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质量管理在食品实验室管理中的应用
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-12-05
质量管理作为一种有效的管理方法，在食品实验室管理中得到广泛应用。本文对质量管理的理论和方法进行论述，分析其在食品实验室管理中的重要性，并从人员管理、设备管理、检测方法管理及质量控制等方面探讨质量管理在食品实验室管理中的具体应用。同时，提出加强食品实验室质量管理的建议和措施，以提高食品实验室的检测水平和服务质量，为保障食品安全提供有力支持。
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食品添加剂安全性及其检测技术
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-12-05
随着现代食品工业的发展，食品添加剂在改善食品品质、保障食品安全和满足消费者需求方面发挥着重要作用，食品添加剂的安全性问题也日益受到关注。本文详细介绍了食品添加剂安全性检测指标，探讨了食品添加剂安全性检测技术，包括高效液相色谱法、气相色谱法、质谱法、原子吸收光谱法以及电子舌检测技术等，并提出了一系列确保食品添加剂安全性的措施。
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医药化工企业安全管理问题及对策研究
来源:现代职业安全 发布日期:2024-12-15
本文根据对2008—2023年全国医药化工行业发生的62起生产安全事故进行分析发现，医药化工企业生产安全事故存在中毒和窒息、高处坠落、火灾爆炸事故起数和死亡人数占比较高。目前，医药化工企业在安全生产工作中，主要存在隐患排查治理不及时、安全教育培训不到位、作业安全管理不严格、生产设备设施维护不到位、安全管理制度不健全等现实问题。为此，本文针对医药化工企业安全管理提出了一些对策与建议，希望能够促进医药
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收购案遭拜登阻止 日铁将起诉美国政府
来源:北京商报 发布日期:2025-01-06
当地时间1月5日，据日本富士电视台网站报道，相关人士透露，日本制铁公司计划就收购美国钢铁公司受阻起诉美国政府。诉讼将涉及美国外国投资委员会在审查收购过程中的手续合理性等问题。报道称，如果收购失败，日铁可能需要向美钢支付5.65亿美元的违约金。 2023年12月，日铁
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基于优化LSTM新能源汽车SOC估算的研究
来源:汽车维修技师 发布日期:2024-10-17
针对基于模型的方法对模型的准确度依赖性强、计算成本高等问题，本文提出优化LSTM进行SOC估计的算法。该算法需要向模型提供电流、电压、充放电倍率和温度，经过模型的训练，就可以估算电池SOC值；利用优化后LSTM机器学习的方式对SOC进行预估，其后对算法进行验证，最后由对比试验结果证明:充放电状态下，该算法与实测SOC相比在误差上分别为0.15%、0.26%,相比较LSTM具有更高的精准度。
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化工企业安全生产应急管理体系现状与优化建议
来源:石油化工安全环保技术 发布日期:2024-12-20
随着石油化工行业迅速发展，规模日益扩大，火灾、爆炸、泄漏、中毒等安全事故的危险性也日益增大。因此，必须强化石油化工行业的安全与应急管理工作，提高处理突发事件的能力，提高整个石油化工行业的应急管理水平。结合某化工企业，根据化工装置安全生产规律和装置风险特征，阐述了该企业的安全生产应急管理体系现状，对其面临的困境与问题进行了分析，并就如何做好安全生产的应急管理工作，给出了相应的对策与建议。
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提升鉴“真”技术 让“假”食品无处遁形
来源:中国食品报 发布日期:2024-10-29
芝麻油是从芝麻中榨取的油脂，有浓郁的炒芝麻香味，也是我国传统的调味植物油，但如何鉴别一款芝麻油产品是由纯芝麻制作，还是掺入了大豆油、花生油？ 天然蜂蜜当中的葡萄糖和果糖含量高达70%，但也有商家通过用向蜂蜜中添加果葡糖浆的方式造假，这种产品如何分辨？ 爱喝西
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1+X证书制度下汽车底盘检测技术课证融通教学改革研究
来源:汽车实用技术 发布日期:2024-11-14
1+X证书制度是落实国家职业教育改革的重要举措，是创新人才培养模式、深化校企合作、推进高素质复合型技术技能人才培养的有效途径。文章以汽车底盘检测技术课程为例，分析了课程在教学改革中存在的问题，并提出了1+X证书制度下课证融通教学改革方案，旨在提高学生的实践能力和岗位适应性，满足当下汽车行业对技术技能型人才的需求。
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本地化成本、不完全传递与最优关税——以中国汽车行业为例
来源:经济学(季刊) 发布日期:2024-11-30
本文结合汽车价格、销量和配置数据,采用随机系数离散选择模型估计了每款进口汽车的本地化成本及关税不完全传递率,并在此基础上量化了最优关税及其福利效应。研究发现:本地化成本占进口汽车总成本的41.61%,关税对价格的传递率为69.56%。基于估计模型的反事实分析表明最优统一关税税率为85.38%,与中国加入WTO前长期居高不下的关税较为接近。执行这一税率可以使2018年上半年社会福利增加2.55%。最
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基于大数据的新能源汽车销量的分析与预测
来源:轻工科技 发布日期:2024-11-15
为了加强新能源汽车市场销量数据的收集、分析与处理，论文采用Python爬虫技术，抓取新能源汽车的销售数据，运用数据可视化技术将经过数据处理的销量进行可视化分析并图标的形式直观地展示，使用ARIMA、SARIMA和LSTM三种模型算法，对这些车型的销量进行深入地预测和分析。使用平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）两种指标，对模型的预测效果进行评估和比较，这将为消费者、汽车制造商提供准确的数
027-87841330