水产品中呋喃唑酮代谢物快速检测准确率影响因素分析

呋喃唑酮对人体有致癌、致畸副作用,农业部公告第250号《食品动物中禁止使用的药品及其他化合物清单》中规定硝基呋喃类药物及其代谢物为禁用药物,在动物性食品中不得检出.呋喃唑酮属于硝基呋喃类广谱抗生素,曾被应用于水产养殖业.

关于提升食品检测准确率的方法研究

食品自身质量的优劣直接关系到人体的健康与安全,因此,在食品投入市场之前,相关部门都会对食品进行多项检测,也就是食品检测。而相关部门在对食品进行检测的过程中,需要重点注意的就是食品检测的准确率,只有这样才能充分发挥出对食品检测的作用。为了能够有效提升食品检测的准确率,确保检测结果的准确性,还需要相关部门的工作人员加大对食品检测准确率方法的研究力度,为此,本文就将关于提升食品检测准确率的方法展开进一步研究。

浅谈如何提高尿常规检测准确率

近年来,干化学尿液分析仪逐步在国内普及,并广泛应用于尿常规和健康体检筛查。其操作简单、快速,测少量尿液即可获得多项参数,有利于临床诊断,也减少了实验室的工作强度。 目前。

提升食品检测准确率的方法

食品种类的增加,不仅给人们带来美食享受,而且也出现了很多的安全问题,严重影响人们的生命健康。因此,加大食品的检测力度,提高检测准确率尤为重要。基于此通过分析食品检测的必要性和影响检测结果的因素,最后探讨提升准确率的方法。近年来,随着各行业透明度的提高,食品安全质量问题被频频曝光.

食品检测准确率控制探讨

随着人们生活质量的提高,人们对食品安全问题的关注度也在增加。评价让人望而生畏的食品安全问题的一个重要手段就是食品检测准确率。目前,食品检测准确率需要不断提高,才能更有效保障食品安全。基于此,本文对有关食品检测准确率提高的方法进行分析,为我国食品安全方面的发展提供一点帮助。

浅谈如何提高尿常规检测准确率

近年来，干化学尿液分析仪逐步在国内普及，并广泛应用于尿常规和健康体检筛查。其操作简单、快速，测少量尿液即可获得多项参数，有利于临床诊断，也减少了实验室的工作强度。目前，国内最常用的尿液分析仪可同时测十个或十一个参数，比手工法多6-7个参数，大大提高了工作效率。但如果对分析仪过分依赖，又缺少质量控制时，往往会造成实验误差，甚至会延误疾病的诊断。下面就工作中所遇到的情况，以尿蛋白测定和镜检为例，浅谈一下个人体会。

食品理化检验中样品前处理技术的应用及对微量损伤率及检测准确率的效果探析

目的:分析食品理化检验中样品前处理技术的应用及对微量损伤率及检测准确率的效果。方法:将米粉20g、卷心菜20g、鲤鱼20g作为检验标本,分析在接受样本前处理微波消解后的元素稳定性与重现性,并分析微波消解技术与国家标准方法完成后的检测准确率与微量损伤率,试剂不同加入量所引起的对应效果。结果:微波消解后结果可见,所有检测元素均具有良好的稳定性与重现性,标准物质完成检测后获得的数据均处于正常范围内;微波消解技术与国家标准方法完成后的检测准确率与微量损伤率并无明显差异,对比无统计学意义(P>0.05);不同试剂加入后其所引发的对应效果均不相同,应严格按照要求从高到低合理调整使用剂量。结论:食品理化检验中微波消解技术的应用可保证检测数据的准确性与稳定性,与国家相关标准检测技术相比较可见并无严重微量损伤,可保证检测效率。

针对性干预在提高老年COPD患者肺功能检测准确率及检查依从性的影响

目的:探讨针对性干预在提高老年慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者肺功能检测准确率及检查依从性的影响。方法:选取2021-6月~2022-12月于我院行肺功能检测的老年COPD患者60例,按照肺功能检测过程中护理方法的不同分为观察组(30例,针对性护理干预)与对照组(30例,常规护理干预)。比较两组患者肺功能检测成功率、肺功能检测依从性及护理满意情况。结果:护理干预实施后,观察组患者肺功能检测成功率为96.67%(29/30),明显比对照组76.67%(23/30)高(P<0.05)。观察组患者肺功能检查依从率为93.33%(28/30),明显比对照组70.00%(21/30)高(P<0.05)。观察组患者护理满意度为96.67%(29/30),明显比对照组66.67%(20/30)高(P<0.05)。结论:老年COPD患者行肺功能检测过程中实施针对性护理干预能有效提升肺功能检测成功率与检查依从性,进而提高护理满意度,值得推广。

多尺度3D智慧城市建筑智能检测方法创新研究

为应对智慧城市、智能导航、自动驾驶的快速发展,提高3D智慧城市建筑检测。研究建立基于时空数据的多尺度模型,以应用于城市建筑检测。结果表明,将平均坡度阈值设为53°,以识别和去除小植被,提高建筑检测精度。当特征阈值为62时,误差最小;当特征阈值为78时,误差较特征阈值62仅增加0.1%,因此建议将特征阈值选取范围设定为62~78,以保证建筑模型的检测精度。建筑物检测的平均完整率、正确率和精度分别为88.9%、94.1%和90.6%,在区域2中的检测性能较好。

重要农林有害生物检测技术体系建立检测准确率达99%以上

2014年12月8日讯:我国已建立基于靶标发现和分子识别的农林有害生物高通量分子检测技术体系,和基于基因调控的农林有害生物无公害调控技术体系。这是由南京农业大学牵头实施的863计划主题项目"农林有害生物调控与分子检测技术研究"取得的重要进展。研究人员针对十几种重要农林有害生物和进出境检疫性有害生物,筛选并设计出特异性强、信赖度高的分子检测靶标,研究并形成了环介导等温扩增等检测新技术,建立了重要农林有害生物的高灵敏度、高准确率和高通量检测技术体系,

基于TSMLZC和SVM的滚动轴承故障检测方法

滚动轴承故障检测过程中存在故障特征提取困难和分类准确率较低的问题,为此,提出了一种基于时移多尺度Lempel-Ziv复杂度(TSMLZC)和灰狼优化器-支持向量机(GWO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,基于Lempel-Ziv复杂度,提出了一种称为TSMLZC的测量信号复杂度的工具,其能够无参数地测量时间序列的复杂度;然后,利用该工具提取了滚动轴承振动信号的TSMLZC值作为故障特征,以表征滚动轴承的不同故障状态;最后,将故障特征输入到基于灰狼优化器的支持向量机分类模型中,对不同滚动轴承的状态进行了准确识别;再将该方法应用于2种实际滚动轴承故障案例,并对5种故障检测方法的诊断结果进行了分析和对比。研究结果表明:与传统的故障诊断模型——多尺度Lempel-ziv复杂度(MLZC)、多尺度熵(MSE)、多尺度模糊熵(MFE)、多尺度排列熵(MPE)相比,TSMLZC+GWO-SVM在2种数据集下分别取得了98.8%和94.4%的诊断准确率,证明了该模型能够适用于滚动轴承的故障诊断;而在诊断滚动轴承的不同负载和工况时,所建立的模型也获得了良好的分类准确率,这表明TSMLZC+GWO-SVM具有较强的竞争力。

基于级联网络的螺栓锈蚀检测方法研究

螺栓作为输电线路中连接各金具的重要紧固件,长期处于恶劣环境中容易产生锈蚀,导致金具间连接不稳定,对输电线路的安全运行造成威胁。针对螺栓在巡检图像中占比较小,且背景复杂,难以检测出螺栓锈蚀故障,文中提出一种基于级联网络的螺栓锈蚀检测方法。首先利用改进YOLOX算法定位输电线路图像中螺栓的位置,通过位置信息裁剪螺栓目标,增大其在图片中的占比率;其次将螺栓图像转换为HSV图像,确定锈蚀区域各分量的阈值;然后,对图像进行二值化处理,实现对螺栓锈蚀的检测;最后,采用建立的螺栓数据集进行仿真实验,结果表明文中提出方法能够有效、精确地实现输电线路图像中螺栓锈蚀故障的检测。

基于改进Attention-RPN的焊缝缺陷检测

针对新能源电池组外壳焊缝缺陷检测时存在的缺陷样本少、缺陷目标尺度不一致而导致检测准确率较低问题,提出了一种改进Attention-RPN的小样本焊缝缺陷检测模型。该模型引入了FPN多尺度检测网络和深度布朗距离协方差模块来改善类间相似度的划分,以提高检测精度。结果表明,该模型具有良好的鲁棒性,能够提高检测速度,检测精度可以达到94%。基于真实样本测试表明,本模型可用于新能源锂电池焊缝缺陷检测中。

基于人工智能的网络入侵检测与防御研究

本研究专注于基于人工智能的网络入侵检测与防御方法,以迎接不断升级的网络安全威胁。运用迁移学习和开放集识别等技术,实现显著突破。首先,通过迁移学习构建分类模型,解决新数据标签缺失和分布差异,跨数据集迁移提升检测准确率。其次,引入极值理论,OpenCNN模型实现未知攻击检测,在CICIDS2017和CTU数据集达到98.72%准确率。同时,针对标签数据稀缺,基于主动半监督学习选择和标注未标样本,优化模型性能。

数字医疗赋能生殖/围产医学

生殖医学家、中国科学院院士黄荷凤教授为我们带来了“数字医疗赋能生殖/围产医学”的前沿报道。黄院士团队利用深度学习技术识别染色体核型,研发的样机检测准确率超过95%;开发基于cfDNA基因逆卷积分析技术的NIPT2.0版,首次对显性单基因病进行产前筛查;建构基于家系遗传背景的多基因病风险评估模型,实现了国内首例PGT-P(preimplantation genetic testing)在慢病胚胎期的防控;研发“5G+AI+云生信+远程超声”一站式会诊平台,实现超快速的基因数据传输与分析诊断。

一种粗糙集-决策树结合的入侵检测方法

针对入侵检测系统收集数据海量、高维、检测模型复杂和检测准确率低等问题,采用粗糙集属性约简的优势寻找与判断入侵与否相关的属性,利用决策树分类算法生成模型并对网络连接进行入侵预测分类检测,从而提出了一种粗糙集属性约简和决策树预测分类相结合的网络入侵检测方法。实验结果表明,该方法在入侵检测准确率上有很大的提高,对DoS攻击、Probe攻击和R2L攻击的检测效果均有所提高,同时大大降低了检测的误报率。

基于混沌多宇宙算法的苹果表面缺陷检测研究

采用混沌多宇宙算法,提高苹果表面缺陷检测的质量。首先建立单宇宙、多宇宙结构,多个单宇宙群组成超单宇宙群;接着超单宇宙群信息交流通过自适应策略选择宇宙个体,Logistic映射对选中的宇宙个体进行混沌优化;然后采用改进OTSU算法进行苹果缺陷区域目标分割,分割区域内像素纹理信息作为苹果提取特征;最后给出了算法流程。试验仿真显示,该算法对苹果表面缺陷检测效果清晰,各种缺陷检测准确率比较高。

PSO-based K-means算法及其在网络入侵检测中的应用

PSO算法是一种基于群体智能的群优化和群搜索算法,效率高、收敛快。提出将其与K-means算法结合,用于网络入侵检测。实验表明,PSO-based K-means算法克服了K-means算法对初始聚类中心、孤立点和噪声敏感且易陷入局部最优解的缺点,收敛速度快,检测准确率较高。

面向图像角点特征取证的人工智能检测仿真

角点是展现局部图像特征的关键要素,但传统图像角点特征取证检测方法精度低,无法有效的解决角点特征图像中模糊、缺失等问题。为此,对面向图像角点特征取证的人工智能检测进行研究。通过在不同干扰情况下对图像做简化处理,完成特征取证。采用掩模平滑方法将提取出图像角点做增强处理,最后利用人工智能中链码和与差算法对图像做检测。结果表明,面向图像角点特征取证的人工智能检测精准度较高,可以有删除假图像角点,使用结果更贴近真实情况,具有较高鲁棒性。

YOLOv4交通信号灯检测

交通信号灯的在线检测与识别是无人驾驶领域中的重要研究内容,文章给出了一种基于YOLOv4的信号灯检测与识别方法,该方法以YOLOv4目标检测算法为基础,结合MoblieNetV3的特征提取网络,对算法进行轻量化处理。采用自制的信号灯数据集对该网络进行训练和测试,结果表明,文章提出的算法识别效果较好,平均准确率为89.9%,高于原YOLOv4网络的平均准确率85.6%,检测速度达到37FPS,高于原YOLOv4网络的29FPS,满足实时检测的要求。实验表明,改进后的网络模型能在保证检测准确率的同时提高检测速度,有效降低模型参数量,具有一定的应用价值。