监督检测

摘要： 质量安全监督是各级水行政主管部门的法定职责,文章分析了四川省水利质量安全监督工作现状及存在的问题,进而提出了加强队伍建设、加大检查力度、强化监管手段、规范工作流程等对策措施,充分发挥质量安全监督工作,为四川水利高质量发展提供支撑和保障作用。

摘要： 随着生活水平逐渐提升,人们逐渐加强对食品安全的重视力度,食品安全监管成为现阶段社会的热点话题。本文从我国食品安全监管现状入手,深入开展分析,明确现阶段食品安全监管中存在的不足,从诊断现状提出全新的监管创新策略,完善传统发展模式,旨在为我国食品安全发展提供有效参考。

摘要： 监督检测作为一种必要监督手段,将对工程质量的控制起着重要作用。论文重点就建筑工程混凝土结构主要建筑材料监督检测的意义、项目、方法、频率、注意事项、结果处理等几方面内容进行分析、探讨,仅供开展工程监督检测工作参考。

摘要： 随着人工智能时代的到来,在现代化的发展过程中,各个领域都开始融入人工智能的技术手段,给行业的发展带来了新的生机。人工智能网络中的无线电信识别是有一定的学习能力,可以自动化的从原始数据中获取更加深层的数据信息,因此在探究深度的人工智能无线电信识别方法是更需要严谨的探索。与此同时,基于人工智能的发展无线电信号识别方法的研究会越来越深入,成为目前我国无线电信监督检测领域中主要研究发展方向之一。

摘要： 为了在快速发展的过程中衡量建筑行业的质量,需要制定更好、更全面的质量保证体系,以确保高质量.监测系统在项目质量检测中发挥着关键作用,只有通过对建筑行业进行更全面的监测和检查,才能促进建筑行业的持续发展.着重论述了新形势下改进工程单位质量控制的问题.

摘要： 本文分析了建筑工程质量监督工作的主要内容以及监督检测的主要项目,同时,提出了建立健全质量保障体系、引入工程质量管理责任制度、关注监督检测不合格的规范化处理、落实对重大危险源识别及管控情况的检查、建设监护工程信息化监管方式等一系列新形势下建筑工程质量监督的强化策略,旨在更好地维护建筑工程质量.

摘要： 省农业农村厅:你厅《关于请确认贵州省种畜禽种质测定中心为"贵州黄牛"地理标志商标申请人和特定品质监督检测单位的请示》(黔农呈[2020]110号)收悉。根据《中华人民共和国商标法》《中华人民共和国商标法实施条例》《集体商标、证明商标注册和管理办法》等规定,经研究,现批复如下:一、同意贵州省种畜禽种质测定中心为"贵州黄牛"地理标志商标注册申请人。

摘要： 在社会经济快速发展的当下,食品的安全问题成为了消费者最为关注的问题,相比于加工的食品,初级农产品因为包装较少,因此,消费者对于食品的安全性格外看重,对于食品的安全也要进行严格把控,也是当前食品安全检测部门最重要的任务.而我国作为农业大国,对于农产品的安全质量有着非常严格的管制制度.

摘要： 省农业农村厅:你厅《关于确认贵州省种畜禽种质测定中心为"贵州生态禽"地理标志商标申请人和特定品质监督检测单位的请示》(黔农呈[2021]22号)收悉。根据《中华人民共和国商标法》《中华人民共和国商标法实施条例》《集体商标、证明商标注册和管理办法》等规定,经研究,现批复如下:一、同意贵州省种畜禽种质测定中心为"贵州生态禽"地理标志商标注册申请人。

摘要： 新时期建筑工程建设事业的发展及规模的扩大,逐渐提高了社会生产力.实践中为了使建设工程实体力量更可靠,满足建筑行业可持续发展要求,需要落实质量监督检测工作,充分发挥其实际作用,避免工程质量问题影响范围扩大,实现对工程建设过程的严格管控,及时消除可能存在的质量隐患,为建筑企业发展中带来更多的社会与经济效益,更好地体现出质量监督检测工作的潜在应用价值,保持工程建设风险良好的应对状况.基于此,文章将对建设工程实体质量监督检测工作进行系统阐述,拓宽工程建设事业长效发展思路,最大限度降低与之相关的质量问题发生率.

摘要： 针对国际对畜禽种质资源利用、保护的监管现状,就建立国家畜禽种质资源监督检测和利用中心的必要性和迫切性,特别是我国加入WTO以后,畜禽种质资源面临的竞争,着重从畜禽种质特性检测及种畜禽质量监督鉴定,畜禽种质资源动态监测及资源编目,渐危、濒危和稀有畜禽种质的保护和抢救三个方面较详细论述建立该中心的工作任务及其历史赋予的使命.

摘要： 卫生杀虫剂直接应用于人类居住和活动的场所,与人类健康关系密切.拟除虫菊酯类杀虫剂由于具有高效、广谱、低毒、低残留等特性,近年来在病媒生物防治方面应用越来越广泛.拟除虫菊酯作为卫生杀虫剂的主要有效成分,对其在配方中的浓度均有限量要求.准确分析其含量,能够指导合理使用,既保证防治效果、延缓抗药性产生又减少对环境的危害,同时还能为卫生杀虫剂产品质量控制以及监督检测提供参考.

摘要： 本文介绍了农业标准化工作面临的形势，提出了加强领导，加大对农业标准化的支持力度；完善标准体系，以及完善监督检测体系等推进农村标准化工作的主要措施。

摘要： 煤化工技术复杂,设备使用环境恶劣,运行安全要求高。为保证煤化工设备运行的安全,提高煤化工设备制造质量和项目进度管理,有必要对煤化工设备加强设备监造和安装前金属监督检验检测工作。对比煤化工设备与电力设备在质量和进度控制管理中的相同点和不同点。参照电力设备质量和进度控制管理经验,结合煤化工设备制造特点和行业规范的要求,分析目前煤化工设备质量和进度控制管理中存在的不足,总结出煤化工设备监造和安装前金属监督检验检测工作的重点。

摘要： 煤化工技术复杂,设备使用环境恶劣,运行安全要求高。为保证煤化工设备运行的安全,提高煤化工设备制造质量和项目进度管理,有必要对煤化工设备加强设备监造和安装前金属监督检验检测工作。对比煤化工设备与电力设备在质量和进度控制管理中的相同点和不同点。参照电力设备质量和进度控制管理经验,结合煤化工设备制造特点和行业规范的要求,分析目前煤化工设备质量和进度控制管理中存在的不足,总结出煤化工设备监造和安装前金属监督检验检测工作的重点。

摘要： 煤化工技术复杂,设备使用环境恶劣,运行安全要求高。为保证煤化工设备运行的安全,提高煤化工设备制造质量和项目进度管理,有必要对煤化工设备加强设备监造和安装前金属监督检验检测工作。对比煤化工设备与电力设备在质量和进度控制管理中的相同点和不同点。参照电力设备质量和进度控制管理经验,结合煤化工设备制造特点和行业规范的要求,分析目前煤化工设备质量和进度控制管理中存在的不足,总结出煤化工设备监造和安装前金属监督检验检测工作的重点。

摘要： 煤化工技术复杂,设备使用环境恶劣,运行安全要求高。为保证煤化工设备运行的安全,提高煤化工设备制造质量和项目进度管理,有必要对煤化工设备加强设备监造和安装前金属监督检验检测工作。对比煤化工设备与电力设备在质量和进度控制管理中的相同点和不同点。参照电力设备质量和进度控制管理经验,结合煤化工设备制造特点和行业规范的要求,分析目前煤化工设备质量和进度控制管理中存在的不足,总结出煤化工设备监造和安装前金属监督检验检测工作的重点。

摘要： 本发明公开了一种基于有监督算法与无监督算法相结合的异常检测方法，属于异常检测技术领域。本发明的步骤为：S1：数据处理；S2：进行初步数据探索，查看数据类型和分布，确定特征处理、特征选择及特征构建方案；S3：多种无监督算法进行数据训练及异常判断；S4:对数据集D中每条记录在M个无监督算法中至少有一个异常标签，则判定为异常记录；S5:进过伪标签标注后，查看正负样本比例；S6:采用随机搜索的方式进行XGBoost超参数的调整；S7:用户指定异常比例c，根据评分进行排序，评分超过阈值的数据即为异常点。本发明针对尾矿库在线监测系统的异常检测，提升了无监督算法的检测性能、模型效果和稳定性。

摘要： 本发明公开了一种基于连续监督的鲁棒深度半监督异常检测方法及系统，本发明包括训练由数据表征模块和异常评分模块两者构成的神经网络的步骤：设定迭代轮次和批量大小；在每一个迭代轮次和批量的情况下，取训练集数据中随机选取两份未标注数据以及一份已知的标注异常数据构成最小批量数据；将最小批量数据通过数据表征模块得到在隐表征空间内的嵌入向量；将在隐表征空间内的嵌入向量通过异常评分模块得到异常分数向量；将在隐表征空间内的嵌入向量、异常分数向量输入损失函数以计算总损失；根据总损失更新网络的模型参数。本发明能够解决现有半监督异常检测方法受到未标注数据异常污染以及间接离散监督影响的问题，可获得更好的检测效果。

摘要： 本发明公开了一种基于自监督变分LSTM的深层半监督网络入侵检测方法，其实现步骤为：数据预处理，对数值表示进行标准化处理；压缩网络的LSTM编码器将有标签和无标签样本向量的高维特征表示压缩成低维表示，并使用softsign函数替换tanh函数作为激活函数；定义自监督变分自编码器，重构隐变量，定义潜在变量；使用LSTM解码器负责将隐变量转换为重构的特征向量，并将特征向量输入到评估网络中，得到初步分类结果；对标签数据和未标签数据的分类结果分别计算有监督损失和无监督损失，并将参数更新到权重函数内部；本发明可以用在存在不平衡数据的背景下最大限度的提取关键特征，具有较高的分类准确率，较低的误报率。

摘要： 本发明公开了一种基于字符监督信息的弱监督文本检测方法，涉及文本检测领域，尤其是一种基于字符监督信息的弱监督文本检测方法，其包括：骨干网络进行特征提取；对提取的特征进行上采样；生成字符级的标注；输出字符区域概率图以及文本中心线；得到响应值高的连通区域，再将该区域外扩得到完整的字符边界；遍历文本中心线，将每个文本区域内的所有点连接并做平滑处理后得到最终的检测区域。本发明能够应用于多种场景下的文本检测问题，借助于字符检测结果，能够精确的定位每一个字符的所在位置，从而获取较高的检测精度。弱监督的学习方式，使得整个网络不断地迭代，最终达到较好的收敛效果。

摘要： 本发明提供一种基于半监督与弱监督学习的曲形场景文字检测方法，用于减少曲形文字检测算法所需要的人工标注，同时让整个算法框架更加简洁，利用少量精确的像素级标注数据及大量的无标注或由水平包围框标注的数据，就能训练得到一个准确的曲形文字检测器，能够对场景曲形文字进行准确检测。

摘要： 本发明公开了一种基于弱监督及无监督部件检测和分割的细粒度分类方法，步骤为：S1、获取数据集训练样本；S2、基于弱监督部件检测方法和无监督部件检测方法，对步骤S1获得的数据集训练样本进行处理，得到部件假设，即部件检测结果；S3、利用步骤S2得到的部件假设，进行部件制导分割，得到更多对细粒度分类有用的部件；S4、根据步骤S3得到的有用的部件，进行细粒度图像分类的操作，得到分类结果。该方法利用部件检测得到的部件假设来指导前景分割以保留更多的对细粒度分类有用的部件，同时抑制背景噪声，从而提升细粒度分类的性能；同时，该方法在实际应用方面的条件限制更少，大大增加了适用的场景和方法的泛用性。

摘要： 本发明公开了一种基于无监督异常检测的溺水检测方法及装置，其中方法包括：获取水下视频流，并对水下视频流进行图像增强；将图像增强后的水下视频流输入到预先训练好的轻量级目标检测模型，以通过轻量级目标检测模型判断水下视频流中游泳者的人体姿态是否为垂直状态；如果判断结果为是，则采用深度高斯异常分类法计算该水下视频流对应的游泳者特征向量与正常高斯模型的马氏距离，并将该马氏距离作为异常得分；判断异常得分是否大于预设得分阈值；如果是，则认为该水下视频流对应的游泳者发生溺水，并生成报警信息；能够有效提高溺水检测的精准度和实时性，并在发现溺水现象之后进行报警，进而保障游泳者的生命安全。

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： 本发明为基于无监督异常检测的食品检测数据风险的早预警方法。基于无监督异常检测的食品检测数据风险的早预警方法，包括以下步骤：(1)数据预处理：将原始数据转换成特征提取器可识别的特征矩阵，得到处理好的数据；(2)将所述的处理好的数据输入进自编码器或降噪自编码器进行数据拟合，再通过AE模型训练得到风险值；(3)根据所述的风险值进行风险等级的划分。本发明所述的基于无监督异常检测的食品检测数据风险的早预警方法，大大提高了预警效率。

摘要： 一种无监督的缺陷检测模型的训练方法、缺陷检测方法，使用样本对训练缺陷检测模型，部分样本对由正常样本图像和对该正常样本图像施加人工噪声的人工异常样本图像构成，部分样本对由完全相同的两个正常样本图像构成，不需要真实的异常样本图像和对应标签，克服了有监督算法的局限性，实现降本提效。训练时将人工异常样本图像或正常样本图像输入模型中通过重建模块进行重建，根据重建图像和对应的样本对中的正常样本图像构建重建损失函数用于训练，将重建图像与输入的人工异常样本图像或正常样本图像拼接后进行缺陷分割，在提高对正常图像精细化重建效果的同时，增大异常图像与其重建图像之间的差异，减少对正常图像的误检，提升检测性能。