关于批准发布《内六角圆柱头螺钉细牙螺纹》等173项国家标准和2项国家标准修改单的公告

正国家市场监督管理总局(国家标准化管理委员会)批准《内六角圆柱头螺钉细牙螺纹》等173项国家标准和2项国家标准修改单,现予以公布。2020-03-06     

食品安全的“循环”逻辑

<正>2015年"3·15"期间,媒体曝光呷哺呷哺、小肥羊等知名餐饮企业的鸭血检出了猪源性成分;6月1日,中国海关总署查获42万吨"僵尸肉",有的已生产三、四十年;8月4日,国家食药监总局网站上公布了42批次不合格婴幼儿配方乳粉;10月26日,世界卫生组织下属的国际癌症研究机构(IARC)将香肠、火腿、培根等加工肉制品列为致癌物,世卫组织于29日发表声明澄清该报告只是建议人们少吃加工肉而非不吃。     

CuO—SnO2纳米晶粉料的Sol—Gel制备及表征

不用金属醇盐而以无起始物质，采用Ｓｏｌ－Ｇｅｋ法得到了平均晶粒尺寸为２１－２２ｎｍＣｕＯ掺杂的ＳｎＯ２粉料；运用Ｘ射线衍射（ＸＲＤ），差热－失重分析（ＤＴＡ－ＴＧ），透射电镜（ＴＥＭ）及ＢＥＴ比表面（ＳＡ）测定等分析手段对粉料进行了表征，实验表明，ＣｕＯ的掺杂抑制了ＳｎＯ２晶粒的生长，以无机盐为原料，采用Ｓｏｌ－Ｇｅｌ法制取ＳｎＯ２（ＣｕＯ）纳米级晶料是切实可行的，将有利于产业化。     

LabVIEW8.20——20年的持续创新

作为一款诞生于1986年的针对测量和自动化设计的图形化开发环境,LabVIEW在二十年中持续创新,不断改进。最初作为自动化测量仪器工具的LabVIEW,现在已经成为用于设计、测试和控制的图形化平台。多年以来,LabVIEW社区也已成长为一个庞大而活跃的用户交流平台,并覆盖了多个工业和应用领域,使之成为数据采集和仪器控制的最佳选择。尽管LabVIEW已经获得了巨大的成功和广泛的认可,但许多科学家和工程师还是希望能了解平台的全部功能。在LabVIEW二十周年纪念版--LabVIEW8.20发布之际,我们将对过去二十年的持续创新和改进做一个完整回顾…     

关于印发电力行业安全生产管理工作研讨会议纪要的函

各有关单位：３月２０日，国家安全生产监督管理局在北京召开了电力行业安全生产管理工作座谈会。现将会议纪要印发给你们。请各单位按照会议纪要的精神，结合工作实际，采取有效措施，切实做好安全生产工作，确保各电力生产经营单位的安全、稳定运行，实现电网、发电集团和辅业集团公司组建过程中的平稳过渡。国家安全生产监督局监管二司办公室（印章）二００三年四月三日电力行业安全生产管理工作座谈会议纪要根据国务院的决定，电力系统实行了厂网分开、主辅分离的体制改革。为保障电力体制改革的顺利进行，应对新形势、新情况、新变化，…     

两项电影技术推荐性国家标准发布

由国家广播电影电视总局组织修订，经国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会批准发布了以下两项有关电影技术的推荐性国家标准。     

热老化对恒定内压下PE管材性能的影响

为了研究热老化对恒定内压作用下的PE管材结构和性能的影响,在80℃水浴环境中对聚乙烯管进行了长期压力测试,通过力学性能测试、热重试验、DSC测试以及衰弱全发射红外光谱试验,分析了老化过程中管材的结构和性能变化。结果表明,在老化过程中,随着老化时间的增加,PE管材抗氧化剂逐渐被消耗,2 200 h时,老化管材的氧化诱导期降低至原始管材的73. 1%;随着老化时间的延长,管材表面发生氧化,产生了羰基(—CO)与羟基(—OH)等含氧基团。热老化使PE分子链发生了以交联为主的化学反应,导致管材的热稳定性上升。结晶度增加、分子链交联以及管材表层氧化等,导致拉伸强度略有提升,而管材的断裂伸长率和冲击强度分别下降了27. 5%、28. 9%。     

2014年4月网络安全监测数据发布

1木马僵尸监测数据分析 1.1中国境内木马或僵尸程序受控主机分析 2014年4月,中国境内（以下简称境内）211万余个I P地址对应的主机被木马或僵尸程序控制,与上月的199万余个相比增长6.2%。2013年5月至2014年4月,境内被木马或僵尸程序控制的主机IP数量月度统计如图1所示。     

基于生成感知差异的无参考图像质量评价模型

人眼视觉系统中的视觉感知差异是图像质量评价过程中的重要组成部分,通过感知失真图像与原始图像之间的视觉差异,可对图像的失真程度进行判断,然而在无参考图像质量评价中无法获取原始未失真的图像,且缺乏对失真图像的视觉感知差异。通过对深度学习中的生成对抗网络进行分析,提出一种基于生成视觉感知差异的无参考图像质量评价模型。利用生成对抗网络产生与失真图像相对应的视觉感知差异图像,并将其与失真图像输入质量评价网络以进一步学习图像的失真信息,从而达到评估图像质量的目的。在TID2008和TID2013数据库上的实验结果表明,与CNN、SOM、CORNIA等模型相比,该模型能够使失真图像质量预测准确度提升1个百分点以上,且对不同种类失真也表现出良好的预测性能。