卫生监督部门对食品安全有效监管的困境与对策

食品安全是当今全球公共卫生和影响健康的一个重点问题．世界卫生组织指出,全世界每年的1／3以上的人发生食源性疾病,我国食源性疾病发病也较高．不安全食品对于人类健康的威胁十分严重．本文分析了国内食品安全监督监管中存在的问题,同时针对存在的问题提出了相应的解决对策．对于食品安全的有效监管有一定的启示作用,对于保障消费者健康,预防食源性疾病具有实际意义．     

电子技术教学改革研究

分析了目前电子技术教学中的教学内容、教学方法和手段及实践环节等方面存在的问题 ,并提出了相应的改革措施     

用99MJ-1型蜂蜜质量检测仪直读测定蔗糖含量

采用99MJ－1型蜂蜜质量检测仪，以蒽酮作为显色剂，直读测定蜂蜜中蔗糖含量．确定了样品预处理方法和葱酮用量、硫酸浓度、加热显色时间等最佳条件．检测下限0.8μg／L，摩尔吸光系数δ610＝1．980×104，在0.8～20μg／L内符合比耳定律．变异系数3．66％，回收率101．1％．     

红外遥控器在单片机中的应用

通过对通用遥控器编码的分析,为单片机输入技术提供了一种简单的方法;同时给出了应用中的一些技术细节.     

基于小波理论的小电流接地系统单相接地故障选线仿真

在对小电流接地系统单相接地故障进行理论分析的基础上,指出利用合适的小波对所有线路同一非故障相暂态电流的特征分量进行小波变换求取模极大值,可以实现故障选线.Matlab仿真结果验证了这一方法的正确性.     

考虑侧向车换道影响的理论和数据组合驱动的车辆跟驰模型

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为，结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法，提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性，提出了双车道多速度差跟驰模型（FS-MAVD模型），并利用差分进化算法进行模型参数标定。构建了CNN-Bi-LSTM-Attention数据驱动车辆跟驰模型，利用卷积神经网络层（CNN）充分提取前向和侧向车辆交通特征，双向长短期记忆网络层（Bi-LSTM）考虑驾驶员记忆效应，注意力机制层（Attention）用于分配模型权重，并基于数据进行驾驶员记忆时长、模型训练批次和训练轮数参数的训练。考虑理论模型广泛适用性和数据驱动模型接近真实值且平滑的特点，采用最优加权法将两种模型进行组合预测。利用无人机拍摄的快速路车辆轨迹数据，建立跟驰行为样本集，对所建模型进行训练和测试，并与LSTM模型、Bi-LSTM模型、CNN-Bi-LSTM-Attention模型、FS-MAVD理论模型的预测效果进行对比，并分别比对不同模型对不同车辆的预测精度和误差。结果表明，本研究构建的组合模型在加速度预测精度达到9...