检测大数据

[font=&][color=#666666]大数据和人工智能将是新时期高质量社会发展和生态文明建设的新动能。将大数据和人工智能技术应用于水污染监测及防治工作，高度重视大数据和人工智能的使用，在水污染监测数据的生产采集、存储、管理、共享、服务及大数据分析和决策等方面，充分利用互联网、物联网、视频监控、AI图像识别、卫星遥感、无人机等先进技术及手段，打破“信息孤岛”，形成数据联动，通过大数据和人工智能分析和决策为水污染监测及防治和水资源环境保护提供科学支撑，助力我国新时期生态文明建设。[/color][/font]

2019年9月19日，在广东省生态环境厅、广东省环境监测中心的大力支持下，广东省环境保护产业协会、广东省环境监测协会等单位组织召开“2019广东省生态环境监测大数据应用与创新论坛”。阐述了环境大数据的概念、战略规划、平台搭建、关键技术、案例应用，以及产业发展。全文共分为三大部分，第一部分为概述，介绍"互联网+”与大数据、环境大数据；第二部分为技术篇，介绍了环境大数据的平台构建、数据分析、数据采集、组织管理、分析预测、共享与服务、信息安全、运行保障；第三部分为应用篇，介绍行业案例和产业发展。

目前，利用计算机大数据对信息进行搜集和分析已成为各行业研究的热点领域。因此检验机构同样应该与时俱进，可利用大数据平台，通过将检测所得数据和信息与网上现有数据信息进行整合与对比，对检测结果进行更加全面的分析，并为客户提供更加合理化的建议。这不仅提高了工作效率，还创造出更多的价值。此外，还可利用互联网技术建立检验机构的一站式检验服务的网络平台，与客户在网上直接进行对接，不仅使得客户能更加方便的完成检验需求，还提升了检验机构的营收能力和实验室的工作效率，有效形成自身的核心竞争优势。

[align=center]大数据应用提升质量管理[/align][align=center]南京市产品质量监督检验院[/align][align=center]缪娟 顾建华 夏玲芳[/align][b]摘 要：[/b]随着科技的发展和社会的进步，我们已经迈入了大数据时代，本文讨论了大数据对经济和社会生活带来的深刻影响，以及大数据技术对居民息息相关的购物、就医、交通、教育、安全等方面质量提升的应用。[b] 关键词：[/b]大数据 应用 质量提升[b]前言 [/b]现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。“大数据”这个词已经悄然成为了我们的常用词汇，我们也不知不觉迈入了“大数据时代”。虽然大数据是近些年才提出来的说法，但事实上，我们一直生活在数据海洋之中。只是在过去，我们从未意识到这些行为能被记录、被分析、从而成为生活中真实存在的永恒。随着人类的进步和科技的发展，计算机已经成为人们生活和工作中必用的工具。计算机应用的增多带动了数据量的增长，并且带动了互联网产业的发展，这次发展又带来了一次数据增长的高潮。在互联网时代下，每个人都是数据的制造者。近年来，物联网、云计算、移动互联网的进一步应用，使数据呈指数级增长。也正是由于数据疯狂式地增长，“大数据”才慢慢地被各界所研究和应用。一、什么是大数据应用那究竟什么是大数据呢?大数据(big data)，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是指在不可承受的时间范围内用常规软件工具进行获取、管理和处理的数据集合。大数据有5V特点(IBM 提出): Volume (大量)、Velocity (高速)、Variety (多样)、Value (低价值密度)、Veracity (真实性)。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘， 但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。近年来，国家对大数据越来越重视，经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。大数据时代对生活、工作的影响大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。大数据得到了广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。同样，大数据应用可以帮助提升客户服务质量、预警产品质量安全风险、加强内部质量控制，而交通、公安、教育、医疗系统也可以利用大数据服务民生。二、 大数据应用如何提升质量管理自古以来，人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程，大数据作为一种新型的生产工具，它能让我们通过分析海量的数据，得知该如何更有效地分配稀缺的资源。购物、就医、交通、教育、安全……过去数年间，大数据给人们的生产生活带来了很多的改变。大数据应用其实就是信息化社会发展的一个重要阶段，而大数据的应用则给经济和社会生活带来了深刻的影响。每个人在互联网上的交易及行为的过程，包括关注的页面、发表的图文、看过的视频等全都是可以记录的。企业可以充分利用这些数据进行精准营销。大数据通过数据分析，帮助企业客户有效判断用户的信息需求和消费需求，进行精准产品开发，做到最大化的资源整合利用。大数据可以协助医生和科学家去预测病人对于某些疾病的易感染性和其它不利的条件，减少治疗过程的时间和花费，并实施更精准的治疗方案。如医院通过对病人的病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析，便可以准确了解病人的生活情况与生活环境，精确地指出症结引起原因所在，只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预，避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。大数据在交通方面的应用更是意义重大，采用了物联网、大数据以及人工智能等新技术，完善了道路的感知、管控与服务设施，构建智能化的设施管养和交通治理体系。可以按卡口名称、车道名称、车辆类型、车牌号码、车身颜色、车牌颜色、车速范围、车长范围、号牌段范围、时间范围等多项进行分析，从而为制定交通方案提供科学依据。智慧道路建设包括前端硬件和后台软件两个部分。其中前端硬件中最重要的是智慧路灯及智能控制系统，在传统的路灯杆上挂了很多指挥设备，包括环境检测、视频摄像以及WiFi等设备，还预留了5G基站设备空间，前端数据采集和传输更加全面快速。在后台软件方面，主要是建设了智慧道路管理平台，可以实时分析道路上的交通流量，实时监控路面设施的运营状态，通过大数据分析实时优化道路交通组织，使交通管理更加智能化。在过街路口加装监控设施，实现"车多放车、人多放人"的感应控制，根据现场数据实时优化信号灯配时，提高行车和车辆的通行效率和安全性。传统的教学模式映射了工业化时代的标准化、规模化的生产方式特征，以“教师、教材、课堂”为中心的“三中心”教学模式，注重学科知识体系的构建和教师的主导地位，强调课堂上知识的单向传授，但很大程度上忽略了学习者的个性化需求。随着大数据在教育领域的应用，可以更关注师生教与学的特点，并针对性推送教学内容与服务，从而促使教学能够更有效地关注个体，真正实现因材施教，培养出符合信息化时代所需要的个性化、创新型人才。教育评价是提高教育教学质量的有力手段。传统教育评价重视学生考试成绩，重在甄别证明，而忽视了学生综合素质和个性发展，大数据使评价内容更加丰富多元，不仅注重学生的学习成绩，更关注学生的身心健康、学业进步、个性技能、成长体验等方面。评价内容从单纯对知识掌握状况的评价，转向知识、能力和素养并重的综合性评价；评价方式从传统的一次性、总结性评价，转向过程性、伴随性评价；评价手段从试卷、问卷，转向大数据采集分析系统。随着多种基于云的学习平台、学习终端的广泛应用，收集学生的过程性学习数据如学习行为、学习表现、学习习惯等成为可能。通过分析挖掘学生学习的全过程数据，可为学生的自我发展、教师的教学反思、学校的质量提升等提供基于数据的实证分析支持。在给市民生活提供便利的同时，大数据的应用也为人们的安全提供了更加有力的保障。近几年来，电信诈骗已经成为骗子行骗的重要方式，公安局利用人工智能技术对千亿级各类结构化数据进行分析，对特殊群体进行智能定性和危险行为精准预测，有效开展诈骗预警和犯罪预判，实现从事后处置到事前防范，随着预警系统的建立，大数据分析得出电信诈骗同比下降，立案率同比下降，破案率同比上升，保护了人民的财产安全。除了公安局利用大数据系统保护我们的财产安全外，很多居民小区也运用“互联网+智慧社区”的方式为市民建立了一道安全保障，入住人员进行实名制管理，并且对进入人员实现可控管理，小区居民在智慧社区平台实名注册登记及人像信息采集后，便可通过手机、身份证刷卡和刷脸进行开门。大数据为市民提供方便、安全的小区进出系统的同时，还为公安、综治部门提供了小区门禁出入人员记录、开门影像保存信息。这些信息能让相关部门对城市运行状态进行全面感知、态势预测、事件预警，为事故的溯源提供有力保障。随着大数据的融合发展，智能化的综合网络将遍布社会各个角落，信息技术也将改变人们的学习方式、工作方式和娱乐方式。一大批新的就业形态和就业方式将被催生，商业交易方式、政府管理模式、社会管理结构也会发生变化。利用大数据技术进行舆情监测，追踪公众关注的问题，能极大的提升社会科学研究能力。三．结语无论自觉还是被迫，无论愿意不愿意，我们已然进入了大数据时代，成为了数据提供和共享的神经末梢。虽然大数据的拥护者看到了使用大数据的巨大潜力，但也有隐私倡导者担心受到威胁，因为越来越多的人开始收集大量的数据，无论是他们是否会故意透露这些数据或通过社交媒体展示，甚至在不知不觉中通过分享自己的生活而发布了某些具体的细节。同时，分析这些巨大的数据集会使我们的预测能力产生虚假的信息，或将导致作出一些重大和有害的错误决定。此外，数据如果被用心不良的强大的人或机构滥用，后果也不堪设想。总而言之，大数据是一种意识，更是一种工具，所有的工具最终都是为了让我们生活得更加舒适便捷、更加趁心如意，而作为最高智慧生物的我们，要做的便是认识到大数据的无穷威力，学习如何通过这新的工具，积极拥抱这个繁荣的时代，改造世界，创造生活。[b] 参考文献：[/b]1.开发商业智能应用小心大数据“陷阱”《大数据》2017 年6月2.数据科学与大数据分析：数据的发现分析可视化与表示.北京：人民邮电出版社，2016. 3.大数据在检验检测机构的应用探讨《现代经济信息》 赵贵斌2012年01期4.关联规则数据挖掘在客户关系管理中的应用研究.《中国信息界》 李志刚2012, (10):5.大数据在美国食品安全监管中的应用研究及对我国的启示《食品安全质量检测学报》2018 年5月第9卷 第10期6.论大数据时代信息安全的新特点与新要求 《探索与观察》1994-20197.国外数据质量管理研究综述《情报杂志》宋敏　覃正 2007年第2期8. 大数据支撑智慧监管 《农业信息化》吕兵兵 2017年06期

[align=center][/align][align=left]现如今大数据这个名词，想必大家都听说过。大数据在人类生活的各个领域被大量应用，大数据为社会发展进步做出了很大贡献。在检测领域，实验室如何来发挥好检测数据的作用呢。下面，我们就以第一方实验室举例说明。[/align][align=left]第一方实验室，也就是在生产企业内自行建立的实验室。目的是为正常生产提供全流程检测服务，保证生产的连续进行。第一方实验室的大量检测数据是一种数据宝库，发掘好宝库资源，可以为企业创造价值。如何来做好这项工作，我个人认为，可以从这么三个方面进行。大宗进厂原料、过程工艺数据以及出厂成品数据。做好这三个方面的数据统计分析，可以为企业主要进厂原料的质量保证开发供应商提供数据支持，过程工艺数据的统计分析为优化运行确保稳定安全生产提供帮助。[/align][align=left]要做好数据的统计分析工作，首先就是日常数据的搜集整理和汇总。二是安排专人负责统计分析 ，每日对数据进行汇总，每月对数据进行统计整理，由技术人员对数据进行分析。分析内容包括：数据的趋势分析，与同期比较变化情况，最大值。最小值，数据分布情况等。实验室可以根据需要进行侧重分析。三是，分析报告编制好后，实验室组织技术力量进行讨论完善。特别是对通过数据表现出的某种确定现象，例如：明显的趋势上升或下降，应立即报告相关部门，特别是生产管理部门和生产部门，提请其注意变化。四是，数据的统计分析工作一定要坚持做长期做，切不可半途而废。[/align][align=left]因为，在长期的稳定生产情况下，也许多次的统计分析没有何种变化，发现不了声明问题或现象，但是，从长期长远来看，这些数据的统计分析就会发挥出很大作用。[/align]

[font=宋体, SimSun][size=18px]各有关单位：[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]依据《中华人民共和国标准化法》、国标委及民政部《团体标准管理规定》的文件精神，按照《中华环保联合会团体标准管理办法（试行）》的相关规定，我会组织专家对[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]北京环丁环保大数据研究院、[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]北京市生态环境监测中心、北京微芯区块链与边缘计算研究院、联通数字科技有限公司牵头申报的《生态环境大数据数据字典编制指南》《生态环境大数据平台数据接入技术规范》《生态环境大数据管理平台架构技术指南》《智能质控生态环境物联网设备技术规范》四项团体标准进行了立项审查。经审查，上述四项团体标准符合立项条件，现批准立项并将项目名称、主要起草单位等项目信息（见附件）在全国团体标准信息平台网站（http://www.ttbz.org.cn）予以公示。[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]请起草单位严格按照有关规定抓紧组织实施，严把质量关，确保标准的适用性和有效性，按期完成标准的编制工作。同时，欢迎有关单位积极申报四项团体标准的起草制定工作。[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px] [/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]公示期间如有任何建议和要求，请与秘书处联系。[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]特此公告。[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]联 系 人：罗春辉 [/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]联系电话：010-51230041 / 13381263545[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]附 件：团体标准立项公告列表[/size][/font][align=right][/align][table][tr][td=1,1,265][font=宋体, SimSun][size=18px]项目名称[/size][/font][/td][td=1,1,47][font=宋体, SimSun][size=18px]制修订[/size][/font][/td][td=1,1,58][font=宋体, SimSun][size=18px]项目周期[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]（月）[/size][/font][/td][td=1,1,210][font=宋体, SimSun][size=18px]主要起草单位[/size][/font][/td][/tr][tr][td=1,1,265][align=left][font=宋体, SimSun][size=18px]生态环境大数据数据字典编制指南[/size][/font][/align][/td][td=1,1,47][font=宋体, SimSun][size=18px]制定[/size][/font][/td][td=1,1,58][font=宋体, SimSun][size=18px]12[/size][/font][/td][td=1,1,210][align=left][font=宋体, SimSun][size=18px]北京环丁环保大数据研究院、北京市生态环境监测中心、北京微芯区块链与边缘计算研究院、联通数字科技有限公司[/size][/font][/align][/td][/tr][tr][td=1,1,265][align=left][font=宋体, SimSun][size=18px]生态环境大数据平台数据接入技术规范[/size][/font][/align][/td][td=1,1,47][font=宋体, SimSun][size=18px]制定[/size][/font][/td][td=1,1,58][font=宋体, SimSun][size=18px]12[/size][/font][/td][td=1,1,210][font=宋体, SimSun][size=18px]北京环丁环保大数据研究院、北京市生态环境监测中心、北京微芯区块链与边缘计算研究院、联通数字科技有限公司[/size][/font][/td][/tr][tr][td=1,1,265][align=left][font=宋体, SimSun][size=18px]生态环境大数据管理平台架构技术指南[/size][/font][/align][/td][td=1,1,47][font=宋体, SimSun][size=18px]制定[/size][/font][/td][td=1,1,58][font=宋体, SimSun][size=18px]12[/size][/font][/td][td=1,1,210][font=宋体, SimSun][size=18px]北京环丁环保大数据研究院、北京市[/size][/font][font=宋体, SimSun][size=18px]生态环境监测中心、北京微芯区块链与边缘计算研究院、联通数字科技有限公司[/size][/font][/td][/tr][tr][td=1,1,265][align=left][font=宋体, SimSun][size=18px]智能质控生态环境物联网设备技术规范[/size][/font][/align][/td][td=1,1,47][font=宋体, SimSun][size=18px]制定[/size][/font][/td][td=1,1,58][font=宋体, SimSun][size=18px]12[/size][/font][/td][td=1,1,210][font=宋体, SimSun][size=18px]北京环丁环保大数据研究院、北京市生态环境监测中心、北京微芯区块链与边缘计算研究院、联通数字科技有限公司[/size][/font][/td][/tr][/table][font=仿宋][size=19px] [/size][/font][img]https://www.ttbz.org.cn/ueditor/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_pdf.gif[/img][url=https://www.ttbz.org.cn/upload/file/20240606/6385329018437341896951194.pdf]关于《生态环境大数据数据字典编制指南》等四项团体标准立项的公告.pdf[/url]

什么是大数据分析 ？分析大数据有哪几个方面？

[align=center][b][font=黑体]大数据建模[/font][font=黑体]、[/font][font=黑体]分析[/font][font=黑体]、[/font][font=黑体]挖掘[/font][font=黑体]技术[/font][font=黑体]应用[/font][font=黑体]研修[/font][/b][/align][font=宋体][font=宋体]为响应科研及工作人员需求，根据《[/font][font=宋体]guowuyuan关于推行终身职业技能培训制度的意见》提出的“紧跟新技术、新职业发展变化，建立职业分类动态调整机制，加快职业标准开发工作”要求，中国管理科学研究院现代教育研究所联合北京龙腾亚太教育咨询有限公司特举办[/font][/font][b][font=宋体]“大数据建模、分析、挖掘技术应用研修班”[/font][/b][font=宋体]。[/font][b][font=宋体]时间[/font][font=宋体][font=Arial]2022[/font][font=宋体]年[/font][font=Arial]8[/font][font=宋体]月[/font][font=Arial]5[/font][font=宋体]日 [/font][/font][font=Arial]—[/font][font=宋体] [font=Arial]2022[/font][font=宋体]年[/font][font=Arial]8[/font][font=宋体]月[/font][font=Arial]9[/font][font=宋体]日 北京（同时转线上直播） [/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Arial]5[/font][font=宋体]日报到，[/font][font=Arial]6[/font][font=宋体]日[/font][font=Arial]-9[/font][font=宋体]日上课）[/font][/font][font=宋体]目标[/font][/b][font=宋体]1.掌握大数据建模分析与使用方法。[/font][font=宋体]2[/font][font=宋体].掌握大数据平台技术架构[/font][font=宋体]。[/font][font=宋体]3.[/font][font=宋体][font=宋体]掌握国内外主流的大数据分析与[/font][font=宋体]BI商业智能分析解决方案[/font][/font][font=宋体]。[/font][font=宋体]4.[/font][font=宋体]掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用[/font][font=宋体]。[/font][font=宋体]5.[/font][font=宋体][font=宋体]掌握主流的基于大数据[/font][font=宋体]Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用[/font][/font][font=宋体]。[/font][font=宋体]6.[/font][font=宋体][font=宋体]掌握基于[/font][font=宋体]Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。[/font][/font][font=宋体]7[/font][font=宋体].掌握常见的机器学习算法[/font][font=宋体]。[/font][b][font=宋体]课程[/font][/b][table][tr][td][align=center][b][font=宋体]时间安排[/font][/b][/align][/td][td][align=center][b][font=宋体]课程大纲[/font][/b][/align][/td][td][align=center][b][font=宋体]详细内容[/font][/b][/align][/td][td][align=center][b][font=宋体]实践训练[/font][/b][/align][/td][/tr][tr][td=1,4][align=center][b][font=宋体]第一天[/font][/b][/align][align=center][b][font='Times New Roman'] [/font][/b][/align][/td][td][b][font=宋体]一、大数据概述[/font][/b][/td][td][font=宋体]1.大数据及特点分析[/font][font=宋体]2.大数据关健技术[/font][font=宋体]3.大数据计算模式[/font][font=宋体]4.大数据应用实例[/font][/td][td][font='Times New Roman'] [/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]二、大数据处理架构[/font][font=宋体]Hadoop[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体]1.Hadoop项目结构[/font][font=宋体]2.Hadoop安装与使用[/font][font=宋体]3.Hadoop集群的部署与使用[/font][font=宋体]4.Hadoop 代表性组件[/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.Hadoop Single Node Cluster[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2. Hadoop Multi Node Cluster[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]三、分布式文件系统[/font][font=宋体]HDFS[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.HDFS[/font][font=宋体]体系结构[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.HDFS[/font][font=宋体]存储[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.HDFS[/font][font=宋体]数据读写过程[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]创建与查看[/font][font=Times New Roman]HDFS[/font][font=宋体]目录[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]从本地计算复制文件到[/font][font=Times New Roman]HDFS[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]将[/font][font=Times New Roman]HDFS[/font][font=宋体]文件复制到本地计算机[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.[/font][font=宋体]复制与删除[/font][font=Times New Roman]HDFS[/font][font=宋体]文件[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]5.Hadoop HDFS Web[/font][font=宋体]浏览[/font][font=Times New Roman]HDFS[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]四、分布式数据库[/font][font=宋体]HBase[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.HBase[/font][font=宋体]访问接口[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.HBase[/font][font=宋体]数据类型[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.HBase[/font][font=宋体]实现原理[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.HBase[/font][font=宋体]运行机制[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]5.HBase[/font][font=宋体]应用[/font][/font][/td][td][font=宋体] [/font][/td][/tr][tr][td=1,4][align=center][b][font=宋体]第二天[/font][/b][/align][align=center][b][font='Times New Roman'] [/font][/b][/align][/td][td][b][font=宋体][font=宋体]五、[/font][font=Times New Roman]MapReduce[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.MapReduce[/font][font=宋体]体系结构[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.MapReduce[/font][font=宋体]工作流程[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]资源管理调度框架[/font][font=Times New Roman]YARN [/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.MapReduce[/font][font=宋体]应用[/font][/font][/td][td][font=宋体] [/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]六、[/font][font=宋体]Spark[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.Spark[/font][font=宋体]生态与运行架构[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.Spark SQL[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.Spark[/font][font=宋体]部署与应用方式[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.Python Spark [/font][font=宋体]安装[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]本地运行[/font][font=Times New Roman]pyspark[/font][font=宋体]程序[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]在[/font][font=Times New Roman]Hadoop YARN [/font][font=宋体]运行[/font][font=Times New Roman]pyspark[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.Spark Web UI[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]七、[/font][font=宋体]IPython Notebook运行Python Spark程序[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.Anaconda[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.IPython Notebook[/font][font=宋体]使用[/font][font=Times New Roman]Spark[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]使用[/font][font=Times New Roman]IPython Notebook[/font][font=宋体]在[/font][font=Times New Roman]Hadoop YARN[/font][font=宋体]模式运行[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]在不同模式运行[/font][font=Times New Roman]IPython Notebook[/font][font=宋体]运行[/font][font=Times New Roman]Python Spark[/font][font=宋体]命令[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.Python [/font][font=宋体]程序开发[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]八、[/font][font=Times New Roman]Python Spark[/font][font=宋体]集成开发环境[/font][/font][/b][/td][td][font='Times New Roman']1.Python Spark[font=宋体]集成开发环境部署配置[/font][/font][font='Times New Roman']2.Spark[font=宋体]数据分析库[/font][font=Times New Roman]MLlib[/font][font=宋体]的开发部署[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]Spark MLlib[/font][font=宋体]应用程序示例[/font][/font][/td][/tr][tr][td=1,4][align=center][b][font=宋体]第三天[/font][/b][/align][align=center][b][font=宋体] [/font][/b][/align][/td][td][b][font=宋体][font=宋体]九、[/font][font=Times New Roman]Python Spark[/font][font=宋体]决策树二分类与多分类[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]决策树原理[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]大数据问题[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]决策树二分类[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.[/font][font=宋体]决策树多分类[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]搜集数据[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]数据准备：导入并转换数据、提取特征字段、提取标签[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3. Python Spark[/font][font=宋体]建模，训练模型 [/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.[/font][font=宋体]预测数据[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]5.[/font][font=宋体]评估数据，给出评价指标并得到评估结果[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]十、[/font][font=Times New Roman]Python Spark[/font][font=宋体]支持向量机[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]支持向量机[/font][font=Times New Roman]SVM [/font][font=宋体]原理与算法[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.Python Spark SVM[/font][font=宋体]程序设计[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]数据准备[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]建立[/font][font=Times New Roman]SVM[/font][font=宋体]模型，训练模型 [/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]评估参数并找出最优参数[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.[/font][font=宋体]根据模型进行预测[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]十一、[/font][font=Times New Roman]Python Spark [/font][font=宋体]贝叶斯模型 [/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]朴素贝叶斯模型原理[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.Python Spark[/font][font=宋体]贝叶斯模型程序设计[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]建模贝叶斯模型，并进行对参数估计[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]训练模型，得到最优参数[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]根据模型进行预测[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]十二、[/font][font=Times New Roman]Python Spark[/font][font=宋体]逻辑回归[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]逻辑回归原理[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.Python Spark[/font][font=宋体]逻辑回归程序设计[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.Python Spark[/font][font=宋体]逻辑回归建模[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]根据模型进行分类[/font][/font][/td][/tr][tr][td=1,4][align=center][b][font=宋体]第四天[/font][/b][/align][align=center][font='Times New Roman'] [/font][/align][/td][td][b][font=宋体][font=宋体]十三、[/font][font=Times New Roman]Python Spark[/font][font=宋体]回归分析[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]大数据分析[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]数据集介绍[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.Python Spark[/font][font=宋体]回归程序设计[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]数据准备[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]训练回归模型[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]建立评估指标[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.[/font][font=宋体]训练回归模型，并找到最优参数[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]5.[/font][font=宋体]根据模型进行预测[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]十四、[/font][font=Times New Roman]Spark ML Pipeline [/font][font=宋体]机器学习流程分类[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]机器学习流程组件：[/font][font=Times New Roman]StringIndexer[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]OneHotEncoder[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]VectorAssembler[/font][font=宋体]等[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]使用[/font][font=Times New Roman]Spark ML Pipeline [/font][font=宋体]机器学习流程分类程序设计[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]数据准备[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]建立机器学习[/font][font=Times New Roman]Pipeline[/font][font=宋体]流程[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]使用[/font][font=Times New Roman]Pipeline[/font][font=宋体]流程训练[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.[/font][font=宋体]使用[/font][font=Times New Roman]PipelineModel[/font][font=宋体]预测[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]5.[/font][font=宋体]评估模型准备率[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体][font=宋体]十五、[/font][font=Times New Roman]Python Spark [/font][font=宋体]创建推荐引擎[/font][/font][/b][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]推荐算法[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]推荐引擎大数据分析使用场景[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]推荐引擎设计[/font][/font][/td][td][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]搜索数据[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]2.[/font][font=宋体]准备数据[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.[/font][font=宋体]训练模型[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]4.[/font][font=宋体]使用模型进行推荐[/font][/font][/td][/tr][tr][td][b][font=宋体]十六、项目实践[/font][/b][/td][td=2,1][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]日志分析系统与日志挖掘项目实践[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]a[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]Hadoop[/font][font=宋体]，[/font][font=Times New Roman]Spark[/font][font=宋体]，[/font][font=Times New Roman]ELK[/font][font=宋体]技术构建日志数据仓库[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]b[/font][font=宋体]、互联网微博日志分析系统项目[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]1.[/font][font=宋体]推荐系统项目实践[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]a[/font][font=宋体]、电影数据分析与个性化推荐关联分析项目[/font][/font][/td][/tr][/table][align=center][b][font=宋体] [/font][/b][/align][b][font=宋体]郭[/font][font=宋体]老师[/font][font=宋体] [font=宋体]195--1112--2152[/font][/font][font=宋体][font=宋体]G：人工智能技术与咨询[/font][/font][font=宋体][/font][/b][font='Times New Roman'] [/font]

传感器相较于传统的监测仪器价格便宜、监测速度快，能辅助自动监测站点实现空气质量更准确的预报预警：然后我有几个问题，希望大家能帮我一下：1.目前针对环境空气质量监测传感器有哪些？2.传感器实现监测的原理是什么？3.目前国内国外做的好的有什么公司？4.实现环境空气质量预测预警的模型、算法有什么？或者我这种情况应该到什么论坛上能找到答案，我是做环境规划的，感觉问了几个问题也没有比较好的答复，有在环境这个行业比较久的希望也能顺便推荐一下您们经常上的论坛、网站

现在流行大数据，哪些大数据与光谱采购有关？

近几年，“大数据”一次多次出现在人们的视线之中。估计这个词汇， 是由统计学中的专业名词演化出来的（不知对否？）。更多情况下，大数据确实能更全面的反映真实情况。那么，大数据能为食品安全保驾护航、提供支持和服务吗？你说说看法吧。

大数据时代，也就是互联网+时代，企业是否可以结合销售的数据来有选择性的匹配生产标准物质或者溶液？谈谈你的看法。

[align=center][b]《中国计量》将开栏讲述“计量工匠”的故事[/b][/align][align=left] 2016年3月5日，李克强总理在第十二届全国人大第四次会议上做政府工作报告时提出，鼓励企业开展个性化定制、柔性化生产，培育精益求精的工匠精神，增品种、提品质、创品牌。近年来耳熟能详的“中国智造”“中国创造”“中国精造”“工匠精神”，成为决策层共识，写进政府工作报告，尤为难得和宝贵。更使一贯秉持精益求精精神的广大计量人为之一振。[/align][align=left] “玉不琢，不成器”。工匠精神不仅体现了对产品精心打造、精工制作的理念和追求，更是要不断吸收最前沿的技术，创造出新成果。工匠精神落在个人层面，就是一种认真精神、敬业精神。其核心是不仅仅把工作当作赚钱养家糊口的工具，而是树立起对职业敬畏、对工作执着、对产品负责的态度，极度注重细节，不断追求完美和极致，给客户无可挑剔的体验。将一丝不苟、精益求精的工匠精神融入每一个环节，成就打动人心的一流产品及质量。这种精神，就是我们计量人历来追求的精神，也是一大批默默奋战在计量一线的计量工作者的真实写照。[/align][align=left] 请大家关注这样的计量工匠，请大家告诉大家，正是这样的计量工匠、这样的匠心计量，打造了我们今天计量事业的辉煌，这样的计量精神所散发出来的光芒，正当其时，它穿越历史，点亮未来，永不明灭！[/align][align=left] 人物事迹应充分展现计量人爱岗敬业、精益求精的工匠精神实质，人物塑造力求鲜活生动。来稿字数4000字以内为宜，并请提供1-2张计量工匠的工作现场照。[/align][align=left][/align][align=center][b]“大数据与计量”专题征稿[/b][/align][align=left][/align][align=left] 继“互联网+”热潮席卷中国大地之后，“大数据”理论、大数据应用也正方兴未艾。时代的发展，科技的日新月异，各种“风口”纷至沓来。计量，是关乎测量的科学，在种种科学的“风口”面前，计量必将发挥出新的作用。[/align][align=left] 为了探讨“大数据”时代背景下计量工作的应对与发展，本刊拟组织“大数据与计量”专题，广泛邀请有识之士对此专题进行充分论述。内容将涉及以下议题：[/align][align=left]1、什么是大数据；[/align][align=left]2、大数据与计量的关系；[/align][align=left]3、计量工作如何在“大数据”时代背景下，通过发挥自身作用与优势，推动大数据服务经济社会健康快速发展；[/align][align=left]4、计量各部门、机构，如何通过整合自身产生的各类大数据，促进企业、产业的质量提升与发展；[/align][align=left]5、充分利用大数据开展计量工作、服务经济社会的典型案例；[/align][align=left]……[/align]

[list][*][b][color=#cc0000]业务分析的数据范围横跨实时数据和历史数据，既需要低延迟的实时数据分析，也需要对 PB 级的历史数据进行探索性的数据分析。[/color][/b][*][b][color=#cc0000]可靠性和可扩展性问题，用户可能会存储海量的历史数据，同时数据规模有持续增长的趋势，需要引入分布式存储系统来满足可靠性和可扩展性需求，同时保证成本可控。[/color][/b][*][b][color=#cc0000]技术栈深，需要组合流式组件、存储系统、计算组件。[/color][/b][*][b][color=#cc0000]可运维性要求高，复杂的大数据架构难以维护和管控。[/color][/b][/list]

[url=https://www.instrument.com.cn/netshow/SH116147/C541533.htm][b][size=14px][color=#000000]多功能食品安全检测仪[/color][/size][/b][/url][size=14px][color=#000000]以其一键上传满足现场流动检测需求的特点，成为食品安全领域的得力助手。该检测仪器在保障食品安全方面具有多项优势，使其成为各类单位和企业的理想选择。[/color][/size][align=center][size=14px][color=#000000][img=1.jpg,450,450]https://img1.17img.cn/17img/images/202312/uepic/985174cd-357f-4b75-85a7-9b52bcda5a42.jpg[/img][/color][/size][/align][color=#000000][b][size=14px]一键上传 保障实时性[/size][/b][/color][size=14px][color=#000000]多功能食品安全检测仪器搭载一键上传功能，可将检测结果快速、方便地上传至云端或监管平台。这种实时上传的特性，确保了检测数据的即时性，有助于迅速采取应对措施，保障食品安全。[/color][/size][color=#000000][b][size=14px]满足现场流动检测需求 灵活应对[/size][/b][/color][size=14px][color=#000000]随着食品产业的不断发展，对食品安全的检测需求也日益增加。多功能食品安全检测仪器具备便携式设计，适应于现场和流动检测需求。不论是在生产线上、农田中、还是商超市场，都能灵活应对，随时进行食品安全检测。[/color][/size][color=#000000][b][size=14px]多项功能集成 全面保障[/size][/b][/color][size=14px][color=#000000]该仪器集成了多个检测功能，涵盖了有机磷、氨基甲酸酯类农药、瘦肉精激素类、抗生素残留类、水产品安全等多个方面。一台设备即可满足多个检测项目，全面保障食品安全，同时提高了工作效率。[/color][/size][color=#000000][b][size=14px]云监管平台 数据集中管理[/size][/b][/color][size=14px][color=#000000]多功能食品安全检测仪器配备云监管平台，实现了数据的集中管理。[/color][/size][size=14px][color=#000000]通过局域网和互联网，检测结果可以直接传送至食品安全监管平台。这种有效的数据管理方式，为区域食品安全监管提供了便捷手段，实现了大数据分析和长短期动态的监测与预警。[/color][/size][color=#000000][b][size=14px]一体化主机 多通道检测[/size][/b][/color][size=14px][color=#000000]设备采用一体化设计，主机包含食品安全检测模块、多通道农药残留检测模块、胶体金免疫层析检测模块等。这种一体化设计使得在同一软件下实现所有检测项目的操作，并通过同一窗口直观显示检测结果，提高了操作的便捷性和效率。[/color][/size][color=#000000][b][size=14px]胶体金模块检测方式 全自动化操作[/size][/b][/color][size=14px][color=#000000]胶体金模块采用轨道式自动传输扫描，检测完成后自动退出检测卡。这种全自动化的操作方式，不仅提高了检测的准确性，也减轻了操作人员的工作负担。[/color][/size][color=#000000][b][size=14px]结果判定线可修改 数据不丢失[/size][/b][/color][size=14px][color=#000000]仪器的结果判定线可修改，对照值标定值可保存，即便在断电的情况下也不会丢失数据。这为数据的长期保存和后续分析提供了方便。[/color][/size][size=14px][color=#000000]多功能食品安全检测仪器以其强大的功能、灵活的操作、实时上传的特性，成为食品安全领域不可或缺的工具，为确保食品质量、保障消费者健康提供了有力支持。[/color][/size][来源：山东优云谱光电科技有公司

为助力群众安全出行，国家政务服务平台“防疫健康码”整合“通信大数据行程卡”，这意味着健康码、行程码在全国全面实现一页通行式的“二码合一”。打开支付宝健康码就能看到行程码，减少操作步骤，方便通行检验。(央视)

有两个问题向做过icp-aes的高人请教：1.icp-aes 检测K,Na,Ca,Mg,Cu,Zn,Cd,Pb,八个元素的仪器检测限（一般，忽略仪器差别）2.质控标准溶液误差多大时说的数据可以接受？还有平行样的误差多大数据 可以接受？同一个样品溶液，进三针的变异系数应不大于多少？本人没做过icp-aes，现有一批数据要评价，希望大家能帮忙？另外看到大家做检出限是用空白测定11次，标准偏差的3倍为检出限，这个检出限应该是仪器的检出限吧，那方法的检出限你们怎么定？

大数据背景下光谱该如何发展

[font=微软雅黑][color=#444444]贵州财经大学主办的2020大数据应用与经济管理国际会议（ICBDEM2020）定于 2020年3月27-28日在贵州省贵阳市召开，欢迎参加。[/color][/font][font=微软雅黑][color=#444444]会议主题[/color][/font][color=#444444][font=微软雅黑][color=#444444]1.大数据应用[/color][/font][font=微软雅黑][color=#444444]数据挖掘，人工智能分析，机器学习，智能感知，挖掘建模，大数据架构，大数据管理，大数据安全和隐私，大数据和云技术，[/color][/font][font=微软雅黑][color=#444444]大数据和物联网以及大数据在政务、金融、工业、营销、健康医疗等领域的应用。[/color][/font][font=微软雅黑][color=#444444]2.经济管理[/color][/font][font=微软雅黑][color=#444444]经济学，宏观经济管理，投资经济学，国际经济与贸易，会计学，工商管理，信息管理与信息系统，市场营销，电子商务[/color][/font][/color]

直读光谱如何和大数据联系在一起

[align=center][b]环境大数据 助力北京打胜“清洁空气”之役[/b][/align]

有几台这样的机器，经常会出现突然无规律的出现总氮接近量程的大数据，有的偶尔出现，有的会频繁出现。经检查，可以排除企业排水情况，试剂也没有问题。最后发现试剂管路有问题，但不能确定哪根管路有问题，都是全部更换，然后两至三个月不会出现问题。过两三个月，又会出现这样的问题。大家有谁遇到过，具体是什么原因造成的呢？

[font=-apple-system, BlinkMacSystemFont, &][color=#05073b][size=16px]　　病毒细菌检测仪如何评估检测数据，病毒细菌检测仪评估检测数据的方法涉及多个方面，主要包括数据的准确性、灵敏度、特异性、重复性以及与标准方法的对比等。以下是对这些方面的详细分析：　　一、数据的准确性　　与传统方法的对比：病毒细菌检测仪的检测结果应当与传统微生物培养方法或其他准确的微生物检测方法具有一致性。这是评估数据准确性的重要标准。通过对比两种方法的结果，可以判断检测仪的准确度。　　标准物质检测：使用已知浓度的标准物质(如特定种类的病毒或细菌)进行检测，将检测结果与标准物质的浓度进行对比，以评估检测仪的准确性。　　二、灵敏度与特异性　　灵敏度：病毒细菌检测仪应能够在低微生物含量下进行可靠的检测。这要求检测仪具有较高的灵敏度，能够检测到微量的微生物。　　特异性：检测仪的检测结果应主要受到目标微生物的影响，而不受其他物质的干扰。特异性是评估检测仪在复杂环境中准确识别目标微生物的能力。　　三、重复性　　多次检测：在相同条件下对同一样本进行多次检测，观察检测结果的稳定性。如果多次检测结果基本一致，说明检测仪的重复性良好。　　变异系数：计算多次检测结果的变异系数，以量化检测结果的稳定性。变异系数越小，说明检测仪的重复性越好。　　四、检测标准与范围　　检测标准：参考相关国家标准或行业标准，如《GB/T 4789.2-2022 食品微生物学检验 菌落总数测定》等，评估检测仪的检测结果是否符合标准要求。　　检测范围：了解检测仪的检测范围，确保其在预定范围内进行检测。超出检测范围的结果可能不准确或无法解释。　　五、数据分析与解读　　数据分析：使用统计软件对检测数据进行处理和分析，如计算平均值、标准差、置信区间等，以量化检测结果的不确定性。　　结果解读：根据数据分析结果和检测仪的说明书或操作手册，对检测结果进行解读。注意区分合格、警告和不合格等不同的结果等级。　　六、实际应用中的注意事项　　样品前处理：确保样品在检测前经过适当的前处理，如稀释、培养等，以提高检测的准确性和灵敏度。　　操作规范：遵循检测仪的操作规程和注意事项，确保操作过程规范、准确。　　维护保养：定期对检测仪进行维护保养，如清洁、校准等，以保证其性能和稳定性。　　综上所述，评估病毒细菌检测仪的检测数据需要从多个方面进行综合考量。在实际应用中，应结合具体情况选择合适的评估方法和标准。[img=,690,690]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/07/202407171141238127_4767_6098850_3.jpg!w690x690.jpg[/img][/size][/color][/font]

科技日报多伦多11月27日电 （记者冯卫东）近年来，对空气污染与心血管疾病、哮喘之间的流行病学关系的理解已变得越来越精确，但到底什么地方的空气污染最严重，往往受制于空[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/bp][color=#3333ff]气质[/color][/url]量监测站点的严重不足。为更精确地衡量空气污染程度，加拿大科学家正开发一款可部署在城市电线杆上的廉价监测器。 多伦多大学应用科学和工程学院大气气溶胶研究中心娜塔莉娅米哈伊洛娃开发的这款鞋盒大小的设备，由锂电池和小太阳能板供电，里面布满了传感器和探测器，可测量空气中的细小颗粒物和氮氧化物、挥发性有机化合物、一氧化碳的浓度。组件的价格可保持在300美元以下，经改装后也可适用于室内空[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/bp][color=#3333ff]气质[/color][/url]量的监测。 米哈伊洛娃称，该监测器可无线连接数据网络，将测量数据实时反馈到中央数据库，用户可到网站上查询特定街区的污染水平，以便调整自己的出行路线，或要求政府部门处理当地的污染源。 目前，米哈伊洛娃及其团队已在靠近高速公路的地方安装了十几个自制的污染监测站，以研究交通对附近空[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/bp][color=#3333ff]气质[/color][/url]量的影响。其最终目标是鼓励当地政府在城市周围大量部署这些低成本的检测设备，以创建一个更细致、更实时的污染地理图。[b][font=楷体_GB2312] 总编辑圈点[/font][/b][font=楷体_GB2312] 传感器、无线传输、中央数据库、大数据处理以及更健康、便捷的生活指导，这就是用物联网建设智慧城市的典型应用。如果能精确、实时了解空气污染状况，“北京的雾霾到底是由汽车尾气还是烹饪油烟造成”这样的问题便可迎刃而解，每一个工厂的污染物排放便可量化，治污工作在数据的支持下也会更加科学高效。可以说，这样的物联网系统正是我们所需要的，只是希望价格能尽快降下来，当然要发展成能装在手机上的模块会更完美。[/font]来源：中国科技网-科技日报 作者：冯卫东 2013年11月28日

[align=center]用互联网为检测机构赋能[/align]在这个万物互联的时代，检验检测作为高技术、生产性和科技服务业的一种重要业态，在推动经济发展和优化产业结构发挥了重要作用。互联网+零售、+制造业、+金融、+[color=#1a1a1a]‧ ‧ ‧ ‧ ‧ ‧ [/color]，各行各业都面临互联网时代的机遇和挑战，检测机构需要主动站在“互联网+”风口上，乘势而上，通过与互联网的融合，激发创新活力，实现服务转型，变加法为乘法，开动检验检测服务业发展的高速列车。一、检验检测服务业与互联网的深度融合（一）互联网是打破检测机构和客户需求连接壁垒的重要手段“互联网+”时代，基于互联网的B2C、B2B业务模式，在商品批发零售、金融服务业等众多领域已经得到成熟广泛的运用，为行业的发展注入了新的活力。检验检测服务的对象群体具有分散性和广泛性的特征，传统的线下检测服务，受到市场经济效益、资源合理配置等因素的制约，导致检测机构无法全覆盖式地建设服务网点，与客户建立更紧密的联系。互联网技术的高速发展，为打破检测机构与客户需求连接壁垒提供了技术支撑，有助于提升检测机构服务能力多元化发展，为客户提供精准、快速、便捷的检验服务，客户也可以通过互联网平台发布需求，精确寻找合适的检测机构，实现检测机构和客户之间的零距离。（二）互联网技术有利于高质高效利用检验检测资源互联网的本质，是可以提供一个多点互联的平台，并且提供一个信息数据可以低价高效收集、整理、分析的媒介。在互联网时代，客户需求变化增速，专业程度提升，单靠一家检测机构的能力建设和人员配置已经很难满足客户的整体需求，互联网平台的应用可以快速整合全球检验检测资源，满足客户的多元化需求，同时指导检测机构发掘自身优势，精确瞄准目标客户人群，避免检测机构发展的同质化，要求检测机构有重点的全面做大做强，把优势扩大，把专业做深，提供独特的服务内容，打造一个影响力大的品牌。（三）互联网技术助力检测机构转型升级互联网时代，数据采集的困难已被成功突破，我们不再仅依靠样本量较小的抽样数据，而是依靠更大的数据集合，来支撑对事物的判断和分析。质量大数据的价值，并不在于数据本身，而是在于数据分析后的应用。例如缺陷产品召回，就是大数据应用的产物，消费者通过产品使用过程中的质量体验，形成有效的信息发布在互联网上，当数据信息累计到一定的总量，这些数据就天然形成了针对某个产品质量的分析报告，通过数据集合，暴露出产品存在的质量问题，最终导致企业召回缺陷产品的结果。质量大数据的来源，除了消费者使用过程中的质量数据，还包括企业在产品使用过程中通过技术手段采集到的数据，以及检测机构在检验检测过程中测试出的质量数据。互联网技术附带的信息采集和信息处理功能，可以把来源于不同层面和不同角度的数据信息整理分析，挖掘出新的价值和作用，把零散的数据进行科学的整合分析，发现行业发展、产品制造过程中存在的质量问题和安全隐患，有针对性的提升产品质量，对指导行业高质量发展有重要的意义。未来，检测机构的服务内容一定会跨越提供单纯的测试工作，承担起数据收集、整理与分析工作，通过大数据分析产品技术特性和行业发展现状，为企业产品提质升级，为政府监管、产业布局和社会关注提供更全面的数据支撑，这将会成为检测机构转型升级的新模式。二、南京市质检院（NQI）需求导向型互联网+的实践案例分享（一）基于监管需求的互联网应用[b]1. 对接质量监督信息管理平台系统[/b]支持江苏省质监、工商部门实践“互联网+监管”模式，协助参与系统流程设计和开发，全面对接系统接口开放和调试运行工作，目前江苏省质量监督信息管理平台系统已成功上线运行，江苏省流通领域商品质量综合监管系统正在试运行。系统实现监督抽查任务从抽查实施方案评审、任务下达、抽样过程、检验结果、分析报告、费用结算、不合格企业后处理工作全部一张网在线上运行。让监督抽查工作过程每个关键环节都在系统留痕，使检验结果数据，不合格案件办理可追溯到抽样全过程。[b]2.食用农产品智慧监管系统[/b]从监管部门对食用农产品质量安全监管的短期和长期需求出发，开发食用农产品智慧监管系统。对智慧监管系统进行局部模块化设计、高度兼容性设计和适度前瞻性设计，系统覆盖食用农产品生产、加工、流通、消费、监管等各个环节，充分整合行政、检测、标准技术、服务与企业信息资源，建立多方协同工作机制。对接食用农产品的检测网络，全面开展系统业务对接，具备数据采集、数据加工、清理对比、信息挖掘、监测分析、统计报告等多项功能，并配套专业持续的运营服务，保证系统正常运行和不断完善。系统支撑监管部门网上实时数据监督，有效弥补基层监管力量不足。[b]3.电子商务大数据分析系统[/b]为满足电子商务领域质量风险监测和质量监管需要，开发建设电子商务大数据分析系统。系统通过爬虫采集互联网电商网站中的手机服装类数据，同时有针对性地采集关键字搜索引擎数据和国家重要省市质监和工商数据，在此基础上，进行大数据分析，并提供方向性报告。[b]（二）基于客户需求的互联网应用1.远程质量监管和技术验证系统[/b]基于贵金属珠宝企业需求，自主研发了一套互联网+检验检测平台与企业产销全程结合的远程质量监管和技术验证系统。通过实地质量检测，我院技术人员远程审核并控制标签打印的全新过程，改变了原有企业人员送样检样的过程，节约了珠宝贵金属企业检测物流及金融成本。目前，该系统挂签总量已达数百吨，累计为珠宝行业节省成本近百亿，同时我院也从远程质量服务中累计收入超一亿，成为我院跨越发展的支柱业务。[b]2.中小微企业服务信息化系统[/b]根据总局对于检验检测公共技术服务平台支持中小微企业健康发展的要求，满足服务中小微企业工作需要，自主开发了“中小微企业服务管理系统”。通过系统建立客户服务方案，及时记录对中小微企业的具体服务内容、服务结果、服务反馈以及中小微企业提出的意见和建议，对技术服务过程实施电子化动态管理；实现减免服务费用线上审批和统计，提高了效率；实现了中小微企业服务的“统一管理，精准服务”。3.[b]互联网检测认证服务平台[/b]为满足电子商务企业及客户需求，联合认监委信息中心正在开发互联网检测认证服务平台。将实现为电子商务模式提供检验检测认证互联网服务，为中小微企业提供仪器设备共享、标准事务所等公共服务，消费品安全网络风险评估监测等功能。[b]4.“一料一码”产品质量认证[/b]与国内知名某精炼有限公司开展“一料一码”产品质量认证合作，依托检测信息数据，将原料金、投资金条等产品相关检测数据与产品创意理念、寓意构思、维护保养等信息内置于统一的系统后台中，将检测信息采用数字编码技术以二维码形式刻制在贵金属产品表面，消费者通过扫码在移动端进行内容查询。通过认证二维码实现产品全生命周期追溯，此模式有助于企业产品推广、诚信经营，帮助消费者规避风险，普及相关行业知识，做到明明白白消费。[b]（三）基于自身需求的信息化应用1.LIMS实验室信息化管理系统[/b]顺应互联网+形势，建立实验室数字化管理系统，正在开发建设LIMS实验室信息化管理系统。整合实验室检验检测、业务系统、客户管理系统，实现仪器数据自动化采集，检验检测全过程监控，客户管理集中化、电子化。建立检验检测一体化平台，提供信息统一出入口，充分满足客户需求。通过高效的信息化系统，实现对质量、检测和人机料法环全方位管理。顺应实验室信息化发展趋势，创造实验室高端化、服务化、低碳化、数字化和智能化的发展模式。[b]2.党建、财务、人力资源等内部管理系统[/b]搭建“智慧党建”平台，推进党建信息化。对党员干部系统化管理及云平台教育系统进行全面升级改造，实现党员信息在线管理，并对党员的日常表现从“会、学、能、做”四个维度开展立体化考核。在院及所属公司开发运行财务报销管理系统，实现全院财务事前审批管控全覆盖。通过微信OA系统实现考勤、请销假、会议等移动办公应用。 在检验检测服务转型升级，检验检测机构整合改革的大背景下，构建互联网+检验检测新模式，用大数据、云计算、物联网等互联网技术手段，创新检验检测服务方式，提升检验检测专业能力，突破检验检测关键技术，进一步优化检验检测资源配置，降低检验检测成本支出，建设多方合作共赢的检验检测生态圈，实现检验检测服务业的高质量发展。

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 。

[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]