民主监督工作

摘要： 2022年4月15日,农工党中央召开对口江苏省长江生态环境保护民主监督工作“岸线保护”专题视频会议。农工党中央副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组副组长兼办公室主任杨震出席会议并讲话。农工党江苏省委会主委周健民参加视频会议。会议由农工党中央参政议政部部长王素芳主持。会上,中共江苏省委统战部副部长徐开信介绍了省委统战部支持配合农工党中央开展长江生态环境保护民主监督工作的相关情况。

摘要： 2022年3月23日,农工党中央以视频方式召开长江生态环境保护民主监督定点监测工作专家研讨会。农工党中央副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组副组长兼办公室主任杨震出席会议并讲话。会议由农工党中央参政议政部部长、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组办公室副主任王素芳主持。杨震代表农工党中央感谢各位专家对专项民主监督工作的大力支持。

摘要： “汉江是长江最大支流,承载着重大生态功能和一库清水北送的重要责任。”1月14日,省政协常委、长江水利委员会副总工程师黄艳说,她已连续三年为汉江的保护与利用递交提案,并得到有关部门积极响应。民主监督,是人民政协的三大主要职能之一,有利于集思广益,正确决策。2018年,省政协启动汉江生态保护专项民主监督工作,从事水利工作30载的黄艳成为省政协汉江生态环境保护民主监督小组的一员。

摘要： 2022年2月22日,农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组开展第二次集体学习。农工党中央主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组组长陈竺,农工党中央常务副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组常务副组长何维参加学习。集体学习由农工党中央副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组副组长兼办公室主任杨震主持。农工党中央副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组成员蔡威、龚建明、曲凤宏分别在现场或线上参加学习。

摘要： 2022年2月22日,农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组开展第二次集体学习。农工党中央主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组组长陈竺,农工党中央常务副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组常务副组长何维参加学习。集体学习由农工党中央副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组副组长兼办公室主任杨震主持。农工党中央副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组成员蔡威、龚建明、曲凤宏分别在现场或线上参加学习。

摘要： 2022年1月20日,农工党中央召开长江生态环境保护民主监督工作视频交流会议。农工党中央副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组副组长兼办公室主任杨震出席会议并讲话。会议由农工党中央参政议政部部长、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组办公室副主任王素芳主持。

摘要： 2022年7月31日,农工党中央理论学习中心组召开学习会,学习贯彻中央统战工作会议精神。农工党中央主席陈竺主持学习会并讲话,农工党中央常务副主席何维出席学习会并讲话,农工党中央副主席龚建明、曲凤宏、焦红、于文明出席会议。2022年7月24日至28日,农工党中央副主席杨震率调研组赴江苏省开展长江生态环境保护民主监督工作。图为杨震在镇江市考察长江豚类自然保护区综合治理工程,听取工作人员讲解长江江豚种群数量恢复情况。

摘要： 2022年7月24日至28日,农工党中央副主席杨震率调研组赴江苏省开展长江生态环境保护民主监督工作,就本年度的监督重点——城镇污水垃圾处置情况、水资源节约集约利用与调度情况、突发环境事件风险防控和应急处置情况以及长江岸线生态环境修复情况等四项内容开展调研。7月28日上午,调研组在南京召开农工党中央对口江苏省开展长江生态环境保护民主监督工作座谈会。杨震一行出席会议并反馈监督意见建议,江苏省政府副省长储永宏到会作表态发言。

摘要： 2022年6月14日,农工党中央对口上海市、江苏省长江生态环境保护民主监督工作推进暨培训视频会议召开。农工党中央主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组组长陈竺出席会议并讲话。农工党中央常务副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组常务副组长何维主持会议。农工党中央副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组副组长兼办公室主任杨震介绍农工党中央开展此项民主监督工作有关情况并作会议总结。

摘要： 2022年9月19日至21日,农工党中央主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组组长陈竺率调研组赴江苏省南京市、镇江市、无锡市开展长江生态环境保护民主监督工作专题调研。农工党中央副主席、农工党中央长江生态环境保护民主监督工作领导小组副组长兼办公室主任杨震参加调研。

摘要： 本发明公开了一种基于监督工作的数据采集设备，涉及数据采集技术领域。本发明包括安装盘，安装盘上端转动配合有支架，支架下方装设有挡雨罩，挡雨罩内装设有第一透明罩，第一透明罩内装设有摄像机；第一透明罩外侧转动配合有第二透明罩，挡雨罩内装设有与第二透明罩相对应的驱动组件、清理组件，挡雨罩外侧设有连接块。本发明通过调节相邻两支架之间的夹角，进而便于调节摄像机的采集范围，降低摄像采集死角产生的几率，开启驱动组件带动第二透明罩转动，第二透明罩经过清理组件清理掉第二透明罩遮挡物，降低遮挡物影响摄像机数据采集的几率，往复滑动齿条，便于带动摄像机竖直方向往复转动，增大摄像机的采集范围。

摘要： 本发明公开了一种基于监督工作的数据传输设备，涉及数据传输设备技术领域。本发明包括壳体、底板、装设于底板上侧的多个定位块和多个定位板、转动配合于定位块一侧的滑块、滑动配合于定位板与定位块之间缝隙处的连接块。本发明通过设置的底板，底板可以对光端机进行拆卸，使光端机在拆卸后在安装后不需要对墙体进行打孔，减少了对光端机维修时对墙体的伤害，从而提升了光端机实用性，通过设置的框体，框体与毛刷的配合可以对散热孔内外的灰尘进行清理，从而有效的减少了因灰尘而导致的光端机出现短路，从而提升了光端机的稳定性。

摘要： 本发明公开了一种基于监督工作的数据传输设备，涉及数据传输设备技术领域。本发明包括壳体、底板、装设于底板上侧的多个定位块和多个定位板、转动配合于定位块一侧的滑块、滑动配合于定位板与定位块之间缝隙处的连接块。本发明通过设置的底板，底板可以对光端机进行拆卸，使光端机在拆卸后在安装后不需要对墙体进行打孔，减少了对光端机维修时对墙体的伤害，从而提升了光端机实用性，通过设置的框体，框体与毛刷的配合可以对散热孔内外的灰尘进行清理，从而有效的减少了因灰尘而导致的光端机出现短路，从而提升了光端机的稳定性。

摘要： 本发明公开了一种基于监督工作的数据采集设备，涉及数据采集技术领域。本发明包括安装盘，安装盘上端转动配合有支架，支架下方装设有挡雨罩，挡雨罩内装设有第一透明罩，第一透明罩内装设有摄像机；第一透明罩外侧转动配合有第二透明罩，挡雨罩内装设有与第二透明罩相对应的驱动组件、清理组件，挡雨罩外侧设有连接块。本发明通过调节相邻两支架之间的夹角，进而便于调节摄像机的采集范围，降低摄像采集死角产生的几率，开启驱动组件带动第二透明罩转动，第二透明罩经过清理组件清理掉第二透明罩遮挡物，降低遮挡物影响摄像机数据采集的几率，往复滑动齿条，便于带动摄像机竖直方向往复转动，增大摄像机的采集范围。

摘要： 本发明公开了一种基于监督工作的数据处理设备，涉及数据处理设备技术领域。本发明包括机箱、装设在机箱上的抽风装置、装设在机箱一侧的水冷装置、装设在机箱内的升降减震组件、装设在升降减震组件上的数据处理器,升降减震组件包括螺纹伸缩杆、装设在螺纹伸缩杆上的减震组件，减震组件包括固定板、弹性配合在固定板上的减震板、装设在减震板和固定板之间的气垫。本发明通过在机箱上装设的抽风装置，能通过电机带动两扇叶转动，产生风力对数据处理器进行降温，通过设置的进气筒，能通过锥形盖减少进气管吸入空气中的灰尘，通过设置的过滤板，能对吸入空气中进行过滤，进一步减少吸入的灰尘，从而减少风冷散热时，带入机箱内的灰尘。

摘要： 本发明提出一种自动生成调度安全监督工作预警的方法及系统，该方法包括以下步骤：根据预警来源确定预警类型及预警等级，其中，预警类型至少包括：一般预警和重复预警，一般预警至少包括红色预警、橙色预警、黄色预警、蓝色预警四个等级，重复性预警至少包括普遍性预警和同类型事件重复发生告警两个类型；根据预警类型及预警等级生成相应的预警信息，并实时发布预警信息；向相关人员发送预警提醒通知。本发明能够根据预警来源及时自动生成并发布预警，以便提醒相关人员及时采取安全措施，消除安全隐患或，降低了损失，有效提升了电网运行的安全性、稳定性和可靠性。

摘要： 一种可以用来例如监督工作者的系统和方法。可以例如用工作者设备访问与工作场所关联的存储元件和/或用传感器进行捕获。工作者设备可以例如向另一个设备分发，该分发包括例如传感器输出和/或从存储元件读出的数据。

摘要： 本发明公开了一种基于知识蒸馏的无监督工业图像异常检测方法及系统，属于工业图像处理技术领域。包括训练和测试两个阶段，由多尺度知识蒸馏与多尺度异常融合组成，多尺度知识蒸馏包含教师网络、学生网络，使用自适应难例挖掘动态挖掘难例样本，使用难例样本间的像素、上下文相似度优化学生网络。在训练阶段仅利用正常的工业图像，进行教师网络到学生网络的知识蒸馏，对学生网络参数进行迭代优化，使学生网络与教师网络提取的正常工业产品图像深度特征相似；在测试阶段，分别提取测试图像的深度特征，特征之间的回归误差可用于图像异常分割与检测。本方法有效提升无监督工业图像异常检测的性能，降低人工成本，提高产线质检自动化、智能化水平。

摘要： 本发明公开了一种无监督工业图像异常检测模型建立方法、检测方法及系统，属于工业图像处理领域，包括：建立并训练用于深度特征提取的源域神经网络和目标域神经网络，并建立映射神经网络，得到初始的无监督工业图像异常检测模型，其中，映射神经网络用于实现源域神经网络提取的源域深度特征图和目标域神经网络提取的目标域深度特征图之间的映射；将工业图像数据集中的训练样本输入源域神经网络和目标域神经网络，以最小化训练样本的L2损失为目标，优化映射神经网络的参数，得到训练后的无监督工业图像异常检测模型，其中，训练样本为合格工业样品的图像。提升无监督下工业图像异常检测的性能，降低人工成本，提高产线质检自动化、智能化水平。

摘要： 本发明提供了一种基于特征对比的半监督工业缺陷检测方法及系统，包括：步骤S1：采集待测产品图片，随机对图片标注标签；步骤S2：对待测产品进行分类，分为有标签输入和无标签输入；步骤S3：对于有标签输入，用图片和对应的标签对于学生网络进行训练；对于无标签输入，输入到教师网络中产生相应的伪标签和表征；步骤S4：对于伪标签进行筛选，分出可靠像素和不可靠像素；步骤S5：对于可靠像素送入学生网络中进行监督；对于不可靠像素，根据其特征编码信息，对学生网络进行基于对比学习的特征优化。本发明在工业缺陷检测数据的标注缺乏的情况下，训练出有效的神经网络模型进行缺陷检测，减少了人工标注工作量，大大降低了成本。