谈高质高效进行印前质检的工作技巧——从质检编辑的视角

印前质检已成为出版流程中的常态化工作。本文从质检编辑的视角,提出印前质检中存在的难点,着力探讨高质高效进行印前质检的方法。质检编辑不仅要具备过硬的思想素质、高度的责任意识和较强的编校能力,还应该发挥主观能动性,从优化工作流程入手,兼顾整体和细节,善于总结和积累,形成一套适合自己的工作方法。

公示地价体系数据库质检系统开发设计研究

为了提升公示地价体系数据库质检效率,设计研发了公示地价体系数据库质检系统。该系统满足了公示地价体系数据库成果的完整性、规范性质量检查要求。系统基于C#语言,在SQLite关系型数据库基础上,采用开源的GDAL(地理空间数据抽象库)框架,实现了处理地价数据的质检。质检系统架构松散,易于配置,具备较强的开源性与开放性,设计为3层结构(数据层、目录层、逻辑层),5类功能(目录完整性检查、数据检查、表格与文字完整性检查、图件成果检查、属性结构检查),使汇交成果完全符合公示地价体系数据库建设规范。

考虑模糊质检时间的柔性作业车间动态调度问题

为解决更符合现实情形的模糊质检时间柔性作业车间动态调度问题,以最小化完工时间为目标,立足紧急插单、机器在空载运行时发生故障和机器在加工工件时发生故障的三种故障情形,建立了带模糊质检时间的机器故障、紧急插单重调度模型。设计了基于元胞自动机邻域搜索和随机重启爬坡算法的改进遗传算法求解模型,即针对车间调度问题中存在的订单排序和机器选择双决策问题特征,设计包含工序码和机器码的双层编码方案,并基于遗传算法思想对工序码和机器码设计相应的交叉、变异等遗传操作。同时,将遗传操作应用于基于元胞自动机的邻域搜索算法框架中以增强算法全局搜索能力,整合基于关键工序的随机重启爬坡算法以提高算法局部开发能力。实验选取10个柔性车间调度算例验证了所提算法的有效性,同时,测试1个模糊质检时间柔性车间调度算例验证了模型的有效性。另外,实验也测试了不同故障场景,得出该动态调度方法优于实际场景中常使用的“工件后移”调度策略。

图书质检中的异化现象及治理路径探析

由于出书品种快速增加、图书出版周期缩短、编辑人员相对不足等原因,图书质量面临严重冲击,出版管理部门和出版社都采取各种措施加强图书质检,这些措施对提升图书质量和编校水平起了积极的促进作用。与此同时,图书质检中也出现了一些不正常现象,偏离了图书质检的初衷,对出版工作和我国出版事业的健康发展带来不可估量的负面效应。政府出版管理部门、出版社及质检者都必须直面问题,积极探索解决之道,使图书质检切实为高质量出版保驾护航。

出版业高质量发展背景下质检编辑的工作思路

做好图书质检工作,质检编辑是其中重要一环。如何更好地从出版业务的整体出发完成这项工作,是质检编辑面对的重要问题。出版单位要着眼于印前清样质检,从“通:培养系统思维”“学:厚植专业基础”“践:强化把关能力”“思:做好结果运用”等方面展开质检的工作,以全面提高图书出版质量。

心脏的质检员——冠状动脉CTA

人们常说“心脏是身体的发动机”,汽车的发动机都需要定期检查,那么心脏是靠什么来检查呢?质检员就是它——多层螺旋CT冠状动脉成像技术(冠状动脉CTA)。什么是冠状动脉CTA?冠状动脉CTA是一种检查方法,它通过注射造影剂后利用螺旋CT扫描,然后经过计算机处理和重建,生成心脏冠状动脉的影像。

食品质检影响因素和改进措施

在现阶段,食品安全对人民的健康和生活质量产生了直接的影响,而食品安全又对国民经济的可持续发展和社会的和谐产生了重要的影响。各种类型的食品安全问题,在各种媒体上都能看到,这让人们很感兴趣的食品安全问题,已经成为了社会的主流和舆论的焦点。因此,有必要加强对食品质检行业的相关研究,对食品质检工作程序进行标准化和标准化,以推动食品安全和质量的提高。

专利视角下智能语音质检关键核心技术主题的研究

【目的/意义】基于专利数据识别智能语音质检关键核心技术主题,根据识别结果指明关键核心技术方向。【方法/过程】构建LDA主题模型,洞察专利智能语音质检关键核心技术的研究热点、技术演化趋势等。【结果/结论】本文共识别出8个核心技术主题,其中语音识别与语义理解、自然语言处理、语音情感分析最为关键,与国家政策导向相适应,可以集中优势资源合理布局。

基于图像识别技术的集团客户业务施工质检解决方案研究

当前运营商的集团客户业务施工质量检测主要采用人工检测的方式,该巡检方式存在人工巡检规程不统一、纸质巡检单易丢失、人工巡检效率低等痛点问题。为解决以上问题,对一种基于图像识别技术的集客业务施工质检的解决方案进行了研究。该方案将模式识别与智能系统技术与集团客户业务施工实际场景深度融合,并针对光缆分纤箱接地巡检的应用场景,采用线上化、智能化的巡检方式。有效地解决了当前人工巡检规程不统一、纸质巡检单易丢失、人工巡检作业效率低等核心问题,极大地提高了客户满意度和运营商品牌价值。

多接入边缘计算赋能的AI质检系统任务实时调度策略

AI质检是智能制造的重要环节,其设备在进行产品质量检测时会产生大量计算密集型和时延敏感型任务。由于设备计算能力不足,执行检测任务时延较大,极大影响生产效率。多接入边缘计算(MEC)通过将任务卸载至边缘服务器为设备提供就近算力,提升任务执行效率。然而,系统中存在信道变化和任务随机到达等动态因素,极大影响卸载效率,给任务调度带来了挑战。该文面向多接入边缘计算赋能的AI质检任务调度系统,研究了联合任务调度与资源分配的长期时延最小化问题。由于该问题状态空间大、动作空间包含连续变量,该文提出运用深度确定性策略梯度(DDPG)进行实时任务调度算法设计。所设计算法可基于系统实时状态信息给出最优决策。仿真结果表明,与基准算法相比,该文所提算法具有更好的性能表现和更小的任务执行时延。

基于不确定性感知旋转目标检测的二次接线质检

变电站二次接线质检旨在检查端子排上预设的接线编号与二次线缆线帽序号是否匹配。由于二次接线线帽尺寸小、分布密集且朝向各异的特点,传统的水平目标检测算法在该任务上表现不佳,而图像采集过程中的视觉畸变和噪声干扰则加剧了二次接线难例样本的误检。为此,提出一种不确定性感知的实时旋转目标检测算法(Uncertainty-aware Real-time Oriented Object Detection,UROD)并将其应用于变电站二次接线可信质检。具体地,基于YOLOv8算法引入角度回归分支以实现旋转目标检测功能,并对其边界框回归和分类分支分别进行高斯分布建模,UROD能在输出目标检测结果的同时,伴随输出衡量检测结果的不确定性度量,而该不确定性度量又可应用于融合标识有序领域先验的接线成对匹配策略,从而实现二次接线难例样本的拒识。公开数据集DOTAv1与基于真实场景构建的二次接线数据集上的实验结果表明,相比于基线方法YOLOv8,UROD算法较大幅度提升了二次接线质检的精度;而相比于传统的旋转目标检测算法,UROD算法则不仅提升了检测速度,而且能够基于其所感知的不确定性度量对难例样本进行拒识。

数字化赋能专业教学资源库建设研究与探索——以理化测试与质检专业教学资源库建设为例

资源库作为专业的重要学习平台,其建设效果对育人成效有着重要影响。理化测试与质检专业依据人才培养目标,建设质检专业知识体系,面向以职业教育学习为核心,按照课程内容与企业用人标准对接的要求建立专业教学资源库。本文分析了当前资源库建设过程中存在的问题和优势,确定了构建理化测试与质检教学资源库的可行性,同时结合资源库特点,提出了建设策略,为后续资源库的构建提供参考。

质检机构抽样环节样品管理的现状及建议

本文对不同样品的抽样标准和抽样技术要求进行了简要汇总,以2023年江苏省省级农产品质检机构实际承检样品为例,对样品抽样情况进行分析,找出存在的问题,并提出针对性的建议,以期为综合性的农业质检机构抽样环节样品管理工作提供参考。

面向防洪工程隐患调查的成果上报与质检审核平台设计与实现

防洪工程隐患调查是水旱灾害风险普查项目中的一项重点任务,由省市县三级水利部门联合填报与审核,具有工作范围广、涉及相关技术人员众多、成果质量控制难度较大等特点。为了提高普查数据采集的效率,保障成果质量的可靠性,该文采用微服务的软件开发方法,对整体业务流程和质检审核分析流程进行了设计,实现了“查、填、审、抽、督”一体化的成果上报与质检审核平台和基于规则驱动的在线质检审核服务,大幅度提升了广东省普查工作的效率和成果质量。

AI视觉赋能工业质检的研究和实践

AI视觉基于高效信息采集和处理优势,逐步成为传统劳动密集型产业转型升级的关键手段。质量检测作为生产制造的重要环节,已成为AI视觉应用的主战场。本文聚焦实际生产需求,对工业AI视觉检测关键技术开展深入研究,采用多特征光学成像与光学效果评价方法保障工业数据的高质量采集,利用半监督与自监督融合的方式提升缺陷检测精度,并基于视觉平台实现模型的轻量化部署。应用测试表明,本文所构建的工业视觉质检体系可明显提升检测精度和效率,推动AI赋能工业制造。

多视角探究一道高三质检题的求解

近日我们高三数学备课组的老师在阅完试卷之后,大家饶有兴致的讨论起刚考的高三质检试卷,特别对其中的第10题产生了浓厚兴趣,普遍认为此题题干简捷,具有一定的创新性,特别是该题的求解对考生的能力要求较高,而且题目将空间几何与平面几何紧密的结合在一起,为进一步推进新一轮课程改革,突出了数学核心素养的考查,本文将其求解的研讨的摘录如下.

多尺度特征融合注意力机制的滤棒质检算法

为解决卷烟滤棒生产过程中需要人工对滤棒指标进行监测并调整设备参数,导致成本高昂且效率低下的问题,提出一种多尺度特征融合注意力机制的滤棒质检算法。该算法利用不同大小的一维卷积获取滤棒多尺度的特征,降低了滤棒局部特征遗漏的可能性。为进一步增强特征表示,本文引入注意力机制使算法模型聚焦于更重要的特征。实验结果表明,与一维卷积神经网络(1D convolutional neural network,1DCNN)、反向传播(back propagation,BP)神经网络、循环神经网络等5种方法相比较,本文提出的算法模型在测试集上的性能更加突出,尤其是与1DCNN、BP神经网络和分布式梯度增强库这3种方法相比,模型的准确率分别提高了3.27%、4.28%和5.70%;精确率分别提高了3.12%、4.68%和5.10%;召回率分别提高了3.28%、4.57%和2.97%;F1-Score分别提高了3.20%、4.13%和4.33%。本文提出的算法不仅可以提高滤棒的生产效率,还可以降低人工成本,具有良好的工程实用价值。

印前质检引导学习功能的实践探新

在出版业高质量发展背景下,质检服务出版工作的作用愈加凸显。印前质检应在图书质量监管的基础上,进一步扩展和深化印前质检的引导学习功能,利用质检案例作为学习资源,促进编辑深度学习和素养提升,从而提高出版社的质量管理水平。

面向产线AI质检的少样本评测方法研究和验证

随着工业4.0时代的到来,制造业与人工智能的深度融合已成为了业界的重要发展趋势,工业质检是其中的重要突破口,但目前业界缺乏对工业质检产品进行评估的标准方法,各质检产品的性能往往不透明,不利于优化迭代及规模推广。针对上述问题,提出了一种面向工业界产线应用需求的AI工业质检算法评测方法,可在工业领域样本数量少且不均衡的情况下,面向产线落地应用需求,对AI工业质检产品及其竞品进行对标评估。该评测方法通过交叉验证法构建数据集,从而避免数据集规模小且不均衡导致的评测结果波动较大的问题,通过灰盒测试法避免数据集来源单一导致的评测结果不客观问题,并根据产线实际生产需求制定相关评估指标,可真实反映产线应用场景下质检产品检测性能。将上述方法应用于光伏电池片EL检测产品的对标评测中进行验证,结果表明该评测方法具备可行性,且能客观反映各产品的真实性能。最后,基于对评测结果的分析对比,为AI工业质检产品的优化提供了一些建议。

质检机构如何做好青年员工的思想政治工作

近年来,安徽省布局战略性新兴产业一步步蓬勃发展。如今,集成电路、人工智能、新能源汽车等产业集群已经形成。在这样复杂严峻的经济形势下,作为质检机构,一方面要为高科产业体系提供全方位检验检测技术支持,引领产业从价值链的低端向高端升级转变,成为质量强国、知识产权强国建设的推动者;另一方面,全社会对质检机构的社会责任、环境保护和可持续发展的要求更加提高。