简介:摘要:随着我国社会经济的不断发展,人们的生活质量有较大提升,在食品领域中,农产品的需求大幅增加,人们对其安全质量也提出了更高的要求。建立有效的适合农产品质量安全检测检验体系是保证农产品质量、提升农产品市场竞争力、营造农产品市场健康发展环境的有效保障。采取抽样检验的方式来检验产品存在一定的质量风险,实施闭环检验的方式才能在检验的时候采取措施杜绝漏检及时调整检验的方案,质量检验与质量管理相互合作,才可以有效的降低在检验上出现质量的风险。由此,本文提出从现阶段农产品的发展现状,总结出农产品质量安全检验检测体系的重要性及如何有效的构建农产品质量安全检验检测体系。
简介:通过分析质量成本及运行质量成本中预防成本、鉴定成本、内部损失成本、外部损失成本等所包括的具体费用,认为内部损失成本是目前最需要控制的质量成本。对目前集成电路封装工厂封装成品率、制程直通率、6sigma管理水平进行对比,目前集成电路封装工厂质量控制水平已经达到6sigma质量管理要求的5sigma水平。对返工成本进行分析,提出在集成电路封装工厂封装成品率达99.98%的水平下,运用PDCA循环改进过程、提高制程直通率,持续改进、不断提高制程能力,使制程控制水平达到6Sigma管理水平,使质量成本从目前的11% ̄15%降低到5% ̄10%。
简介:摘要:药品作为维护人类健康必不可少的物质,不仅关系到人民大众的生存质量,也关系到人民的生命安全,因此得到了越来越多人的重视。每个环节都会发生仓储和运输,因此药品在流通环节中的储运链条关系到药品是否能保持药效。接下来本文将阐述一下在药品储运
简介:自从1998年美国疾病控制中心提出慢性疲劳综合征(ChronicFatigueSyndrome,CFS),并制订了CFS诊断标准后,CFS作为亚健康状态的主要研究内容,在世界各国医学界被广泛研究。近年来国内外对亚健康状态的概念、表现形式、流行病学、病因、诊断标准、预防及控制措施等研究有较大的进展,但亚健康状态的诊断标准不统一,对亚健康状态的确切病因没有达成共识,缺乏有效的预防和控制措施等。因此,研究亚健康状态的重点是制定亚健康状态的检测标准,研究亚健康状态的流行病学特点和自然发病史是阐明亚健康状态的病因和致病机制以及不同预防和控制措施的有效性等。
简介:摘要目的构建循环生成对抗网络(CycleGAN)对模糊、曝光不足、曝光过度等低质量眼底图像进行质量提升,并对其效果进行评估。方法从EyePACS数据集中分别选取700张高质量和700张低质量眼底图像作为本研究的数据集。对数据集图像进行裁剪并统一缩放至512×512分辨率。采用2个生成模型和2个判别模型构建CycleGAN,生成模型根据输入的低/高质量眼底图像生成匹配的高/低质量图像,判别模型判别原始图像和生成图像。将本研究提出的算法与限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)、动态直方图均衡化(DHE)、带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR)3种图像增强算法的结果进行视觉定性评估,并采用清晰度、BRISQUE、色度、饱和度作为定量指标进行评估。应用糖尿病视网膜病变(DR)诊断网络对原图及不同算法增强图像进行诊断;并比较其准确度和特异度。结果CycleGAN算法对模糊、曝光不足、曝光过度3类低质量眼底图像的增强均取得最优效果,增强后的眼底图像对比度高、色彩丰富,视盘、血管结构清晰。CycleGAN算法增强的图像清晰度仅次于CLAHE算法;BRISQUE质量分数为0.571,比CLAHE、DHE和MSRCR算法分别高出10.2%、7.3%和10.0%;色度和饱和度分别为103.03、123.24,均高于其他算法;该算法增强100张图像仅需35 s,仅次于CLAHE算法,在速度上具有明显优势。CycleGAN算法增强的图像在DR诊断中的准确率和特异度分别为96.75%和99.60%,均较原图有所提高。结论CycleGAN可有效提升模糊、曝光不足、曝光过度眼底图像的质量,并有效提高计算机辅助DR诊断系统的准确率,可能在眼科临床诊断中有很大的应用价值。