進出口食品風險溯源預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)及平臺建設(shè)
定 價：188 元
叢書名：前沿科技關(guān)鍵技術(shù)研究叢書
- 作者：包先雨，蔡伊娜編
- 出版時間：2023/5/1
- ISBN：9787312055904
- 出 版 社：中國科學技術(shù)大學出版社
- 中圖法分類：TS201.6
- 頁碼：219
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
為提升口岸現(xiàn)場執(zhí)法工作智能化、標準化和規(guī)范化水平，推動口岸食品“快檢、快驗、快放”，加快通關(guān)速度，《進出口食品風險溯源預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)及平臺建設(shè)》提出了多種技術(shù)方案：通過搭建進出口食品風險監(jiān)控數(shù)據(jù)湖，實現(xiàn)了多源信息融合、實時態(tài)勢理解、食品風險評估、態(tài)勢分析預(yù)測以及追溯信息管理等功能；完成了真值推理和發(fā)現(xiàn)方法、時間序列分類和聚類方法等多項研究；研發(fā)了國家級進出口食品風險信息云平臺，打造了具有多源采集、追溯管理、快速檢索、預(yù)警提示、決策技術(shù)支持諸多功能的食品安全智慧保障平臺。
《進出口食品風險溯源預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)及平臺建設(shè)》可供廣大科研工作者、專家學者、學生朋友們閱讀，可為口岸通關(guān)檢驗提速度、降成本提供參考。
近年來，海關(guān)作為對外貿(mào)易的重要門戶，一直在不斷提升自身硬件設(shè)施水平，通關(guān)運行效率得到了明顯提升。2021年12月，我國進口、出口貨物整體通關(guān)時間分別壓縮至32.97小時、1.23小時，比2017年分別壓縮了66.14%、89，98%。然而，隨著進出口貿(mào)易規(guī)模的擴大，海關(guān)所涉及的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)愈加復雜，數(shù)據(jù)量激增，且各部門之間存在“信息孤島”“數(shù)據(jù)壁壘”等現(xiàn)象。所以，通過科技手段打造“放得開、管得住、效率高”的國門安全防線已經(jīng)成為了當務(wù)之急。
在此背景下，為響應(yīng)“智慧海關(guān)、智能邊境、智享聯(lián)通”號召，本書提出了海關(guān)數(shù)據(jù)湖處理構(gòu)架方案，實現(xiàn)了海關(guān)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)的全量匯聚入湖存儲，消除了“數(shù)據(jù)煙囪”和“信息孤島”，使數(shù)據(jù)真正在海關(guān)部門內(nèi)部流動和流轉(zhuǎn)起來，帶動了業(yè)務(wù)和應(yīng)用的快速創(chuàng)新，有效支持了海關(guān)系統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)戰(zhàn)略；提出了建設(shè)海關(guān)數(shù)據(jù)湖的基本流程，并給出了應(yīng)用案例分析，認為海關(guān)數(shù)據(jù)湖的建設(shè)過程應(yīng)與海關(guān)業(yè)務(wù)工作緊密結(jié)合，與海關(guān)數(shù)據(jù)倉庫以及數(shù)據(jù)中臺有所區(qū)別，海關(guān)數(shù)據(jù)湖建設(shè)可采用更敏捷的方式——“邊建邊用，邊用邊治理”來構(gòu)建；提出了基于路徑表示的多源Web信息實體解析方法、基于圖嵌入的真值推理方法、基于多層圖注意力網(wǎng)絡(luò)的事件檢測等關(guān)鍵數(shù)據(jù)挖掘方法，設(shè)計了大量的實驗驗證了這些方法的可行性，有助于口岸在查驗過程中高效、自動、準確地處理海量信息，助力食品風險監(jiān)控數(shù)據(jù)湖的構(gòu)建工作；采用Java、云服務(wù)模式與技術(shù)，研發(fā)了進出口國家級食品風險信息云平臺，可實現(xiàn)重要食品貿(mào)易國（地區(qū)）風險監(jiān)控數(shù)據(jù)溪流的標準化，智能化采集、匯聚、加工，信息追溯及風險預(yù)警等服務(wù)，可為監(jiān)管部門開展國家食品風險管理決策提供科學依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐，實現(xiàn)針對重要食品貿(mào)易國（地區(qū)）的風險監(jiān)控數(shù)據(jù)云服務(wù)。
本書在編寫過程中得到了多方的支持，在此向各位作者、專家表達最誠摯的感謝。雖然筆者竭力追求表達精準，但限于自身水平，力有未逮之處請讀者見諒，若有訛誤，還請不吝指正。
前言
第1章 海關(guān)數(shù)據(jù)湖構(gòu)建及應(yīng)用研究
1．1 數(shù)據(jù)湖概念
1．2 數(shù)據(jù)湖的技術(shù)特點及架構(gòu)演進
1．3 云計算廠商數(shù)據(jù)湖構(gòu)建方案
1．4 海關(guān)數(shù)據(jù)湖處理構(gòu)架方案
1．5 海關(guān)數(shù)據(jù)湖建設(shè)流程及應(yīng)用實踐
第2章 一種基于最優(yōu)化的帶有claim關(guān)系的真值發(fā)現(xiàn)方法
2．1 概述
2．2 問題定義
2．3 真值發(fā)現(xiàn)方法
2．4 實驗與分析
第3章 基于圖嵌入的真值推理方法研究
3．1 概述
3．2 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖嵌入真值推理方法研究
3．3 數(shù)據(jù)源節(jié)點權(quán)重生成
3．4 子圖構(gòu)建
3．5 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入模型
3．6 實驗與分析
第4章 基于Kullback-Leibler散度的高斯模型多變量時間序列分類
4．1 概述
4．2 Kullback-Leibler散度介紹
4．3 基于Kullback-Leibler散度的多變量高斯模型計算
4．4 基于Kullback-Leibler散度的多變量高斯模型多變量時間序列算法描述
4．5 實驗與分析
4．6 時間復雜性分析
4．7 參數(shù)對性能的影響
第5章 基于高斯模型的全卷積網(wǎng)絡(luò)多變量時間序列分類方法
5．1 概述
5．2 多變量時間序列數(shù)據(jù)預(yù)處理
5．3 用于特征提取的全卷積網(wǎng)絡(luò)
5．4 實驗與分析
第6章 基于圖嵌入的多變量時間序列聚類方法
6．1 概述
6．2 有向圖的構(gòu)建
6．3 基于隨機游走的圖嵌入
6．4 實驗與分析
第7章 基于路徑表示的多源Web信息實體解析方法
7．1 概述
7．2 基于路徑表示的實體解析方法
7．3 實驗與分析
第8章 觸發(fā)詞與屬性值對聯(lián)合抽取方法研究
8．1 概述
8．2 算法流程
8．3 實驗與分析
第9章 規(guī)則與統(tǒng)計相結(jié)合的中文時間表達式識別研究
9．1 概述
9．2 中文時間表達式分類及系統(tǒng)總體架構(gòu)
9．3 基于規(guī)則的識別方法
9．4 基于統(tǒng)計的識別方法
9．5 實驗與分析
第10章 基于框架填充的主題事件抽取
10．1 概述
10．2 基于框架填充的主題事件抽取方法框架
10．3 實驗與分析
第11章 融合事件框架的半監(jiān)督主題事件抽取
11．1 概述
11．2 FISTEE整體框架
11．3 實驗與分析
第12章 基于多層圖注意力網(wǎng)絡(luò)的事件檢測方法
12．1 概述
12．2 基于多層圖注意力網(wǎng)絡(luò)的事件檢測方法框架
12．3 實驗與分析
第13章 基于圖擾動策略的事件檢測方法
13．1 概述
13．2 基于圖擾動策略的事件檢測方法框架
13．3 實驗與分析
第14章 進出口食品風險信息云平臺業(yè)務(wù)需求
14．1 概述
14．2 現(xiàn)狀梳理
14．3 業(yè)務(wù)需求
14．4 安全運行保障
14．5 業(yè)務(wù)應(yīng)急措施
第15章 進出口食品風險信息云平臺方案及應(yīng)用
15．1 概述
15．2 系統(tǒng)架構(gòu)
15．3 項目安全要求
15．4 基礎(chǔ)環(huán)境約束
15．5 平臺應(yīng)用展示
第16章 結(jié)論
參考文獻
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