的影响?
十二、WTO争端解决机制的基本程序与基本评价
十三、WTO成员可援引的例外
第二节 中国为什么要加入WTO?
一、中国加入WTO的历程?
二、加入WTO后,中国可以享受的权利?
三、加入WTO后中国应尽的义务?
四、加入WTO给中国经济改革带来新动力?
五、中国为什么要加入WTO?
六、加入WTO的挑战和任务?
第三节 WTO与中国医药?
一、加入WTO,中国政府在医药行业所做的承诺
二、关于开放卫生服务部门的承诺?
三、开放医疗保险服务市场?
四、与中国医药相关的条款??
第二章 医疗服务行业
节 医院?
一、我国医院的现状?
二、加入WTO对医院的影响?
三、应对挑战的策略?
第二节 公共卫生领域?
一、公共卫生?
二、职业卫生?
三、卫生检验?
四、卫生防疫?
五、卫生监督?
第三节 护理?
一、加入WTO对护理界的挑战?
二、护理教育现状及发展方向?
三、护理管理现状及发展方向?
四、关于护理经济理论??
第三章 医药行业?
节 中国医药行业现状?
一、医药行业的产业特性?
二、市场状况?
三、化学制药行业?
四、生物制药行业?
……
第四章 医疗器械行业
第五章 民族医药行业
第六章 保健品行业
第七章 医学教育
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原文赏析:
NumPy提供了常规数组(至少缺乏dtype限制)的广义形式,但是我们暂时坚持使用常规数组,以观察这种专门化措施对性能的影响。
做个简单的练习,假定我们要生成一个5000 x 5000个元素组成的矩阵/数组,填入标准正态分布(伪)随机数,然后计算所有元素的总和。首先采用纯Python方法,大量使用列表推导和函数式编程方法以及lambda函数:
In [111]: import random
I = 5000
In [112]: %time mat = [[random.gauss(0,1) for j in range(l)] for i in range(l)] » a nested list comprehension
0ut[112]: CPU times: user 36.5 s, sys: 408 ms, total: 36.9 s Wall time: 36.4 s
In [113]: %time reduce(lambda x, y: x + y, reduce(lambda x, y: x + y, row for row in mat])
0ut[113]: CPU times: user 4.3 s, sys: 52ms, total: 4.35s
678.5908519876647
现在转向NumPy,看看同一个问题如何解决。为方便起见,NumPy子库random提供了多种函数,以初始化numpy.ndarray对象,同时填入(伪)随机数:
In [114]: %time mat = np.random.standard_normal((I, I))
0ut[114]: CPU times: user 1.83 s, sys: 40 ms, total: 1.87 s Wall time: 1.87 s in [115]:...
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不错,用着很方便
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太棒了,我想要azw3的都有呀!!!
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非常好就是加载有点儿慢。
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中评,比上不足比下有余
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:5分
主题深度:9分
文字风格:5分
语言运用:7分
文笔流畅:7分
思想传递:8分
知识深度:7分
知识广度:3分
实用性:8分
章节划分:8分
结构布局:8分
新颖与独特:6分
情感共鸣:9分
引人入胜:5分
现实相关:7分
沉浸感:8分
事实准确性:5分
文化贡献:8分