强化食品抽样检验推动食品安全深度监管

做好食品抽样检验工作是确保食品质量和安全的关键,本研究对目前国内食品抽样检验管理现状进行了分析,针对食品安全抽样检验管理存在的问题提出要强化制度建设、强化技术团队建设、制定统一检测标准等方法,并提出进一步深化改革食品安全抽样检验管理办法,旨在保障公众食品安全,提高食品抽样监管力度。     

服务地方经济 凸显保险价值 中国人寿重庆市分公司交出一份漂亮的“成绩单”

近日,中国人寿重庆市分公司(以下简称“重庆国寿”)发布年度社会责任白皮书,全面展示了重庆国寿与时代同发展的责任担当。建设“铁堡垒”党建引领展新貌重庆国寿持续强化党建引领,推动党建工作与公司治理深度融合,将党建优势转化为发展优势,有力推进公司发展迈上新台阶。全年实现总保费收入121.24亿元,同比增长10.55%。     

基于大规模街景图片人工智能分析的精细化城市修补方法研究

在中国快速城镇化阶段“重量”而“轻质”的建设过程中，城市建成区尤其是老城区的景观环境产生了诸如景观视廊受阻、风貌破败等大量问题。对此，自2015年中央城市工作会议以来，各地相继开展了城市修补专项规划，以修复及更新城市建成环境，促进城市空间品质提升。然而，由于缺乏对城市环境整体效应的统筹考虑，故在城市实际修补过程中，城市局部地块的品质提升反而对城市整体品质构成负面影响。因此，在人工智能及大数据技术深度介入城市规划和设计实践探索的基础上，研究基于全卷积神经网络模型(FCN)和城市场景要素深度学习数据集，对城市景观环境中的各要素进行了大规模且高颗粒度的精确识别，同时与空间数据叠加，对复杂建成环境中的景观问题进行精确分析，并基于分析成果辅助后续城市规划设计实践，逐层递进地对城市复杂建成环境进行精细化修补。选择位于嵩山脚下的登封市作为案例，探索人工智能技术在辅助城市修补等规划领域的前瞻性应用。     

深度学习技术在海关风险甄别中的应用研究

随着互联网的高速发展和人工智能时代的到来,越来越多从前必须由人脑完成的工作能够利用计算机技术来完成,而深度学习的出现更解决了传统机器学习算法在计算机视觉领域、自然语言处理领域表现不佳的问题,使机器也能够拥有准确感知图像和语音的能力。人脸识别是深度学习网络最常见的应用场景之一,具有自然、直接、方便的特点,且不需要检测对象配合,因此非常适合用于公共安全领域的风险检测。研究充分结合海关实际需求,搭建基于深度学习技术的人脸识别模型,提供对通关旅客进行实时风险甄别的解决方案,以及海关通关风险防控场景的理论参考,为后续深度学习技术在海关业务的研究提供支撑。     

关于加快发展产业互联网促进实体经济高质量发展的建议

议案内容摘编:过去20年,我国消费互联网蓬勃发展,深刻改变了人们的生活和学习方式。随着"互联网+"的深入推进,互联网加速与农业、工业、建筑业和服务业深度融合,产业互联网踏步而来,将深刻改变生产方式,传统企业将成为真正的主角。实践过程中,我们发现,在传统实体产业和新经济的融合过程中,主角实际上应该是实体产业本身。     

让“数字”成为农业农村发展的新动力

最近一段时间,各地的县长们纷纷变身"网红",试水直播带货,推销当地特色农产品,成为了热门话题。事实上,这种以"互联网+"思维来推动农产品销售的举措,对于蓄势待发的数字农业农村发展来说,还只能算是惊鸿一瞥。互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,已经让我们在城市生活和工业生产上切身感受到了数字化的巨大魅力。新时期,打造更加高效科学的农业、更加智慧便捷的农村,让城乡居民拥有更加美好的生活体验,数字农业农村发展的未来无疑令人充满想象,格外期待。管中窥豹,可见一斑。对于数字农业农村的新未来,或许"手机已经成为新农具"便是可以窥见的一个小小的亮点。物联网、大数据、人工智能扎根田间,生产操作转移到了手机上。     

坚持可持续发展 高质量助推乡村振兴——以山西方案为例

从山西乡村的发展现状入手,分析具有代表性的几个县域在“美丽乡村”建设阶段取得的成果和采取的措施,以及在实施过程中显现的问题和不足之处,并对此提出相应的改进措施,以期为山西乡村振兴提供切实可靠的依据,使山西的乡村振兴之路越走越顺。     

基于人工智能技术的邮政舆情监测分析研究

基于社交媒体平台舆情传播的现状，运用互联网技术获取公众对于快递企业服务水平的舆情信息，利用深度学习的自然语言处理算法，建立舆情关注点分类等模型，分析了大众对于快递企业服务的正负面舆情和关注的重点问题种类等，为促进邮政寄递业务服务品质的提升提供数据支撑。