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進出口食品風險溯源預警關鍵技術及平台建設(精)/前沿科技關鍵技術研究

  • 作者：編者:包先雨//蔡伊娜|責編:張燦//劉俊霞
  • 出版社：中國科大
  • ISBN：9787312055904
  • 出版日期：2023/05/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：219
人民幣：RMB 188 元      售價：元
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內容大鋼
    為提升口岸現場執法工作智能化、標準化和規範化水平，推動口岸食品「快檢、快驗、快放」，加快通關速度，本書提出了多種技術方案：通過搭建進出口食品風險監控數據湖，實現了多源信息融合、實時態勢理解、食品風險評估、態勢分析預測以及追溯信息管理等功能；完成了真值推理和發現方法、時間序列分類和聚類方法等多項研究；研發了國家級進出口食品風險信息雲平台，打造了具有多源採集、追溯管理、快速檢索、預警提示、決策技術支持諸多功能的食品安全智慧保障平台。
    本書可供廣大科研工作者、專家學者、學生朋友們閱讀，可為口岸通關檢驗提速度、降成本提供參考。
作者介紹
編者:包先雨//蔡伊娜|責編:張燦//劉俊霞
目錄
前言
第1章  海關數據湖構建及應用研究
  1.1  數據湖概念
  1.2  數據湖的技術特點及架構演進
  1.3  雲計算廠商數據湖構建方案
  1.4  海關數據湖處理構架方案
  1.5  海關數據湖建設流程及應用實踐
第2章  一種基於最優化的帶有claim關係的真值發現方法
  2.1  概述
  2.2  問題定義
  2.3  真值發現方法
  2.4  實驗與分析
第3章  基於圖嵌入的真值推理方法研究
  3.1  概述
  3.2  基於圖神經網路的圖嵌入真值推理方法研究
  3.3  數據源節點權重生成
  3.4  子圖構建
  3.5  圖神經網路嵌入模型
  3.6  實驗與分析
第4章  基於Kullback-Leibler散度的高斯模型多變數時間序列分類
  4.1  概述
  4.2  Kullback-Leibler 散度介紹
  4.3  基於Kullback-Leibler 散度的多變數高斯模型計算
  4.4  基於Kullback-Leibler散度的多變數高斯模型多變數時間序列演算法描述
  4.5  實驗與分析
  4.6  時間複雜性分析
  4.7  參數對性能的影響
第5章  基於高斯模型的全卷積網路多變數時間序列分類方法
  5.1  概述
  5.2  多變數時間序列數據預處理
  5.3  用於特徵提取的全卷積網路
  5.4  實驗與分析
第6章  基於圖嵌入的多變數時間序列聚類方法
  6.1  概述
  6.2  有向圖的構建
  6.3  基於隨機遊走的圖嵌入
  6.4  實驗與分析
第7章  基於路徑表示的多源Web信息實體解析方法
  7.1  概述
  7.2  基於路徑表示的實體解析方法
  7.3  實驗與分析
第8章  觸發詞與屬性值對聯合抽取方法研究
  8.1  概述
  8.2  演算法流程
  8.3  實驗與分析
第9章  規則與統計相結合的中文時間表達式識別研究
  9.1  概述
  9.2  中文時間表達式分類及系統總體架構
  9.3  基於規則的識別方法
  9.4  基於統計的識別方法

  9.5  實驗與分析
第10章  基於框架填充的主題事件抽取
  10.1  概述
  10.2  基於框架填充的主題事件抽取方法框架
  10.3  實驗與分析
第11章  融合事件框架的半監督主題事件抽取
  11.1  概述
  11.2  FISTEE整體框架
  11.3  實驗與分析
第12章  基於多層圖注意力網路的事件檢測方法
  12.1  概述
  12.2  基於多層圖注意力網路的事件檢測方法框架
  12.3  實驗與分析
第13章  基於圖擾動策略的事件檢測方法
  13.1  概述
  13.2  基於圖擾動策略的事件檢測方法框架
  13.3  實驗與分析
第14章  進出口食品風險信息雲平台業務需求
  14.1  概述
  14.2  現狀梳理
  14.3  業務需求
  14.4  安全運行保障
  14.5  業務應急措施
第15章  進出口食品風險信息雲平台方案及應用
  15.1  概述
  15.2  系統架構
  15.3  項目安全要求
  15.4  基礎環境約束
  15.5  平台應用展示
第16章  結論
參考文獻

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