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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。

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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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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