8021cb-2017

8021cb-2017 是中国国家标准化委员会发布的关于企业质量管理体系—基础和术语的国家标准。该标准旨在规范企业质量管理体系的基础和术语，为企业建立和实施质量管理体系提供指导和支持。

8021cb-2017 的主要内容包括了质量管理体系的基本原则、术语和定义、质量管理体系的要素以及相关的术语和定义等。该标准的发布，有助于提高企业的管理水平和质量水平，规范企业的内部管理和运作，促进企业不断改进和提高竞争力。

此外，8021cb-2017 也对质量管理体系的建立和实施提出了要求和指导，包括建立质量方针和目标、明确组织结构和职责、进行过程管理和风险管理、开展内部审核和管理评审等方面。这些要求和指导，有助于企业建立科学的质量管理体系，提高产品和服务的质量，满足客户需求并持续改进。

总的来说，8021cb-2017 的发布对于规范和提升企业质量管理体系具有重要的意义，有助于推动中国企业向质量管理体系规范化、专业化、精细化的方向发展，提升中国企业在国际市场的竞争力，推动中国经济的可持续发展。

相关问题

EPSON-CB-109W

EPSON-CB-109W是一款商教全能型投影机，具有多项优势。首先，它拥有高亮度的4000流明和清晰的WXGA分辨率，即使在明亮的环境下也能呈现出清晰的投影画面。其次，CB-109W采用了小巧的机身设计，方便商务用户进行移动部署。此外，它还采用了3LCD技术，可以提供出色的色彩体验。最后，CB-109W还具有丰富的接口，可以方便地连接多种设备。\[2\]

此外，CB-109W还考虑到了用户的使用体验，机身设计有进风口和前置式排风口，有效散热，即使在狭小的办公桌上使用也不会被热废气熏烤。\[3\]

综上所述，EPSON-CB-109W是一款功能全面、设计精良的商教投影机，适合商务用户使用。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [万元以内商用最佳 爱普生CB-109W投影机试用](https://blog.csdn.net/coffe3721/article/details/100260829)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

如何在python代码中将对比损失函数改为CB-loss

要在Python代码中将对比损失函数改为CB-loss（Class-Balanced Loss），你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf

2. 定义新的对比损失函数。CB-loss是基于对比损失函数的改进版本，它通过考虑类别不平衡问题来提高模型性能。下面是一个示例的CB-loss实现：

def cb_loss(y_true, y_pred, samples_per_cls, no_of_classes, beta=0.99):
    effective_num = 1.0 - tf.pow(beta, samples_per_cls)
    weights = (1.0 - beta) / effective_num
    weights = weights / tf.reduce_sum(weights) * no_of_classes
    
    y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, 1e-7, 1.0 - 1e-7)
    
    loss = -tf.reduce_sum(y_true * tf.math.log(y_pred) * weights, axis=-1)
    
    return loss

这里的 `samples_per_cls` 是一个包含每个类别样本数量的列表，`no_of_classes` 是总共的类别数量，`beta` 是一个用于调整权重的参数。

3. 在模型中使用新定义的CB-loss函数。假设你有一个已经定义好的模型 `model`：

model.compile(loss=lambda y_true, y_pred: cb_loss(y_true, y_pred, samples_per_cls, no_of_classes), optimizer='adam')

在这里，我们使用了 lambda 函数将 `cb_loss` 函数作为损失函数传递给 `model.compile()`。

以上是一个简单的示例，演示了如何在Python代码中将对比损失函数改为CB-loss。你可以根据自己的需求定义自己的CB-loss函数，并在模型编译时将其设置为损失函数。记得根据你的具体需求传递正确的参数。