人工智能与大数据在食品安全信息监管中的应用

食品安全一直是人们关注的重要话题,而随着科技的发展,人工智能和大数据技术的应用为食品安全信息监管带来了新的机遇和挑战。人工智能技术可以通过模式识别、数据分析等方法,快速准确地发现食品安全问题,提高监管效率和监管精度。大数据技术则可以帮助监管部门实现对海量食品安全数据的收集、存储、分析和应用,为监管决策提供科学依据和数据支持。本文探讨了人工智能和大数据技术在食品安全信息监管中的应用,为相关工作人员提供参考。     

基于大数据的食品安全社会共治模式探索与实践

通过分析我国食品安全的状况,研究食品安全社会共治模式大数据平台的需求、设计、开发与运行,探明 基于大数据的食品安全社会共治模式发展的路径。结合食品安全社会共治大数据的特点,进行食品安全社会共治大 数据平台的设计、开发与实践。在贵州食品安全社会共治大数据的实践中,创新性的开发了“食品安全云”平台 （www.fsnip.com）。面向政府、食品企业、检验检测机构、行业协会、媒体和消费者开发的食品安全社会共治大 数据平台,形成了集数据采集、分析、应用于一体的体系,促进了数据互联互通,提高了工作效率,降低了食品安 全治理的成本。借助食品安全社会共治大数据平台能够提高食品安全治理的效能。     

基于大数据的高校图书馆信息服务转型研究

大数据环境下,社会信息服务机构中的服务形式、服务理念得到了全面的发展,高校图书馆作为社会信息服务的重要组成也迎来了全新的发展挑战和机遇.基于此,文章对高校图书馆传统信息服务存在的问题进行分析,开展基于大数据的高校图书馆信息服务转型研究,提出树立基于大数据的高校图书馆信息服务理念、转变图书馆联合信息服务模式、提供图书馆信...     

大数据时代食品安全智能化监管机制

实施食品安全监管、保障食品安全,是企业承担的重要社会责任,也是监管部门的职责所在.本文以大数据时代食品安全智能化监管机制为探讨主题,从监管责任划分、管理手段单一、监管范围盲区等方面分析现阶段食品安全监管工作存在的主要问题,提出精准划分监管责任、多元化发展监管手段以及拓宽监管范围等改进策略,总结构建智能化责任交接机制与监...     

基于信息技术融合的云服务平台在食品安全领域的应用研究进展

云服务平台技术正越来越多地应用在食品安全监管领域。本文首先介绍了云服务平台在食品安全领域实现应用的技术基础,进一步归纳总结该平台近年来在食品生产加工监控、流通监管、追踪溯源和大数据库建设方面的应用研究现状,并分析其存在的不足之处和优化路径。最后对食品安全云服务平台的应用前景进行了展望。      

基于大数据环境下食品安全管理的创新路径

食品安全治理正从管制性的互动阶段步入大数据驱动时代。大数据技术是解决当前我国食品安全问题的重要手段。大数据对于推动食品安全治理有着得天独厚的优势,同时也对治理工具、治理主体与结构、治理风险等方面带来挑战。我国食品安全面临着监管能力不足、信息公开不充分、信任缺失以及法律规制不力等问题。食品安全治理需优化治理工具的创新组合,健全注重合作治理的社会共治框架,建立健全法律法规,完善诚信体系等,提倡分层治理,预防治理风险,提升食品安全整体水平。     

大数据背景下食品安全管理问题研究

“互联网+”对当前商业模式的创新发展产生了很大的影响,近年来“互联网+”食品、互联网餐饮等逐渐兴起,能更多地满足消费者多样化的需求,带动了大众创新和创业的发展,但同时存在信息不对称、流动性大等特点,且带来了极大的食品安全风险。因此,需重视大数据和云计算发展背景下的网络食品安全问题,充分利用大数据等信息技术分析现有的食品安全问题,革新网络食品安全管理的方法和模式,更好地发挥大数据在应用中的作用,提升食品安全管理的质量。本文结合食品安全管理中大数据的具体应用,就大数据时代食品安全管理创新路径进行探讨。     

大数据环境下基于神经网络技术的食品安全监管

从阐述中国食品安全监管模式经历的几个重要时期着手,分析了当前中国食品安全监管存在的不足,指出应借鉴美国等发达国家较为成熟的监管策略,将大数据相关技术应用于食品安全监管中,使数据信息更具时效性和公开性;提出了将BP神经网络运用于食品检测数据分析中,实现预测某类食品在之后多个监管周期内的风险系数,提高对食品安全事故的预警能...     

大数据时代图书馆信息服务变化

大数据已经出现,如何有效的分析和处理海量数据,成为了信息技术的研究热点。图书馆在数字化发展的过程中,也必须与时俱进．为此做好准备。文章探讨了大数据带来的若干问题,以及图书馆面临的挑战,分析了信息服务面临的机遇和变化,并对大数据技术在图书馆工作中的未来发展进行了展望。     

基于本体论的食品安全数据融合框架研究

庞杂的食品安全抽检数据由于分类编码问题不统一而使得数据融合难以实现,并进一步阻碍了与其他监测系统的融合与数据分析。解决各种食品安全数据融合的问题将对国家的食品安全监管具有重要意义,文章归纳总结了食品安全大数据在分类编码方面的主要存在问题,引入本体论的思想,并结合计算机工程,提出了构建基于本体论的计算机工程与大数据分析相结合的总体框架,以实现数据融合,服务政府和企业的有效监管。     

大数据环境下食品安全管理的创新思考

信息时代,数据的爆炸性增加和数据的分散分布使安全管理正面临着挑战,而大数据与云技术能够帮助解决现存问题。本文通过数据挖掘技术对大量数据快速准确进行分析处理,全面高效地根据要求提供定制的服务,给安全管理提供新思路。以食品安全为例,通过分析现有食品安全存在的问题及其特征,结合大数据与云技术的功能与发展,探究性地将大数据和云数据应用到食品安全管理过程中,提出解决食品安全的创新思考。依托研制一台农药残留检测设备和建设对应检测管理体系,展现大数据在具体应用中的作用和优势。     

食品安全数据分析可视化模型研究

目的 全面提升食品安全风险的感知、筛查、分级、预警和防控能力, 完善食品安全监管与治理体系, 客观正确的引导舆情。方法 采用大数据分析技术研究食品安全检测数据, 建立食品安全分析可视化模型。运用大数据分析平台Hadoop, 结合Tree Ensemble和Model-Based Ranking算法特征性分析食品抽检数据, 搭建BP神经网络, 结合Apriori和FP-growth关联分析等技术, 深度挖掘相关信息, 有效集成为对食品安全治理体系有价值的信息资源。结果 以折线图、热力地图等可视化模型实现食品类别、检测项目、结果分析、生产地址、检测数据分析及发展趋势等相关信息进行在线展示与分析, 能够满足关注食品安全的各领域人员很直观地就获得自己需要的食品安全信息的需求。结论 可视化模型能够增强数据分析结果的视觉效果和直接性, 切实提高食品安全风险预警的靶向性、有效性。     

核酸食品的营养与安全性研究进展

目前世界上对核酸食品的利弊争议较多.主要介绍核酸食品的营养保健作用,以及其在人体内的消化吸收途径,以供科学研究者参考.     

基于大数据挖掘的医院食品安全风险预测管理模型

目的设计基于大数据挖掘的医院食品安全风险预测管理模型。方法建立医院食品安全风险评估指标体系,并采用三标度法比较影响食品安全指标的重要程度,得到各个指标的权重,后计算食品样品中检测指标不合格率与不合格数,将检测指标的不合格率与不合格数结合为一个风险系数,完成对医院食品安全风险预测。结果实验证明,此次设计的基于大数据挖掘的医院食品安全风险预测管理模型比传统模型预测准确度高。结论可为食品安全领域的发展提供参考依据。     

基于现代信息技术的学校餐厅食品安全管理信息系统的设计

针对现有学校餐厅食品安全管理信息化系统在食品安全风险预防能力等方面的不足, 设计了一套基于物联网、大数据等现代信息技术的新一代学校餐厅食品安全管理信息系统。本文分析了学校餐厅食品安全风险的常见诱因, 结合现有信息化系统在食品安全风险预防能力等方面的不足, 对新一代食品安全管理信息化系统的功能需求进行了分析; 设计了系统的总体架构和逻辑结构; 阐述了常见群体性食品安全风险的报警、检测食品加工过程不规范行为的视频分析算法、大批量关键业务数据的自动快速采集等关键技术, 给出了解决上述关键技术的技术路线。展示了系统一期建设的部分功能。系统一期工程的建设成果目前已投入实际使用, 取得了较好的应用效果。     

大数据在美国食品安全监管中的应用研究及对我国的启示

食品安全大数据应用对于建立基于预防的食品安全体系起着至关重要的作用。随着互联网和信息技术的发展,我国政府对于大数据在食品安全监管中的应用愈加重视,并营造了良好的政策环境以推进食品安全大数据建设。但是食品安全大数据是一项集食品工程、统计分析、数据库信息管理、计算机网络等多领域和新兴技术交叉的复杂工程,目前我国在此领域的研究尚处于起步阶段。相比之下,美国的食品安全大数据建设工作已经比较成熟。本文从食品安全数据标准、数据采集和共享系统、统一的信息化体系、数据开放等多个方面分析了美国食品安全大数据的应用实践,并为我国食品安全大数据开发、推动智慧监管提出了建议。     

食品安全监测体系研究

随着经济的快速发展,食品安全逐步走入人们的视野,并引起广泛关注。生产与流通环节中的食品安全问题日益彰显,食品添加剂滥用、农药兽药残留超标、转基因食品、粗放的加工工艺、食源性致病微生物、及有毒有害物质等问题影响着食品品质与安全,监管难度随之上升,食品生产企业与个体也面临利益与食品安全的双重考量。本文提出将大数据和云计算技术应用到食品安全监管中,全面推进食品安全监管,建立装备优良、技术过硬的现代化实验室,组建高标准食品安全监测体系,对确保食品安全具有积极作用。     

基于大数据视角的肉类食品安全抽检数据分析

目的 基于大数据视角分析肉类食品安全抽检数据。方法 在大数据技术支持下以国家肉类食品抽检监测数据源为基础, 通过Python语言编程设计分类与预测实验, 并利用数据挖掘预测集实验结果与真实食品检验结果进行对比研究, 以验证该方法的可行性。结果 基于决策树+典型相关系数和二次指数平滑法相结合的数据挖掘方法分类效果较好, 预测准确性达到98.26%。结论 通过预判不合格肉类食品的出现数量和分布情况, 可指导其安全抽检监测工作, 提高管理的效率和准确率, 有效预防肉类食品安全事故的发生。