市场监管总局:发布新的食品安全监管办法3月15日起实施

近期,市场监管总局发布修订后的《食品生产经营监督检查管理办法》(以下简称《办法》),自2022年3月15日起施行。《办法》共7章55条,主要包括4个方面的内容。一是落实“四个最严”要求,实施“全覆盖”检查。县级以上地方市场监督管理部门应当每两年对本行政区域内所有食品生产经营者至少进行一次监督检查。检查结果对消费者有重要影响的,要求食品生产经营者按照规定在食品生产经营场所醒目位置张贴或者公开展示监督检查结果记录表。     

2021年吐鲁番市纤维制品监督抽查质量分析报告

一、吐鲁番市纺织品行业简况受国家战略政策大方向引导,近年来新疆对于轻工纺织业招商引资政策持续利好,吐鲁番市也不例外,我辖区共有3家纺织厂及20家上规模服装生产和民族特色企业,目前均正常生产经营;主要生产校服、工装、民族服饰、军需用品等产品,且绝大部分企业都是2016年之后注册成立。民族服装加工企业中,注册资金在20万~1000万元不等,一般拥有2~5条生产线,年产量在1.5万套~100万套为主,有效解决了吐鲁番本地就业问题,有利于社会稳定与共同繁荣。     

油田井下作业技术及安全监督工作

油田井下作业技术是油田开采技术的重要组成部分,为保证石油稳定、高速开采起着十分重要的作用,但该技术在实际应用过程中风险较高,需要认真做好安全监督工作。     

基于化学监督的超(超)临界机组关键控制节能指标分析及建议

针对超(超)临界机组参数提高、材质升级,化学技术监督中的监督指标对机组经济性和可靠性影响较大的问题,本文通过机组典型案例分析、技术监督报告、现场实测等,对目前化学监督中影响较大的、关键的技术指标进行了系统性的分析研究。研究结果找出了6项化学监督中超(超)临界机组关键的、影响较大的控制监督指标,且提出了指标控制值和控制方法。这项系统性研究分析方法对指导超(超)临界机组化学监督具有重要的借鉴作用,以控制超(超)临界机组因参数提高和材质升级带来的新问题和新挑战。     

面向心脏MRI分割的半监督空间一致性约束网络

精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,构建对于无标注数据的空间一致性约束.使用ACDC 2017心脏多组织分割数据集评估了所提出的方法,实验结果表明,相对于有监督学习,通过无监督数据的空间一致性约束能够显著提升模型的泛化能力;此外,相对于其他state-of-the-art的半监督方法,文中方法也拥有更优的泛化性能.     

基于智能电表大数据的异常用电检测

异常或欺诈造成的非技术性电力损失是电力公司损失的主要源头之一。智能电表的广泛使用，使得运用大数据方法实现对非技术性电力损失的有效检测成为可能。提出了一种使用监督学习进行非技术损失检测的方法。该方法基于智能仪表记录的所有信息（耗电量、异常警报等）结合辅助数据库所提供的有关每个智能电表的地理位置和技术参数的附加信息，使用最优的机器算法来深入分析用电客户的用电行为，生成异常用电客户列表。通过现场检查的结果表明，该方法能够较为准确地识别智能电网中所存在异常用电客户。     

关于虚假诉讼中民事检察调查核实权的思考

目前,在我国民事诉讼领域,虚假诉讼案件频繁发生,不仅侵犯了他人的合法利益,而且严重破坏了诉讼秩序。它损害了司法机关的可信度,因此有必要加大打击力度。民事诉讼检察机关调查核实权是履行民事检察监督职责的必要措施,在虚假诉讼的规制中起到了重要作用,司法实践中,我们要及时解决民事检察调查核实权在运行时遇到的问题,使其运行过程更加规范化,并给予合理限度和相关保障措施。     

人工监督神经网络在煤层裂缝发育区识别中的应用

针对在地震属性应用中难以精细识别煤层裂缝发育区边界的难题,开展了基于人工监督神经网络技术的煤层裂缝发育区应用研究。从地震资料中获取倾角导向体以提取高质量的地震属性,以多属性为指导进行人工拾取样点,并基于多层感知器进行神经网络机器训练学习,建立裂缝的最优属性集,拓展整体数据后获得裂缝概率体,从而识别划分出煤层裂缝发育区。该技术在山西阳泉新元矿区进行了应用,煤层裂缝发育区的识别结果明显优于属性直接识别,但勘探区内暂无钻井资料,预测效果还有待进一步验证。