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曲阜市网络订餐食品安全监管问题研究

曲阜市网络订餐食品安全监管问题研究

作者：张驰名山东大学

学位级别：硕士

在当代社会环境下,大部分年轻人都会选择通过网络来进行订餐,主要是因为这种订餐方式比较便捷省时,且可选择性较强。在当前这种环境下,第三方平台得到了良好的发展,入网用户规模也在快速增长,但是监管部门在这方面的监管手段并未跟上网... 详细信息

在当代社会环境下,大部分年轻人都会选择通过网络来进行订餐,主要是因为这种订餐方式比较便捷省时,且可选择性较强。在当前这种环境下,第三方平台得到了良好的发展,入网用户规模也在快速增长,但是监管部门在这方面的监管手段并未跟上网络餐饮增长的速度,带来了一系列的网络订餐食品安全问题,在某种程度上损害了消费者利益,阻碍了网络订餐行业发展。现代化的网络订餐模式其实是由传统餐饮的基础上发展而来,两者之间有一定的相似点,但也有许多差异。网络订餐经营主体相对而言比较多元化,交易规模较大,而传统的监管模式无法满足网络订餐的监管需求,更无法解决网络订餐行业的各种不足,基于此,在互联网时代中,通过何种方式来更好的监管网络订餐行业,是现阶段政府以及监管部门需要考虑的问题。文章将曲阜市作为研究对象,在具体研究的环节,主要是通过下述几种方法:案例分析法、问卷调查法、访谈法,利用信息不对称理论和整体性治理理论的视角探究曲阜市网络订餐食品安全监管问题。首先,对曲阜市的网络订餐食品安全概况、监管主体的内设机构与职责、监管主要举措及其成效进行总体论述。接下来,具体分析了曲阜市存在的第三方平台责任落实不到位,配送环节中政府监管存在缺位,监管方式的创新滞后于网络订餐的发展,消费维权中责任认定取证较难等问题。并从法律法规对第三方平台责任规定不完善,监管环节增多但资源配备不足,互联网监管理念和手段陈旧,多元主体参与监管局面尚未形成等方面,系统分析了导致问题背后的根源。最后给出解决方案如下:加强第三方平台食品安全监管制度建设;完善网络订餐全过程动态监管;优化信息化智慧监管方式;针对网络订餐要实施多元主体监管模式。

关键词：食品安全监管第三方平台网络订餐政府责任

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新型大鼠腰部慢性骨骼肌复合损伤模型的建立

中国实验动物学报 2023年第11期31卷 1399-1407页

作者：卢晶晶张弛张驰名许铛瀚林煜翔谢炜星广州中医药大学第一附属医院针推康复中心广州510000 北京中医药大学第二临床医学院北京100105 广州中医药大学广州510000 广州中医药大学第一附属医院骨伤中心广州510000

目的本研究旨在建立一种新型大鼠腰部慢性骨骼肌复合损伤模型,以深入探索其机制和治疗方法。方法将28只SD大鼠随机分为对照组(10只)、单纯打击伤模型组(打击组,垂直打击)9只、复合损伤模型组(复合组,垂直打击结合强迫长时坐位)9只,造模... 详细信息

目的本研究旨在建立一种新型大鼠腰部慢性骨骼肌复合损伤模型,以深入探索其机制和治疗方法。方法将28只SD大鼠随机分为对照组(10只)、单纯打击伤模型组(打击组,垂直打击)9只、复合损伤模型组(复合组,垂直打击结合强迫长时坐位)9只,造模3 d后行旷场实验、HE染色和PCR测序。结果打击组大鼠旷场路程明显低于复合组,两组均低于对照组。HE染色提示打击组多处肌纤维断裂,肌间隙明显增宽,肌核分布不均,可见充血;复合组肌纤维断裂,肌间隙稍增宽,肌间可见炎症细胞浸润,特别是肌纤维断裂周围有肌纤维核聚集。测序结果中火山图提示Pf4基因具有显著差异性。复合组大鼠肌肉组织GO分析中氧气结合和氧载体活性通路上调。结论本研究尝试建立了一种复合骨骼肌损伤模型,该模型可用于研究腰部慢性骨骼肌损伤的病理机制,并可用于评估治疗方法的疗效,在慢性非特异性腰痛的动物实验中具有实际应用价值。

关键词：大鼠模型腰部慢性骨骼肌损伤转录组测序复合损伤

中国饮食文化在高校思政教育中的价值及融入方法研究

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中国食品 2023年第16期 48-50页

作者：边志鹏郭少敏张驰名河北农业大学

中国的饮食文化源远流长,博大精深,将其融入高校思政教育,既可以传播中国饮食文化,又能提高思政教育效果,具有多重意义。本文主要论述了中国饮食文化在高校思政教育中的价值,以及融入原则和路径。

关键词：中国饮食文化高校思政教育多重意义融入方法博大精深源远流长价值

基于深度学习方法的胸部常见病变X线诊断研究

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基于深度学习方法的胸部常见病变X线诊断研究

作者：张驰名西南科技大学

学位级别：硕士

X射线具有经济、快捷的优势,是早期发现肺结核、肺炎、气胸等各类呼吸系统疾病的重要手段,被誉为现代医学影像的“流量入口”。因此,以覆盖广大基层医疗卫生机构的影像设备—X线为切入点,开展基于人工智能的胸部常见病变筛查诊断项目,... 详细信息

X射线具有经济、快捷的优势,是早期发现肺结核、肺炎、气胸等各类呼吸系统疾病的重要手段,被誉为现代医学影像的“流量入口”。因此,以覆盖广大基层医疗卫生机构的影像设备—X线为切入点,开展基于人工智能的胸部常见病变筛查诊断项目,将会成为“AI+医疗健康”惠及大众的一个里程碑实现。其中,如何基于深度学习方法提升计算机辅助诊断的性能,是当前医学图像和深度学习领域研究和亟待解决的重要问题之一。围绕胸部X线细粒度辅助诊断场景中存在的网络特征学习冗余性、数据不充分不平衡性、病例信息多元化等关键性问题,本文开展针对性研究,形成一套应用于胸部辅助诊断的有效方法和机制,主要研究工作和贡献包括:1.基于ChestX-Net网络的胸部X线辅助诊断研究针对X线胸部病变诊断中网络学习冗余性的问题,本文提出ChestX-Net细粒度诊断网络,一方面基于通道间的注意力机制模块,通过自适应重要性学习,对每个特征通道进行“特征重标定”,另一方面基于双路并行的全局最大-平均池化结构获得局部特征的互补信息,减少降维过程中的信息损失。实验结果表明,本文ChestX-Net网络在14种病变诊断中均取得最优AUC值,平均AUC值达到0.813,高于Resnet50网络的0.790和DenseNet121网络的0.799,且在基于弱监督学习的病灶区域检测中与专家标注的重合度更高,进一步为网络优异的细粒度诊断性能提供相应的视觉支持和可解释性。2.面向不平衡不充分数据的多标签胸部X线诊断研究针对网络在病变样本不充足、类别不均衡的多标签诊断中面临的拟合困难、特征学习偏向性问题。首先,根据网络特征学习具有层次性渐变的特点,提出基于迁移学习的差异性协同微调方法,通过特征差异化学习提高网络迁移学习的性能增益;然后,基于多标签焦点损失函数,通过聚焦因子的动态缩放机制,降低简单易分的负样本在损失值中所占权重,使网络偏向于困难、易错分样本的学习。与相关工作比较,本文方法在14种胸部常见病变中均取得最优AUC值,平均AUC值达到0.830,并通过病理特征区域的可视化评估对其优异性进行了验证。3.基于多元信息融合学习的胸部常见病变辅助诊断研究在目前病例信息多元化的发展趋势下,为解决网络在多维信息中的协同诊断问题,我们以胸部病变为研究重点,在X线图像的基础上,进一步引入病例语义信息,提出基于深度学习的多元信息融合网络。首先通过两个并行的子网络分别将语义信息和X线影像抽象为更高层次的特征向量,然后进行特征融合后输入全连接分类层,实现病变诊断。此外我们还进一步对ChestX-Ray14数据集中图像数据与语义信息的相关性展开研究,为网络的精准诊断提供相应的思路。实验表明,本文构建的多元信息融合网络,具备联合跨模态关系建模和多元特征互补性学习的能力,随着病例信息的多元化浪潮的开启,将在临床实践中具有巨大的发展潜力。

关键词：迁移学习多标签学习注意力机制卷积神经网络 X线

脉冲式旋流澄清净水装置在伯方煤矿矿井水处理中的应用

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矿业安全与环保 2006年第B6期33卷 46-47,52页

作者：张驰名牛俊伟伯方煤矿山西高平048400

结合伯方煤矿使用脉冲式旋流澄清净水装置处理矿井水的效果、运行费用、处理前后水质对比等事实,通过与目前国内水处理设施的对比,对脉冲式旋流澄清净水装置工艺流程、设备澄清机理等进行了应用分析。

关键词：矿井水脉冲式旋流澄清净水装置碰撞絮凝沉淀

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从青年教育角度谈《开讲啦》的定位与特点

当代电视 2015年第1期 50-51页

作者：朱红梅张驰名河北大学

电视媒体以其传递迅速、具体形象、涵盖面广、导向性强的特点和优势,把大量的信息包括价值观念、理论观点、生活样式、文化类型展现在人们的面前,极大地变革着人们的思维方式,影响着人们尤其是青年的思想。在信息化、网络化逢勃兴起、... 详细信息

电视媒体以其传递迅速、具体形象、涵盖面广、导向性强的特点和优势,把大量的信息包括价值观念、理论观点、生活样式、文化类型展现在人们的面前,极大地变革着人们的思维方式,影响着人们尤其是青年的思想。在信息化、网络化逢勃兴起、飞速发展的今天,电视仍然是我国青年喜爱的传播媒体。从青年教育角度考虑,如何通过电视这样一个大众媒体,给青少年提供更多的精神食粮,引导青少年健康成长？

关键词：青年教育教育角度生活样式传播媒体泛娱乐化综合频道舆论热点教育类去中心化文化类型

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基于深度学习的胸部常见病变诊断方法

计算机工程 2020年第7期46卷 306-311,320页

作者：张驰名王庆凤刘志勤黄俊陈波付婕周莹西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010 绵阳市中心医院放射科四川绵阳621010

胸透X射线广泛应用于多种胸部常见病变的筛查任务,由于不同类型的胸科疾病在病理形态、大小、位置等方面往往具有多样性以及较大的差异性,且疾病样本具有比例不平衡等问题,导致难以通过深度学习技术来检测并定位胸部疾病区域。针对该问... 详细信息

胸透X射线广泛应用于多种胸部常见病变的筛查任务,由于不同类型的胸科疾病在病理形态、大小、位置等方面往往具有多样性以及较大的差异性,且疾病样本具有比例不平衡等问题,导致难以通过深度学习技术来检测并定位胸部疾病区域。针对该问题,提出一种基于深度学习的胸部疾病诊断算法。通过压缩激励模块实现自适应特征重标定,以提高网络的细粒度分类能力。采用全局最大-平均池化层增强网络病理特征的空间映射能力,使用焦点损失函数降低简单易分类样本的权重,使得模型在训练时更专注易错分样本的学习。在此基础上,通过梯度加权类激活映射实现弱监督病变区域的可视化定位,为网络预测结果提供相应的视觉解释。在ChestX-Ray14官方数据划分标准下进行训练与评估,结果表明,该算法对14种常见胸部疾病的诊断效果较好,平均AUC值达到0.83。

关键词：卷积神经网络医学图像分类计算机辅助诊断胸部X射线胸部病变诊断

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煤泥干燥系统在伯方选煤厂的应用

煤炭科学技术 2005年第10期33卷 26-27页

作者：刘随方张驰名王文庆山西兰花科技创业股份有限公司伯方煤矿分公司山西晋城048400

介绍了湿法选煤产生的煤泥滤饼通过加工处理,调整其块度和水分,再与末原煤掺配,满足商品动力煤的质量要求,提高煤泥自身价值,进而高效益、大批量地解决了选煤厂煤泥的出路问题。

关键词：煤泥中煤穿流干燥

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基于深度迁移学习的肺结节辅助诊断方法

计算机工程 2020年第1期46卷 271-278页

作者：张驰名王庆凤刘志勤黄俊周莹刘启榆徐卫云西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010 绵阳市中心医院四川绵阳621010

在肺癌早期筛查过程中,人工诊断胸部CT扫描图像费时费力,而深度学习网络缺乏足够的医学数据进行训练。为此,提出一种渐进式微调(PFT)策略,将其应用于深度迁移学习网络以辅助诊断肺结节良恶性。利用神经网络在粗粒度的自然图像大数据集... 详细信息

在肺癌早期筛查过程中,人工诊断胸部CT扫描图像费时费力,而深度学习网络缺乏足够的医学数据进行训练。为此,提出一种渐进式微调(PFT)策略,将其应用于深度迁移学习网络以辅助诊断肺结节良恶性。利用神经网络在粗粒度的自然图像大数据集中学习特征知识,经重构网络分类层将所学到的特征信息迁移至肺结节的细粒度小数据集。采用PFT策略从全连接分类层开始,逐层释放、微调训练卷积层直至所有网络层,并通过定量分析各层微调后肺结节良恶性分类的AUC值,确定最佳微调深度。此外,采用梯度加权类激活映射图和t-SNE算法为网络预测结果提供相应的视觉支持与解释。在LIDC数据集中的实验结果表明,该方法对肺结节良恶性诊断的准确率可达91.44%,其AUC值为0.9621。

关键词：迁移学习卷积神经网络医学图像分类计算机辅助诊断肺结节诊断