数据采信

[font=Arial, 宋体, sans-serif][size=12px][color=#333333]法律法规对认可结果的采信，标明对认可结果采信的各法律法规条文。[/color][/size][/font]

后来追查发现高明大片有毒菜心田,因为检查分析到公布用了约一小时,相信已有部分流入市场了.

最近遇到一个项目，产水中，客户反应有气味，但是气味这东西，主观因素很多，我们做了一系列的实验，取了若干水样，让若干人问，得到若干答案，离散太严重，根本就不能采信这些数据。大家有什么好的办法吗？

周三测样过程中，做了一半时，感觉Cu的数据偏低，担心峰又偏移了，于是重新寻了一下峰，重测了一个样，发现差别并不大，然后就继续做下去，等做完了所有的样品，重测了第一个样，发现数据已经完全不能采信了，本来100多ng/ml的Cu测下来只有20多，其它元素也是两倍三倍的关系，是因为温度没控制的原因吗？另外，寻峰的作用我想是定位，再下来的测量就只测这个点的了，每次显示的offset应该是指寻到的峰位置和理论值之间的差距吧？由于显示速度问题，有时offset值会看不见，软件是只要在差不多位置找到峰就能通过，对这个offset值没有要求，我想这个offset应该是越低越好吧，一般情况下只显示两位数时我认为算通过，达到三位数我就再寻一次．有没有这样做的必要呢？

日本厚生劳动省决定自2010年4月1日起，解除我输日鸡肉、菜心、香菇等15种食品19个项目的命令检查措施（具体食品及项目见附件1），调整为抽查率为30%的强化监控检查； [align=center][b]解除命令检查的食品名称及项目表[/b][/align][align=center][table][tr][td=1,1,52][align=center][b]序号[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center][b]食品名称[/b][/align][/td][td=1,1,216][align=center][b]检查项目名称[/b][/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]1[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]鸡肉[/align][/td][td=1,1,216][align=center]磺胺喹恶啉（sulfaquinoxaline）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]2[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]鳜鱼及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]孔雀石绿（malachite green）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]3[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]蚬贝及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]金霉素（Chlortetracycline）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]4[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]鳝鱼及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]恩氟沙星（enrofloxacin）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]5[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]鲫鱼及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]恩氟沙星（enrofloxacin）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]6[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]养殖河豚[/align][/td][td=1,1,216][align=center]呋喃唑酮（furazolidone）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]7[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]卷心菜及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]毒死蜱（Chlorpyrifos）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]8[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]菜心及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]氰戊菊酯（fenvalerate）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]9[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]茼蒿及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]毒死蜱（Chlorpyrifos）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]10[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]芹菜及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]毒死蜱（Chlorpyrifos）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]11[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]小白菜及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]毒死蜱（Chlorpyrifos）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]12[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]银耳及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]甲胺磷（methamidophos）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]13[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]未成熟豌豆及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]稻瘟灵（[size=3]Isoprothiolane[/size]）、毒死蜱（Chlorpyrifos）、氯氰菊酯（cypermethrin）、烯酰吗啉（dimethomorph）、氟硅唑（flusilazole）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]14[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]香菇及其加工品（限简易加工）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]甲氰菊酯（fenpropathrin）[/align][/td][/tr][tr][td=1,1,52][align=center][b]15[/b][/align][/td][td=1,1,244][align=center]荞麦（包括荞麦粉）[/align][/td][td=1,1,216][align=center]甲胺磷（methamidophos）[/align][/td][/tr][/table][/align]

计量比对的范围主要是计量基准和计量标准。随着计量测试与物联网、大数据、云计算等新兴技术的深度融合，各地区、各行业计量数据应用呈现出爆发态势，计量数据是否准确可靠的问题逐渐呈现。为提升计量比对供给质量和效益，2020年出台的《市场监管总局关于加强计量比对工作的指导意见》将计量比对的范围扩大至“计量基标准、标准物质和关键量值”，并对计量比对工作提出优化建议如下:一是加强标准物质计量比对。重点选择与环境保护、安全生产关系密切的标准物质，加大计量比对组织力度。强化计量比对在标准物质研制、生产、应用、定级鉴定、监督管理等方面的技术支撑作用，提升标准物质质量。二是加强新领域关键量值计量比对。鼓励在5G、大数据、人工智能、工业互联网等领域开展数字量、动态量、极端量等计量比对，积极开展多参数在线监测、远程计量测试、自动检测和复杂环境方面的关键量值计量比对，提高计量数据准确性和有效性。三是加强计量比对关键技术研究。根据专业需求，研制具有计量特性和良好重复性、稳定性的比对传递标准或样品。鼓励在数字经济新产业、新业态、公共资源交易等计量应用场景，研究开发新型计量比对技术和方法。四是推动计量比对结果使用。加强计量比对与其他计量管理制度的衔接，积极推进计量比对结果向社会公布，大力推动计量比对结果采信。鼓励各有关方面优先推荐或选择计量比对结果符合要求的实验室承担计量测试任务。

计量比对的范围主要是计量基准和计量标准。随着计量测试与物联网、大数据、云计算等新兴技术的深度融合，各地区、各行业计量数据应用呈现出爆发态势，计量数据是否准确可靠的问题逐渐呈现。为提升计量比对供给质量和效益，2020年出台的《市场监管总局关于加强计量比对工作的指导意见》将计量比对的范围扩大至“计量基标准、标准物质和关键量值”，并对计量比对工作提出优化建议如下:一是加强标准物质计量比对。重点选择与环境保护、安全生产关系密切的标准物质，加大计量比对组织力度。强化计量比对在标准物质研制、生产、应用、定级鉴定、监督管理等方面的技术支撑作用，提升标准物质质量。二是加强新领域关键量值计量比对。鼓励在5G、大数据、人工智能、工业互联网等领域开展数字量、动态量、极端量等计量比对，积极开展多参数在线监测、远程计量测试、自动检测和复杂环境方面的关键量值计量比对，提高计量数据准确性和有效性。三是加强计量比对关键技术研究。根据专业需求，研制具有计量特性和良好重复性、稳定性的比对传递标准或样品。鼓励在数字经济新产业、新业态、公共资源交易等计量应用场景，研究开发新型计量比对技术和方法。四是推动计量比对结果使用。加强计量比对与其他计量管理制度的衔接，积极推进计量比对结果向社会公布，大力推动计量比对结果采信。鼓励各有关方面优先推荐或选择计量比对结果符合要求的实验室承担计量测试任务。

计量比对是保障量值准确一致、支撑计量事中事后监管和提升计量技术机构能力的有效手段，在计量工作中具有重要作用。《市场监管总局办公厅关于加强计量比对工作的指导意见》提出，计量比对坚持“谁主管、谁监管，谁组织、谁监管”的原则，构建职责明确、衔接配套、务实管用的管理模式。政府部门组织实施的计量比对项目，具备相关计量能力的机构应当按要求参加。对于其他计量比对项目，鼓励相关机构自愿参加。重点选择与食品安全、医疗卫生、环境保护、产品质量安全、安全生产等密切相关，质量风险较高的标准物质，加大计量比对组织力度。鼓励在5G、大数据、人工智能、工业互联网、卫星互联网、高速铁路、生物制药、能源资源等领域探索开展数字量、动态量、极端量等计量比对，积极开展多参量在线监测、远程计量测试、自动实时监测和复杂环境等方面的关键量值计量比对，提高计量数据准确性和有效性。加强计量比对与其他管理制度衔接，积极推进计量比对结果向社会公布，大力推动计量比对结果采信。认可机构在实施实验室认可时要充分使用计量比对结果。鼓励各有关方面优先推荐或者选择计量比对结果符合规定要求的实验室承担计量测试任务。

分光测色仪一般利用棱镜、光栅、干涉过滤器、可调的或不连续的系列单色光源来实现分光，然后根据色散原理分析单一色彩信息，实现色彩数字。分光测色仪可以根据内部设置的色度空间和计算公式最终显示色度信息，并以数字的形式输出。另外，[url=http://www.xrite.cn/categories/portable-spectrophotometers/][color=#000000]分光测色仪[/color][/url]也可以根据色度数据分析潜在的光谱数据信息。其中我们最常用的是Lab或LCH等色度数据分析，但其实它们都是由光谱数据通过仪器内部转换而来的，当下如何能够直接通过光谱数据进行颜色在不同系统中的映射匹配与评价已是未来研究趋势。

国认监 （2024）8号 宣布不再采信 RB/T 214-2017后，我们资质认定实验室编制质量手册和程序文件依据什么，GB/T 27025-2019还是直接依据《检验检测机构资质认定评审准则》2023年第21号？

求救。。。。。。。如何把AES的数据转换成石墨炉的数据。完全搞不清头绪。举例个数据解释下或者帮我AES：0.0026 mg/l 转换成——：石墨炉（曲线最高点1.6ng/mL）=？（mg/L）0.06940.03260.02560.02590.00040.04490.00120.04260.02080.00080.00070.00050.00420.0049

请教各位：有没有这样一种作图软件，由一组试验数据联成一曲线，如果用鼠标调动曲线，相应的数据值跟随发生变化，EXCEL中有此功能，但不能做复杂的图。

求解为什么PDA检测器的图是三维数据 而质谱的MRM数据是二维数据 ？

GC-6820数据库，数据归档后，咋样调出数据？

实验数据与数据处理[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=178267]实验数据与数据处理.rar[/url]

最近一份江苏的官司显示，监督抽查微生物不合格不可复检，但是需要复验。江苏省监管总局出的涵显示微生物不用复验，但是没有法律依据，未被法院采信，且由于检验院对微生物的检验过程不规范，检验程序违法，导致败诉。 难道说微生物可以复验吗？

博世数据安琪测试

DTA中的uV数据能否转化为℃数据，怎样转化？

本文规定了药品注册申报研究工作采用的色谱数据工作站的基本要求和色谱数据的管理要求。同时，为保证色谱数据的完整性和可靠性，色谱数据工作站需建立信息安全管理体系。1、色谱数据工作站基本要求 色谱数据工作站获得的色谱数据应当可靠、安全、完整、可溯源。 鼓励采用经规范和系统验证的色谱数据工作站进行研究工作。 色谱数据工作站验证可由工作站制造商进行，注册申请人依据工作站制造商的评估和验证报告对工作站获得色谱数据的完整性、可靠性、安全性和可溯源性进行评价。色谱数据工作站验证也可由注册申请人自行开展，注册申请人可以通过建立工作站的风险评估办法，制订风险管理文件，对工作站进行评估，确定需要进行验证的项目及内容，并进行系统验证。色谱数据工作站的验证要求将在今后陆续发布。2、色谱数据工作站信息安全管理要求 为保证色谱数据的完整性和可靠性，色谱数据工作站需建立信息安全管理体系。 色谱数据工作站应设系统管理员和信息安全管理负责人。色谱数据只允许经过授权的进入，并能追踪和记录数据的创建、修改和删除。 对于重要色谱数据的任何修改和删除必须获得授权，必须记录修改和删除的原因。重要色谱数据建议采用审计追踪模式记录全部修改和删除情况及原因，审计追踪信息是色谱数据的组成部分，应当和谱图数据和分析结果等仪器归档储存。 色谱数据工作站必须定期对色谱数据进行完全和准确的拷贝。 色谱数据工作站应当可以防止突发情况下色谱数据的丢失，并能追踪和记录到系统的错误和色谱数据错误，同时采取相应的正确措施进行处理。在系统出现故障或瘫痪后，应有明确的和经过验证的恢复处理措施，保证可以将色谱数据恢复到与故障前相同的状态。3、色谱数据的管理要求 色谱数据的存储、保管、存档、备份应当按照本要求进行。 色谱数据的输出需采用符合规定的方式，任何提交的报告的数据应具有可溯源性。3.1 色谱数据的存储、存档和备份 色谱数据应当采用适当的存储介质（如光盘、磁带机等电子方式和/或纸面文件等物理方式）进行保存，需注意对存储介质的质量、可靠性和耐用性进行评估和选择，注意防止人为或突发情况下色谱数据的丢失和破坏。 应当根据药品研究工作情况构建色谱数据的存档文件（文件夹和命名等）。存档数据应当采用适当的存储介质（如光盘、磁带机等电子方式和/或纸面文件等物理方式）进行保存，对存储介质的要求同上。 应当定期对色谱数据进行安全备份。备份数据应当保存在独立和安全的设备和存储介质中。对于保存备份数据的存储介质的要求同上。在备份过程中以及备份完成后，应当对备份数据的准确性和完整性进行检查。3.2 色谱数据的输出 用于准备药品注册申报资料的色谱数据的纸面文件应采用色谱数据工作站自动形成的输出文件形式，内容应包括附件1中的相关信息；申报资料的色谱数据的纸面文件还应包括色谱数据的审计追踪信息（如色谱数据的修改删除记录及原因）。 用于纸面存档的色谱数据也应采用色谱数据工作站自动形成的输出文件形式。 不应采用色谱数据工作站软件以外的其他软件进行色谱数据的输出。 不得使用其他软件对色谱数据进行修改。 对于输出的色谱数据，应当采用适当的存储介质（如光盘、磁带机等电子方式和/或纸面文件等物理方式）进行保存。3.3 色谱数据的保管 色谱数据用于药品注册申报时，在产品获准注册后五年以内所有色谱数据应得到有效保管。 在规定保管期内应定期对存储的色谱数据进行检查，如数据可再次进入情况和数据的准确性。当保管色谱数据的计算机设备或程序发生变化时，必须立即进行检查，确认不会对色谱数据产生影响。3.4数据的可溯源性 任何提交的报告（包括纸面文件）均应可以追踪到相对应的色谱数据。术语色谱数据工作站（workstation of chromatography data） 能完成色谱仪的数据采集、计算、统计、比较、报告、检索、存储功能的装置，还可以具有色谱仪控制、网络支持等扩展功能。色谱数据（chromatography data） 包括仪器信息（仪器编号、仪器控制&序列参数日志等）、样品名称、操作者姓名、谱图数据、分析结果（积分参数&结果、重新积分参数&结果、校准表、报告模板、分析报告等）、审计跟踪信息。验证（validation） 考察证明色谱数据工作站获得的色谱数据是否可靠、安全、完整、可溯源的过程。审计跟踪（audit-trial） 在保证初始的色谱数据不被修改和删除的同时，能够发现和记录对色谱数据的增补、修改、删除详细情况，并能够同时保存这些增补、修改、删除信息。

[font=宋体]“标准”就是[/font][font=宋体]为在一定范围内获得最佳秩序，对活动或其结果规定共同的和重复使用的规则、导则或特性的文件。该文件经协商一致制定并经一个公认机构的批准。[/font][font=&][/font][font=宋体]我们国家标准分为[/font][font=Calibri]5[/font][font=宋体]类，国家标准、行业标准、地方标准、企业标准、团体标准，其中国家标准又分为强制性标准和推荐性标准，强制性标准必须执行；推荐性标准、行业标准可以选择性执行，只要你的产品和服务能够获得市场、客户或监管部门的认可。[/font][font=&][/font][font=Calibri]RB/T214[/font][font=Calibri]-2017[/font][font=宋体]作为认证认可行业标准，这个标准已经获得资质认定部门采信，作为资质认定的依据。要获得资质认定，就需要满足本标准的要求，否则，无法获得资质认定（一定的范围内）。所以，[/font][font=Calibri]RB/T 214[/font][font=Calibri]-2017[/font][font=宋体]虽然只是一个行业推荐性标准，但对检验检测机构来说就具有了强制性。[/font][font=&][/font][font=Calibri]RB/T214-2017[font=宋体]是[/font][/font][font=宋体]将对实验室数据结果质量有影响的要素分解为机构、人员、场所环境、设备设施、管理体系[/font][font=Calibri]5[/font][font=宋体]个方面，对这[/font][font=Calibri]5[/font][font=宋体]个方面作出了统一规定，我们按照这个标准去对实验室进行管理和控制，就可以确保数据结果的质量。[/font][font=&][/font][font=宋体]所以，我们从事检验检测活动，就有必要学习、理解和掌握[/font][font=Calibri]RB/T 214-2017[/font][font=宋体]的要求。[/font]

[font='仿宋'][size=18px]数据修约在数据处理过程中非常重要，因为对于大多数科学实验和实际应用来说，我们通常无法获取完全[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]精准[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]的数据。因此，在进行数据分析之前，必须进行数据修约。数据修约是指按照一定的规则和方法，对原始数据进行近似处理，使其更接近真实值或更适合进行后续分析。[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]要做好数据修约，需要注意哪些方面？一下[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]是数据修约的注意事项[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]。[/size][/font]1. [font='仿宋'][size=18px]了解数据的误差范围[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]在进行数据修约之前，必须了解数据的误差范围，包括可能存在的不确定度和误差。这有助于确定修约的精度和范围，以及评估修约对结果的影响。[/size][/font]2. [font='仿宋'][size=18px]选择合适的修约方法[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]数据修约的方法有很多种，如四舍五入、向上取整、向下取整等。不同的修约方法对数据的处理效果也不同，因此必须根据具体情况选择合适的修约方法。[/size][/font]3. [font='仿宋'][size=18px]注意数据的整体分布[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]在进行数据修约时，必须考虑数据的整体分布情况。[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]整体分布是趋势的数据表现[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]，[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]如果数据存在明显的离群值或异常值，可能需要采取不同的修约方法来处理。[/size][/font]4. [font='仿宋'][size=18px]保持数据的完整性[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]在进行数据修约时，必须确保数据的完整性。这意味着不能因为修约而导致数据的信息丢失或改变。因此，在进行数据修约之前，最好先备份原始数据。[/size][/font]5. [font='仿宋'][size=18px]注意数据的可重复性[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]在进行数据修约时，必须确保数据的可重复性。这意味着同一组数据在不同的时间或不同的人员进行处理时，应该得到相同的结果。因此，[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]宜[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]采用标准化的数据处理流程和方法[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]，按照规则要求进行数据处理[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]，以确保数据的可重复性。[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]总之，在进行数据修约时，需要注意数据的误差范围、选择合适的修约方法、注意数据的整体分布、保持数据的完整性以及注意数据的可重复性。只有这样才能确保数据处理的准确性和可靠性，从而得到[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]科学[/size][/font][font='仿宋'][size=18px]准确的分析结果。[/size][/font]

[font=黑体][size=21px]一、篡改监测数据[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]系指利用某种职务或者工作上的便利条件，故意干预环境监测活动的正常开展，导致监测数据失真的行为，包括以下情形：[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（一）未经批准部门同意，擅自停运、变更、增减环境监测点位或者故意改变环境监测点位属性的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（二）采取人工遮挡、堵塞和喷淋等方式，干扰采样口或周围局部环境的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（三）人为操纵、干预或者破坏排污单位生产工况、污染源净化设施，使生产或污染状况不符合实际情况的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（四）稀释排放或者旁路排放，或者将部分或全部污染物不经规范的排污口排放，逃避自动监控设施监控的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（五）破坏、损毁监测设备站房、通讯线路、信息采集传输设备、视频设备、电力设备、空调、风机、采样泵、采样管线、监控仪器或仪表以及其他监测监控或辅助设施的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（六）故意更换、隐匿、遗弃监测样品或者通过稀释、吸附、吸收、过滤、改变样品保存条件等方式改变监测样品性质的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（七）故意漏检关键项目或者无正当理由故意改动关键项目的监测方法的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（八）故意改动、干扰仪器设备的环境条件或运行状态或者删除、修改、增加、干扰监测设备中存储、处理、传输的数据和应用程序，或者人为使用试剂、标样干扰仪器的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（九）未向生态环境部门备案，自动监测设备暗藏可通过特殊代码、组合按键、远程登录、遥控、模拟等方式进入不公开的操作界面对自动监测设备的参数和监测数据进行秘密修改的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（十）故意不真实记录或者选择性记录原始数据的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（十一）篡改、销毁原始记录，或者不按规范传输原始数据的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（十二）对原始数据进行不合理修约、取舍，或者有选择性评价监测数据、出具监测报告或者发布结果，以至评价结论失真的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（十三）擅自修改数据的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（十四）其他涉嫌篡改监测数据的情形。[/size][/font][font=黑体][size=21px]二、伪造监测数据[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]系指没有实施实质性的环境监测活动，凭空编造虚假监测数据的行为，包括以下情形：[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（一）纸质原始记录与电子存储记录不一致，或者谱图与分析结果不对应，或者用其他样品的分析结果和图谱替代的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（二）监测报告与原始记录信息不一致，或者没有相应原始数据的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（三）监测报告的副本与正本不一致的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（四）伪造监测时间或者签名的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（五）通过仪器数据模拟功能，或者植入模拟软件，凭空生成监测数据的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（六）未开展采样、分析，直接出具监测数据或者到现场采样、但未开设烟道采样口，出具监测报告的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（七）未按规定对样品留样或保存，导致无法对监测结果进行复核的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（八）其他涉嫌伪造监测数据的情形。[/size][/font][font=黑体][size=21px]三、涉嫌指使篡改、伪造监测数据的行为[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]具体包括以下情形：[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（一）强令、授意有关人员篡改、伪造监测数据的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（二）将考核达标或者评比排名情况列为下属监测机构、监测人员的工作考核要求，意图干预监测数据的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（三）无正当理由，强制要求监测机构多次监测并从中挑选数据，或者无正当理由拒签上报监测数据的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（四）委托方人员授意监测机构工作人员篡改、伪造监测数据或者在未作整改的前提下，进行多家或多次监测委托，挑选其中“合格”监测报告的；[/size][/font][font=仿宋_GB2312][size=21px]（五）其他涉嫌指使篡改、伪造监测数据的情形。[/size][/font]

[color=#00a0c2][size=5][font=SimSun]刚刚装的900T[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Wp][color=#3333ff]原吸[/color][/url]，三天不到就出现问题了，先是在设置数据保存路径时，总弹出“winlab for aa 内存不足”，根本无法设置。配套的电脑也是新的，基本上就只有WINLAB32软件，内存不足这种问题根本不可能发生。给工程师打了好几个电话，重启系统，重启机器的，也没能找到明确的原因，最后听从工程师的建议把工作站重装了事。重装后确实又能用了，可正常了两天，第三天的时候又”内存不足”了！这回不是数据保存路径打不开，而是轮到数据再处理，一点“browse...”就“内存不足”，花了两天，好不容易完成的实验数据悲剧收场。出现这个问题时，点“data manager”同样“内存不足”，打开后数据文件列表空白一片。 想问一下，这样的问题哪位遇到过，或者哪位高手能指点一下，如何解决？之前做的实验数据最好能恢复，不然不仅仅是当天做的结果，连最早做的安装确认以及3Q都没数据可追溯了。[/font][/size][/color]

天天发数据，有多少数据你给出了不确定度啊？

环境保护部函环政法函98号关于污染源在线监测数据与现场监测数据不一致时使用证据适用问题的复函天津市环境保护局：　　你局《关于对污染源在线监测数据与现场监测数据不一致应当如何适用的请示》（津环保法报〔2016〕37号）收悉。经研究，现函复如下：　　根据《污染源自动监控管理办法》（原国家环境保护总局令第28号）和《关于印发〈国家监控企业污染源自动监测数据有效性审核办法〉和〈国家重点监控企业污染源自动监测设备监督考核规程〉的通知》（环发〔2009〕88号）等相关规定，现场监测可视为对企业在线监测设备进行的比对监测。若同一时段的现场监测数据与经过有效性审核的在线监测数据不一致，现场监测数据符合法定的监测标准和监测方法的，以该现场监测数据作为优先证据使用。　　特此函复。 　　环境保护部　　2016年5月13日　　抄送：其他各省、自治区、直辖市环境保护厅（局），新疆生产建设兵团环境保护局 。

我现在有一批土壤样品中重金属的监测数据，这批数据均是在某地区采的样品，监测结果金属的含量差异极大，我觉得少数几个采样点位的极大监测数据的监测值有问题，想将其剔除，请问各位大侠，有什么标准方法或推荐剔除异常值或者可疑值呢？比较着急！恳请各位高手出手相助！不胜感激！

生物样本库系统全部冻存空间管理采用三维图形显示，直观表现存储使用情况。支持包括低温冰箱、液氮罐、石蜡柜、玻片柜等所有样本存储设备。为了保证所存储样本的质量与安全，系统自动采集记录样本的存储温度。具有冻存设备温度监控报警和断电报警功能。系统采用耐液氮低温二维码，以及自动识别技术，确保了样本信息的准确与安全，对生物样本库管理提供了一整套先进的科学管理方案。患者随访管理系统系统可以根据不同病种、不同研究课题，定制不同的随访计划模板。系统到期会自动弹出随访提醒信息。系统具有电话自动拨号，手机APP随访软件，简化了医生的随访工作量，提高了随访工作效率。随访信息可以与电子病历信息、生物样本库信息联合查询和统计分析我是赵金波，简单介绍我们的系统管理，供参考，希望各位老师给予建议和指导，有不足的地方请直言，我们会改进。科研数据库平台， 包含三个主项目1；科研数据库管理2；生物样本库管理3；随访自动化管理 1；科研数据库；可以在医院在或在科室建立科研数据库，负责把医院的HIS LIS pacs EMR电子病例 这些系统连接到科研数据库中，由于是不同公司安装维护的所以他们是不同的系统，我们可以做对接，转换到科研数据库中。是自动转换的。数据库中是有强大的分析能力，一个病人的数据是全面的，体现在数据库中，数据是保存在相关科室或医院。我们的数据库中您在查询的时候是可以自定义字段的，在做科研数据和分析时候 比较方便。? 特点一：每个课题都可以有独立不同的自定义字段。? 特点二：可与医院现有的HIS、LIS、PACS、EMR等系统对接。? 特点三：可以存储海量的影像资料。如：CT片、手术视频等。? 特点四：具有强大的信息查询检索和数据统计分析功能。? 特点五：支持多中心协作科研模式，支持多家医院信息共享。? 特点六：支持移动设备应用。2；生物样本库系统全部冻存空间管理采用三维图形显示，直观表现存储使用情况。支持包括低温冰箱、液氮罐、石蜡柜、玻片柜等所有样本存储设备。为了保证所存储样本的质量与安全，系统自动采集记录样本的存储温度。具有冻存设备温度监控报警和断电报警功能。系统采用耐液氮低温二维码，以及自动识别技术，确保了样本信息的准确与安全，对生物样本库管理提供了一整套先进的科学管理方案。3；患者随访管理系统系统可以根据不同病种、不同研究课题，定制不同的随访计划模板。系统到期会自动弹出随访提醒信息。系统具有电话自动拨号，手机APP随访软件，简化了医生的随访工作量，提高了随访工作效率。随访信息可以与电子病历信息、生物样本库信息联合查询和统计分析，我们的软件功能介绍时这些，各位专家有好的建议希望您能点拨一些~~！ 谢谢大家

今天，数据像洪水一样泛滥。如何可视化、分析、摘录这浩如烟海的数据，成为许多学科都面临的问题，而且需要多学科的合作。 斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey)的数据迄今为止已经公布了6批，覆盖9583平方度的天区，包含127万多条光谱数据，2008年6月开始第二期巡天，科学产出相当可观。许多新天体都是第一次发现，经常需要根据SDSS名称查找原始观测照片。2.5米的巡天望远镜1998年开始使用，发表了2000多篇论文，但只用了10%的巡天图像数据。据说到2016年用上大型巡天望远镜（LSST）时，三个晚上就可以巡视整个天空，其数据量之大，可想而知。大型强子对撞机每天产生的数据量是SDSS的两倍。 这么多的数据，怎么能可视化，让科学家能进行分析和摘录，搜索和寻找？这是一个大问题。如果做不到这些，收集了再多的数据也没用。这当然首先要有高速度、高存储量的超级计算机，及相应的软件。但这还不够，现在有大课题专门搞海量数据处理。问题是我们应该研究通用的海量数据处理；还是应该由各学科研究专用的海量数据处理技术呢？范德比特大学Dan Masys教授说:理论上说,我们应该一起来研究海量数据处理。但是,实际情况是各专业的研究者已经取得了他们所需要的成果。因为各个专业有自己特定关心的问题。由底向上的分析可能达到某一个高度，而可以互相融合。生物医学家需要与计算生物学家合作。Masys说，范德比特的基础算法和橡树岭国家实验室的万亿次计算机的优化使几千人处理几百万基因数据从5天减少到3小时。可见交叉学科协作和前沿硬件的威力。 什么样的数据、什么样的数据存储和计算结构可以产生有益的科学结果呢？ CMU的Bryant教授认为，Google等公司在数据层面比任何大学和科研机构都做得更多。Google机群运行十亿字索引比BigIron大型机还要好。CMU的Tom Mitchell说：“大型数据集的使用可能带来意想不到的发现。我们可以建立一个计算模型，预言当你想某一个名词的时候，你脑子里的神经活动。”“它用一个由Google提供的万亿字文本集，去寻找该字出现的统计规律。例如，你输入“电话”，它会从动词表中去找，是否会常与“拥抱”，“吃”，等等动词连在一起。” LSST项目计划接近实时地对专业天文学家、博物馆、高中学生及大学、民间科学家开放资源、开放数据。他们希望任何人只要有Web浏览器就可以有效地参与LSST太空探索。他们将与信息产业合作，提高从元数据到动态图像的可视化和查询LSST数据库的工具。 但是，即使是海量数据，也不一定能得到确定性的结果。在生物研究中最近发现即使是三十亿人类基因对的完全索引也没有在卫生保健方面有什么大的突破，因为还缺少关键性的医学数据。波士顿妇女医院用美国国家人类基因研究所收集的2005-2009年的研究，对19000女人的研究只发现心脏病最大的预言者是自报的家庭心脏病史。把这些私人信息和大范围遗传信息索引联系起来几乎是不可能的。因为美国80%大医院医生不用电子病历卡记录病人数据。在生物医学研究中的另一个问题是受过传统训练的科技人员不太愿意接受不带严格参数的数据集。例如流行病学家和制药公司提供的数据集就不包括严格的参数。 问题是：不管是一个什么样的数据集，你是否有一个科学问题和一个回答此问题的科学方法。计算科学需要抽取这些问题，并给更广大的受众提供数据。各行各业的人们已经注意到，社会越来越需要基于证据的决策。譬如说，大学公共政策学院的学生进入机器学习系，并且说：“我想在公共政策和机器学习方面做博士论文，因为我们觉得政策分析将越来越基于证据，而我们希望人们懂得如何分析和收集证据的算法，同时又懂得政策这一方面。所以，CMU打算招收这样的博士生。