提示学习驱动的新闻舆情风险识别方法研究

从新闻报道中识别企业的风险可以快速定位企业所涉及的风险类别,从而帮助企业及时地做出应对措施。一般而言,新闻舆情风险识别是一种风险标签的多分类任务。以BERT为代表的深度学习方法采用预训练+微调的模式在文本分类任务当中表现突出。然而新闻舆情领域标记数据偏少,构成了小样本的机器学习问题。以提示学习为代表的新范式为小样本分类性能的提升提供了一种新的途径和手段,现有的研究表明该范式在很多任务上优于预训练+微调的方式。受现有研究工作的启发,提出了基于提示学习的新闻舆情风险识别方法,在BERT预训练模型基础之上根据提示学习的思想设计新闻舆情风险提示模板,通过MLM(masked language model)模型训练之后,将预测出来的标签通过答案工程映射到已有的风险标签。实验结果表明在新闻舆情数据集的不同数量小样本上,提示学习的训练方法均优于微调的训练方法。

基于改进MobileNet的公路行车环境安全风险源识别

为了检测公路行车环境安全风险源,为公路风险源智能化管控和随机不确定场景下实时安全风险评估提供依据,研究了基于深度卷积神经网络模型的公路行车环境安全风险源识别算法。通过改进MobileNetV3的输出层激活函数和损失函数,将网络输出的风险源类别数量由一个变为多个,解决了同一图像中存在多种风险源的识别问题。利用空间注意力机制加强MobileNetV3网络的特征提取能力,解决了MobileNetV3通道注意力机制无法关注到通道内部风险源特征信息的问题,提升了模型识别准确率。通过通道剪枝方法去除冗余扩张通道,减少网络参数量,提升了模型预测速度。实验结果表明:该方法能够有效识别行车环境安全风险源,检测率达0.829,平均分类准确率达0.833,且具备实时检测效果。

食品安全网络舆情信息传播风险影响因素研究

[研究目的]近年来社会高度关注食品安全问题,由食品安全事件引发的网络舆情风险递增,对社会稳定产生负面影响。因此,通过构建食品安全网络舆情信息传播风险评估模型,分析影响风险类型的关键因素,以帮助相关部门及时发现和评估舆情风险,提高风险预警能力。[研究方法]基于言语行为理论,将舆情信息内容作为研究对象,由说话者言语信息构建舆情信息传播风险影响因素特征集,由受话者言语信息构建风险类型的多标签标注体系,并借助稀疏性多标签学习模型对关键特征进行选择,实现对网络舆情信息传播风险影响因素的研究。[研究结论]实验结果表明,该模型可有效提取影响信息传播风险类型的关键特征,为食品安全网络舆情的风险监测与预警提供决策依据。

普通彩妆类化妆品中化学防晒剂的使用现状及风险分析

目的了解化学防晒剂在BB霜、CC霜、粉底液等宣称具有隔离效果的普通彩妆类化妆品中的添加使用情况及标签标识的真实性,找出此类产品存在的安全风险点。方法采用《化妆品安全技术规范》(2015年版)新增的防晒剂检测方法,对全国范围内随机抽取的1008批BB霜、CC霜、粉底液等宣称具有隔离效果的普通彩妆类化妆品中22种化学防晒剂进行检测,并将检验结果与产品标签标识进行比对,统计分析防晒剂的使用频率、种类、添加量及实测值与配方的相符情况。结果1008批普通彩妆类化妆品中共检出8种防晒剂,其中甲氧基肉桂酸乙基己酯使用频率最高,达15.4%;近两成产品添加了1种或2~3种化学防晒剂;检出量值均在标准规定限值范围内;18批样品检出标签未标识的防晒剂,占比1.79%,存在一定的安全风险。结论部分彩妆类化妆品中存在防晒剂与标签标识不符的安全隐患,建议监管部门持续关注此类产品中防晒剂的使用情况,加强对企业正确使用标签标识的宣传和管理力度,保证消费者的用妆安全。

基于网络关系的分类变量预测研究

传统的预测方法通常基于个体的协变量信息进行建模和预测,少有考虑个体间的网络结构信息。事实上,网络节点间的关联信息能够为节点的响应变量预测提供信息,为此本文提出网络标签传播算法。基于半监督学习框架,以邻接矩阵为节点相似性推断依据,通过节点间的连接信息和已知节点的响应变量信息,来推断未知节点的响应变量信息。该算法适用于响应变量为分类变量的不完整网络数据。在网络服从随机分块模型的设定下,本文证明了该算法能够一致地预测未知节点的响应变量。数值模拟和实证数据分析结果显示,该算法预测效果较好。

超说明书用药的实施与规制研究

我国《医师法》的实施,虽填补了超说明书用药领域的立法空白,为医疗机构超说明书用药提供了合法性基础,但却尚未形成健全的法律体系;文章结合现行法律法规、医学规范以及专家共识对于超说明书用药实施过程中所存在的法律风险进行分析,以探寻医疗机构在实施超说明书用药时所应遵循的原则和流程并提出相关建议。

自动标牌焊接系统在轧钢厂高线上的应用

为了解决轧钢厂高线成品钢材标牌传统人工挂标方式存在的效率低、劳动强度大等问题,首钢长治钢铁有限公司轧钢厂高线精整南北线各增设一台自动标牌焊接系统。投入生产后,完成2张标牌的焊接时间控制在45s内,焊牌成功率99.5%以上,充分满足现场需求。该系统技术先进,焊标效果显著,操作简便,维护方便,具有极高的推广应用价值。

预包装食品质量监管存在的问题及对策研究

本文简要剖析预包装食品质量监管的关键环节,重点针对我国预包装食品质量监管中存在的标签标识规范性不足、溯源体系构建不完善、风险监测覆盖面狭窄等突出问题,从强化标签标识合规审查、推进全程电子溯源体系建设、优化风险监测预警机制等方面提出优化对策,以期为进一步完善预包装食品质量安全治理体系提供理论参考。

基于标签多伯努利跟踪器的对手风险动态评估方法

在诸多的军事和民用领域都存在对手目标蓄意入侵我方重要区域从事恶意伤害活动的场景。对手风险评估是基于我方传感器获取的量测数据,在线评估和预测对手行动对我方资产造成的潜在伤害和损失。为了评估随机且动态变化的对手风险,该文提出一种基于标签多伯努利(LMB)跟踪器的统计对手风险动态评估方法。首先,在LMB跟踪器的框架下,基于加性模型和乘性模型,分别推导了统计对手风险最小均方误差估计的表达式。其次,针对所涉及的非线性函数积分问题,结合混合高斯近似和抽样近似方法,提出统计对手风险最小均方误差估计的数值计算方法;最后,将统计对手风险估计方法与LMB跟踪器的迭代过程有机结合,可实现入侵的多目标对我方重要资产期望损失的动态在线评估。模拟多个具有杀伤能力的目标攻击我方雷达阵地的场景,利用雷达获取的实时点迹量测数据,验证了提出算法的有效性和性能优势。

市场监管企业经营风险标签标注路径研究

随着市场监管业务中主体数据爆发式增长,为监管人员及时高效的了解主体信息带来了极大的不便。如何做到“有的放矢“”快速定位”就显得尤为重要。以市场主体相关数据作为数据源,对企业经营风险标签体系进行标签分类,并在其基础上分别对静态文本标签、模型标签和算法标签标注方法进行了深入研究和探讨。通过对抽样数据进行标注测试,得出针对不同标签类型的标注方法切实可行,系统将把该方法应用到实战系统中。

汽车制造企业设备安装调试阶段的可视化管理与风险管控探究

传统汽车及汽车零部件生产制造型企业新建或升级流水线生产设备,采购的设备的安装调试依赖于原始设备供应商的驻场技术人员,最终的验收仅仅凭靠是否能够生产合格的产品来判断,对于设备的整个安装调试阶段管控较为松懈疏忽。创新探究通过从设备到场、安装调试、完成交付等阶段,实现流水线设备全阶段、全流程、全方位的闭环管理机制,降低设备安装调试风险进而提升生产效率。

面向社会安全的要素管控平台设计及应用探讨

社会安全稳定关系人民生产生活的各个方面,是社会有序发展的基石。现阶段,影响社会安全的风险要素多种多样,整体可以概括为风险人、事、地、物、车这5个专题。这5个专题的风险要素是相互交叉关联的,是需要重点予以管控的。公安机关作为维系社会安全稳定和人民安全的首要力量,迫切需要采用各种现代信息化技术,充分掌握区域内各项风险要素情况,建立风险人、事、地、物、车要素专题库,建立统一标准的安全要素标签体系,实现精准、动态、量化评估风险要素,构建支持全警工作“统一、实用、高效”的社会安全要素管控平台,整合现有的情报资源和应用系统,提高工作效率以及管理水平。

基于标签噪声鲁棒学习的疾病风险预测

疾病风险预测能够筛查易患人群,并在早期进行预防干预措施以降低疾病的发生率及死亡率.随着机器学习技术的快速发展,基于机器学习的疾病风险预测得到了广泛应用.然而,机器学习十分依赖于高质量的标注信息,医疗数据中存在的标签噪声会给构建高性能的疾病风险预测算法带来严峻挑战.针对这一问题,本文提出了一种基于深度神经网络和动态截断损失函数的噪声鲁棒学习方法用于疾病风险预测.该方法引入动态截断损失函数,融合了传统交叉熵函数的隐式加权特性和均方差损失函数的标签噪声鲁棒性;通过构造训练损失下界,并引入样本动态加权机制减小可疑样本的梯度,限制可能的带噪样本在训练过程中的权重,进一步增强模型的鲁棒性.以脑卒中筛查数据集为例进行实验,结果表明本文算法在各个标签噪声比例下均能取得良好的预测性能,可降低疾病风险预测中标签噪声的负面影响,实现了带有标签噪声数据的鲁棒学习.

我国刑法立法观的选择与协调——以对刑法及相关规范的实证分析为视角

晚近以来,我国刑法立法整体呈现三方面的趋势,即增设大量新罪、扩张个罪处罚范围以及加重个罪刑罚处罚。刑法学界就我国未来立法的应然走向,形成了积极刑法立法和消极刑法立法两派阵营。对两种观点的解读与评价,应立足于当前社会风险升级现状,并妥当分析刑法谦抑性的内涵和象征性刑法的价值。积极刑法立法观具有时代意义,应该给予肯定性评价,但积极刑法立法也应遵循科学立法原则。这需要刑法立法与社会风险有效衔接;减少犯罪标签给犯罪人带来的刑罚延续性效应;保证积极刑法立法与严而不厉的罪刑结构并行不悖。

依托信息化平台设置高危药品警示标志的应用效果

目的探索一种科学的高危药品管理模式,以提高临床护理安全管理水平。方法对临床使用高危药品治疗的患者,依托信息化平台在其治疗单、输液标签、巡视卡上应用特殊符号进行警示标志。结果高危药品警示标志可以降低护理不良事件的发生率(P<0.01),确保护理安全,提高患者满意度及相关知识知晓率(均P<0.05)。结论高危药品警示标志的使用,能降低护理安全风险,保障患者安全,提高患者满意度,值得在临床应用和推广。

转基因食品消费者认知与政府规制问题研究综述

通过对近期相关文献的整理分析,从转基因食品消费者态度及影响因素、转基因食品标识与风险交流等政府规制方面进行综述,以明确国内外研究差距及进一步研究方向。

基于超说明书用药潜在安全隐患的思考及管理对策

目的:加强超说明书用药管理以确保用药安全。方法:结合具体实例,对临床上超说明书用药存在的安全隐患进行分析与思考。结果:超说明书用药有时会引发医疗纠纷,医师应做到有章可循。结论:医院应建立严格的超说明书用药管理制度,以保障病人用药安全。

高危药品警示标识管理用于医院药品管理的实践效果

目的:评价高危药品警示标识管理用于医院药品管理的实践效果。方法:随机选取笔者所在医院2012年2月~2016年1月使用高危药品的627例患者,按警示标识管理实行时间分为管理前(2012年2月~2014年1月)、管理后(2014年2月~2016年1月),分别为282例、345例,比较管理前后高危药品配置差错和不良事件发生率。结果:全院实施统一高危药品警示标识管理后,药品配置差错率和不良事件发生率分别为1.45%、0.29%,较管理前的4.26%、2.48%均显著下降,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:高危药品警示标识管理能减少用药配置差错和不良事件的发生,保障高危药物使用安全,提高医院药品管理质量。

护理标识在手术室护理风险管理中的应用

总结手术室应用手术患者系列类、警示类、环境类护理标识的方法与效果。根据手术患者的病情分别予其佩戴不同颜色的手腕带;对药物过敏的患者用塑料薄板制成长方形标牌悬挂在手术室输液架上;对不同部位输液管道进行分类,以不同颜色的标签标识;术中用药采用不同颜色的无菌标签张贴在注射器上;手术室的不同分区、器械及设备、不同手术间的要求等均采用不同颜色及图案的标识醒目标示。在实施护理标识前(2004—2006年),医护人员对手术室工作满意度为75.4%,实施护理标识后(2007年9月—2009年9月),医护人员对手术室工作满意度提高到92.1%。应用护理标识前术中护理用药错误率为8.1%,应用护理标识后护理用药差错率下降到了3.6%,无1例因身份、输液管道识别错误等导致的差错。说明护理标识对保障患者的安全、提高护理防范能力、规范护理行为起着有效的作用。

克林霉素磷酸酯注射液药品说明书所致用药风险定性评估

目的:评估国产克林霉素磷酸酯注射液说明书与国外原研药说明书差异所致用药风险,探索仿制药风险管理研究模式,促进合理用药。方法:引入基于矩阵法和层次分析法的安全风险评估模型,通过Borda序值法计算风险总值,定性评估克林霉素磷酸酯注射液国内外说明书差异可能导致的用药风险。结果:国产克林霉素磷酸酯注射液说明书与国外原研药说明书差异较大,可能导致不合理用药、药物致伪膜性结肠炎(CDAD)误诊、患者用药依从度不高、患者不能自我发现CDAD等5方面的风险,综合风险总值为3.7,风险较高。结论:我国克林霉素磷酸酯注射液说明书与国外原研药说明书存在较大差异,差异造成用药安全高风险。