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2011~2019年吉林省餐饮食品中3种食源性致病菌监测分析

食品安全质量检测学报 2020年第23期11卷 9021-9026页

作者：赵薇杨修军王太君张思文刘思洁李可维石奔孙景昱付尧黄鑫吉林省疾病预防控制中心(吉林省公共卫生研究院) 长春130062 吉林大学公共卫生学院长春130062

目的了解吉林省餐饮食品中食源性致病菌污染情况。方法对2011~2019年吉林省9个监测地区采集的7451件餐饮食品中3种食源性致病菌进行分离与鉴定。结果 2011~2019年吉林省餐饮食品中3种致病菌的总检出率分别为蜡样芽孢杆菌24.45%、金黄色... 详细信息

目的了解吉林省餐饮食品中食源性致病菌污染情况。方法对2011~2019年吉林省9个监测地区采集的7451件餐饮食品中3种食源性致病菌进行分离与鉴定。结果 2011~2019年吉林省餐饮食品中3种致病菌的总检出率分别为蜡样芽孢杆菌24.45%、金黄色葡萄球菌2.72%、单核细胞增生李斯特氏菌3.00%;9个监测地区中蜡样芽孢杆菌污染较严重的重点地区为白山市(35.76%),其次为延边州(33.33%)。单核细胞增生李斯特氏菌检出率最高的是白山市(6.90%),其次是松原市(3.68%)。白城市金黄色葡萄球菌检出率最高5.36%,其次为白山市(3.63%);蜡样芽孢杆菌在百货商场中检出率最高,金黄色葡萄球菌在零食加工店检出率较高(6.25%),其次为饮品店(6.14%)和快餐店(5.66%);在监测的9类餐饮食品中,蜡样芽孢杆菌总检出率最高(24.45%),以沙拉和粥类为主,金黄色葡萄球菌和单增李斯特菌分别在沙拉(9.72%)和中式凉拌菜(6.13%)中的检出率最高。结论吉林省近年来蜡样芽孢杆菌和金黄色葡萄球菌检出率对比往年间明显降低,单核细胞增生李斯特氏菌检出率略有回升现象,其中白山市和白城市食源性致病菌污染情况较吉林省其他地市严重,餐饮服务环节中食源性致病菌检出率高,尤其是沙拉和凉菜等未经深加工的食物。相关部门应针对重点地区和食品类型,加强管控力度。

关键词：餐饮食品食源性致病菌吉林省

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松辽盆地国际大陆科学钻探:白垩纪恐龙时代陆相地质记录

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地学前缘 2024年第1期31卷 412-430,511-534页

作者：王成善高远王璞珺吴怀春吕庆田朱永宜万晓樵邹长春黄永建高有峰席党鹏王稳石贺怀宇冯子辉杨光邓成龙张来明王天天胡滨崔立伟彭诚余恩晓黄何杨柳毋正轩中国地质大学(北京)生物地质与环境地质国家重点实验室北京100083 中国地质大学(北京)地球科学与资源学院北京100083 吉林大学地球科学学院吉林长春130026 中国地质大学(北京)海洋学院北京100083 中国地质科学院北京100037 中国地质科学院勘探技术研究所河北廊坊065000 中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院北京100083 中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家重点实验室北京100029 中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院黑龙江大庆163712 中国石油吉林油田分公司勘探部吉林松原138000 中国地质大学(北京)科学研究院北京100083 中国地质调查局自然资源实物地质资料中心河北廊坊101149 海南野火科技有限公司海南海口570100 成都理工大学沉积地质研究院四川成都610059

过去一百年地球的气候持续变暖,未来地球可能进入两极无冰的温室气候状态。白垩纪是深时典型的温室气候时期,认识白垩纪气候对于理解过去和预测未来气候变化均有重要意义。松辽盆地国际大陆科学钻探以研究白垩纪陆地气候与环境演变、探... 详细信息

过去一百年地球的气候持续变暖,未来地球可能进入两极无冰的温室气候状态。白垩纪是深时典型的温室气候时期,认识白垩纪气候对于理解过去和预测未来气候变化均有重要意义。松辽盆地国际大陆科学钻探以研究白垩纪陆地气候与环境演变、探索大规模陆相有机质富集机理为科学目标,在国际大陆科学钻探计划ICDP框架下,成为全球第一口钻穿白垩纪陆相地层的大陆科学钻探井。项目历时16年,以超97%的取心率获得连续完整的8187 m岩心,建立了松辽盆地陆相白垩系高精度年代地层框架,重建了松辽盆地白垩纪多时间尺度陆地气候旋回与气候事件,揭示了白垩纪湖海平面波动机理,确认了松辽盆地发生过海侵事件。松辽盆地国际大陆科学钻探推动了全球地质学家合作研究白垩纪温室气候,带动了一系列高水平学术成果的产出,为松辽盆地油气勘探可持续发展提供了重要科学支撑,产生了显著的社会效益和重大的国际与国内影响。松辽盆地国际大陆科学钻探代表了探索深时的一个具有里程碑意义的阶段。可以预见,未来借助科学钻探,人类会不断增强对深时气候环境演化等方面的认识。

关键词：国际大陆科学钻探计划松辽盆地白垩纪古气候年代地层格架海侵事件

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中国农村地区建筑物样本及标注无人机影像数据集

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中国科学数据（中英文网络版） 2022年第2期7卷 179-191页

作者：刘耀辉杨新月李嘉禾程昊周洁范熙伟张昊宇李晓丽齐文华李志强聂高众徐南付博姚国标于明洋孟飞靳奉祥山东建筑大学测绘地理信息学院济南250101 武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 中国地震局地质研究所北京100029 中国地震局地震与火山灾害重点实验室北京100029 中国地震局工程力学研究所哈尔滨150080 中国地震台网中心北京100045 南京师范大学海洋科学与工程学院南京210023 中国科学院沈阳应用生态研究所沈阳110016

农村建筑物是观察农村土地变化和经济发展的基础资料。中国作为农业大国,从高空间分辨率遥感影像上及时、准确提取农村建筑物,对于农村发展至关重要。近年来,随着计算机视觉和运算能力的迅速发展,深度学习以其自动学习特征、适用性强等... 详细信息

农村建筑物是观察农村土地变化和经济发展的基础资料。中国作为农业大国,从高空间分辨率遥感影像上及时、准确提取农村建筑物,对于农村发展至关重要。近年来,随着计算机视觉和运算能力的迅速发展,深度学习以其自动学习特征、适用性强等优点,已在建筑物自动提取等领域取得较好效果。深度学习通常需要大量的训练数据。目前,深度学习提取建筑物常用的数据集以国际上开源建筑物数据集为主,包括Massachusetts、INRIA、WHU等。这些数据集大多基于国外建筑物,缺乏开源、高精度、覆盖范围广、贴切我国农村地区建筑主体结构的建筑物样本数据。为此,本研究基于2017-2020年在陕西渭南、江苏淮安、四川康定、广东汕尾、广东惠州、新疆阿图什、吉林松原等多个中国农村地区采集的无人机航拍图像,制作并开放共享本数据集。本数据集空间分辨率高,基本涵盖我国农村地区房屋建筑的主体结构类型,可应用深度学习方法进行建筑物提取,并可进一步结合具体研究目标进行空间分析和研究,对于国土部门统筹城乡发展和美丽乡村建设具有重要意义和应用价值。

关键词：遥感无人机中国农村建筑物样本及标注数据集深度学习

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