互联网+智慧安监:重大危险源监管平台解决方案

版权申诉
0 下载量 119 浏览量 更新于2024-07-04 收藏 20.84MB PPT 举报
"智慧安监重大危险源监管平台解决方案" 智慧安监重大危险源监管平台是一种结合了现代信息技术,如物联网、互联网、云计算和大数据分析的创新型安全管理平台。该平台旨在提升安全监管监察的信息化水平,实现各级监管机构与企业间的信息交换共享,预防和控制安全事故的发生。 1. 行业概述: 在“互联网+”时代,智慧安监平台通过整合各种技术手段,改变了传统安监管理模式。它以预防为主,通过对大量数据的分析,预测可能的事故风险,提前采取措施防止事故的发生。 2. 整体解决方案: 智慧安监平台的核心理念是实现安全管理的智慧化,包括“防”、“管”、“控”三个层面。防,即通过数据分析预测潜在风险;管,即通过安全生产监管系统,如隐患排查治理、企业监管、重大危险源监控,确保安全责任落实到人;控,是指构建事故救援预案库,快速响应事故,减少损失。 3. 应用方案设计: 针对监管环节覆盖不全面、人工监管弊端、政府与企业端数据衔接问题以及设备功能老化等问题,平台提出了解决策略。这包括全面追踪重大危险源的流通环节,减少人工监管的错误,强化政府端与企业端的数据交互,并更新升级设备以提升监管效率。 4. 企业介绍: 尽管这部分内容未提供具体的企业信息,但可以理解为该解决方案是由一家名为“LOGO科技”的公司提出的,这家公司专注于利用科技手段提升安全监管效能。 5. 系统概述: 重大危险源监管解决方案主要解决四大问题:监管环节的全面覆盖、人工监管的弊端、政府与企业数据对接的难题以及现有系统的功能不完善和设备老化。通过智能化分析和实时监控,减少人为误差,提升监管效率和透明度。 综上,智慧安监重大危险源监管平台是一个综合性的解决方案,旨在通过先进的信息技术手段,提升安全生产的管理水平,实现从源头预防到应急响应的全方位安全保障。通过这样的平台,可以有效地提高工作效率,减少安全事故,保护企业和公众的生命财产安全。

改写一段文字“一是行政执法不规范。执法过程中还存在重检查、轻服务,重处罚、轻规范的问题;多头执法、交叉执法、重复执法的现象尚未有效杜绝,一些执法人员不认真履行职责,滥用自由裁量权,变通处理或者规避法定程序等问题还时有发生。过度执法、执法不公、执法不作为问题仍未根本解决。某综合行政执法局反映,按照“谁审批、谁监管”原则,审批职能部门应当加强事中事后的监管,但由于缺乏有效的衔接配合机制,原职能部门认为既然由综合执法局进行执法,就放松了监管职能,把本该由行业部门监管的责任推给了综合执法部门,给综合执法部门带来较大执法压力,降低了执法效率。二是执法检查过多、司法救济程序过长。一些企业家反映,各种行政检查过多,使企业拿出一半时间应付检查。某企业负责人反映,2022年,安监检查就近20次,某天就有两拨安监人员。当企业对行政处罚不服时,采取司法途径救济时,时限过长,增加诉累。三是执法标准不一。重点反映在环保整治标准的政策执行上,既有国家标准,又有地方标准,还有行业标准,一般环保督查中执行最严的标准,整治标准规定上不一致;再如,安全生产检查中,也存在执法人员与第三方专家意见不一致情况,让企业无所适从。四是基层执法队伍力量薄弱。全市11048名执法人员中,市直执法人员2903人,占总人数的26.2%;县区行政执法人员6145人,占总人数的55.6%;乡镇(街道)行政执法人员2000人,占总人数的18.2%。执法人员主要集中在市、县两级,乡镇(街道)基层行政执法人员数量较少。综合行政执法领域,还存在执法队伍不健全,特别是基层综合执法人员较少,专业领域执法力量不够等问题。”

2023-02-06 上传
2024-09-21 上传
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。