安徽省颍上县市场监督管理局整治学校周边环境

来源 :食品安全导刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong568
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
(简讯 刘洋 孙明)为消除学校周边环境存在的安全隐患,规范学校及学校周边经营秩序,安徽省颍上县市场监督管理局采取多项措施,组织开展了校园周边市场环境集中整治行动.rn强化组织领导.认真落实各相关单位的工作职责,按照“谁主管、谁负责”原则和职能分工,切实加强学校及周边安全隐患排查、整治和监管.
其他文献
(简讯 邵振文 张文晋 朱有刚)为全面落实食品安全“四个最严”的要求,保障人民群众合法权益,根据省、市农村假冒伪劣食品专项执法行动的有关要求,近日,山东省德州市夏津县集中销毁一批农村假冒伪劣食品.
期刊
目的:评定火焰原子吸收光谱法测定食品中钠的不确定度.方法:建立数学模型,分析测定结果不确定度的主要来源,对测定结果的合成标准不确定度和扩展不确定度进行量化.结果:样品中钠含量为14.9 mg/100 mL,扩展不确定度为1.8 mg/100 mL,k=2.结论:测量不确定度主要由供试液中钠浓度引入,其中标准曲线拟合时产生的不确定度最大,所以检测仪器状态是控制关键点.
点云是一种3维表示方式,在广泛应用的同时产生了对点云处理的诸多挑战.其中,点云配准是一项非常值得研究的工作.点云配准旨在将多个点云正确配准到同一个坐标系下,形成更完整的点云.点云配准要应对点云非结构化、不均匀和噪声等干扰,要以更短的时间消耗达到更高的精度,时间消耗和精度往往是矛盾的,但在一定程度上优化是有可能的.点云配准广泛应用于3维重建、参数评估、定位和姿态估计等领域,在自动驾驶、机器人和增强现实等新兴应用上也有点云配准技术的参与.为此,研究者开发了多样巧妙的点云配准方法.本文梳理了一些比较有代表性的点
在计算机图形学中,3D形状可有多种表示形式,包括网格、体素、多视角图像、点云、参数曲面和隐式曲面等.3D网格是常见的表示形式之一,其构成3D物体的顶点、边缘和面的集合,通常用于表示数字3D物体的曲面和容积特性.在过去的20年中,基于3D网格载体的虚拟现实、实时仿真和交叉3维设计已经在工业,医疗和娱乐等场景得到广泛应用,以3D网格为载体的水印技术、隐写和隐写分析技术也受到研究者的关注.相比于图像与音视频等载体的隐写,3D网格具备嵌入方式灵活与载体形式多变等其自身的优势.本文回顾了3D网格隐写和隐写分析的发展
目的:评定月饼中菌落总数检验结果的不确定度,提高检测结果准确度.方法:按照《食品安全国家标准食品微生物学检验菌落总数测定》(GB 4789.2—2016),测定月饼中10次菌落总数,根据《测量不确定度评定与表示》(JJF1059.1—2012)对计数过程中的不确定度来源进行分析与量化.结果:B类分量对合成不确定度影响较小,A类重复测量引起的不确定度分量最大.结论:统计的A类评定测量不确定度是可行的.
人脸识别系统往往面临着各类人脸欺诈攻击,如打印相片、屏幕播放和3维面具等.如何区分真实人脸与虚假人脸,亦称人脸活体检测,对于人脸识别系统的安全具有十分重要的意义.近年来,已有大量人脸活体检测方法相继提出,部分已经成功获得实际应用.本文对人脸活体检测技术进行了全面的梳理回顾,包括硬件方案、算法、数据集、技术标准以及业界实际应用情况.最后,进行了总结与展望.整体而言,基于多模态数据,采取先验知识启发的深度学习方法目前能获得占优的人脸活体验证精度.随着人脸欺诈攻击方式的不断升级变更,面向未知类型攻击的人脸活体检
本文运用离子色谱(Ion Chromatography,IC)技术,建立了白酒2种中主要呈味酸乙酸和乳酸的分析方法.该方法能在短时间内将2种目标峰分离,测得乙酸和乳酸的线性范围分别为0.8~1.6 mg/L、0.4~0.8 mg/L,相关系数R2均大于0.99,并且回收率能够达到95% ~112%.采用该方法对不同香型白酒中主要呈味酸含量进行了分析,确定该方法适合白酒中乙酸的快速检测,提高检验工作效率.
随着社会经济的不断发展与进步,人们生活水平越来越好,对于食品质量要求也越来越高.食品是人们赖以生存的物质基础,是人们健康的保障.食品质量安全与人们生命健康有着直接的关系.所以必须保证食品检测的质量控制,保障人们的生命健康.目前,我国对于食品安全监管十分严格,食品检测实验室作为强化食品安全检测的重要机构,为食品安全管理提供了科学依据.本文主要阐述食品实验室检测质量控制的意义以及质量控制管理策略,全力确保食品安全.
随着3维采集设备的日渐推广,点云配准在越来越多的领域得到应用.然而,传统方法在低重叠、大量噪声、多异常点和大场景等方面表现不佳,这限制了点云配准在真实场景中的应用.面对传统方法的局限性,结合深度学习技术的点云配准方法开始出现,本文将这种方法称为深度点云配准,并对深度点云配准方法研究进展予以综述.首先,根据有无对应关系对目前的深度学习点云配准方法进行区分,分为无对应关系配准和基于对应关系的点云配准.针对基于对应关系的配准,根据各类方法的主要功能进行详细的分类与总结,其中包括几何特征提取、关键点检测、点对离群
目的 数字图像自嵌入水印技术是解决图像篡改检测和恢复问题的主要技术手段之一,现有的自嵌入水印技术存在着认证粒度不高、嵌入水印后的图像失真较大,且无法抵抗滤波等操作.为提高图像自嵌入水印的认证粒度以及抵抗滤波等处理操作的能力,提出了一种基于块截断编码的图像自嵌入半脆弱水印算法.方法 水印生成与嵌入:首先,将图像进行块级别的二级划分,分别生成粒度为4×4和2×2的图像块;然后,利用块截断编码对每个4×4图像块进行压缩编码,生成2×2图像块的恢复水印,并对恢复水印进行哈希生成2×2图像块的认证水印;最后,将恢复