一、利用物质所具有的各种光学性质,对物质进行定性、定量及结构分析的技术。 二、包括:旋光检测、析光检测、荧光检测、分光光度检测、散射光谱检测等。 三、生化领域常用:分光光度检测、旋光检测、荧光检测

项目一 检测实验室管理标准认知 项目二 检测实验室设计与建设 项目三 检测实验室建立 项目四 检测实验室过程管理 项目五 检测实验室体系要求 项目六 实验室信息管理系统(LMS) 项目七 检测实验室分析质量控制与质量保证 项目八 测量不确定度的评定与应用 项目九 检测实验室设备与耗材管理 项目十 检测实验室的安全管理

食品中有害物质常用的检测方法 食品中农药残留及其检测 食品中霉菌毒素及其检测 食品中天然毒素及其检测 食品中源于包装材料的有害物质及其检测 食品加工过程中形成的有害物质及其检测 食品中其他有害物质及其检测

第一节 概 述 一、自身免疫性疾病的分类 二、自身免疫性疾病的共同特征 第二节 自身免疫疾病与免疫损伤 一、自身抗原 二、免疫调节异常 三、遗传因素 第三节 常见的自身免疫性疾病 一、由Ⅱ型超敏反应引起的自身免疫性疾病 二、自身抗体－免疫复合物引起的自身免疫 性疾病 三、T细胞对自身抗原应答引起的自身免疫性 疾病 第四节 常见自身免疫性疾病的自身抗体检测 一、自身抗体的特性 二、抗核抗体的检测与应用 三、抗ENA抗体谱的检测与应用 四、与小血管炎相关的自身抗体检测与应用 五、与RA相关自身抗体的检测与应用 六、与自身免疫性肝病相关自身抗体的检测与应用 七、与桥本甲状腺炎相关自身抗体的检测与应用 八、与神经系统自身免疫性相关自身抗体的检测与 应用

第一章 检测技术概述 一、检测的作用与意义 二、检测的基本概念 三、检测系统构成 四、检测系统的静态特性 五、检测系统的动态特性 六、一般检测方法

本项目建成后,从事物理性质检测化学性质检测、食品因子检测及环境因子检测。新建实验室均为P1、P2等级实验室,不设置P3、P4生物安全实验室、转基因实验室。物理性质检测20万批次、化学性质检测45万批次、食品因子检测30万批次、环境因子检测30万批次

入侵检测 一、入侵检测原理 二、入侵检测技术分析 三、入侵检测系统 四、LINUX下的入侵检测系统 五、基于用户特征分析的入侵检测系统 六、入侵检测发展方向

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

金属磁记忆检测技术是一种适用于铁磁材料的新兴的无损检测技术，主要优势在于无需外加激励磁场源，即在天然地磁场的激励作用下，通过测量材料表面的漏磁信号，就能够对铁磁构件的早期损伤进行检测，避免结构或构件发生突然的脆性破坏。针对近10余年金属磁记忆检测技术的研究现状，概述了该技术的理论基础，总结了该技术理论研究、试验研究以及工程应用新进展，探讨了磁记忆检测技术的损伤评判准则，分析了影响磁记忆检测信号的因素，基于此，提出了磁记忆检测技术目前存在的问题和未来的研究发展方向

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度