简介：摘要：网格化管理是食品药品安全城市治理能力现代化建设和治理体系的有效途径和方式之一，充分运用先进成熟的互联网技术、人工智能（AI）和大数据，将网格化管理和智慧监管相融合，以提升市场监管体制下监管的靶向性、精细化和敏捷性。把网格化智慧监管理念运用于市场监管领域，旨在实现数据全覆盖和监管全覆盖等，是当前是建立并形成横向到边、纵向到底的市场监管网络和推进市场监管效能的一次实践和尝试。

简介：安全管理系统（SMS）对于已有的和成熟的方法来说是一个相对新的术语。重要的是了解安全管理系统的基本组成和安全管理系统的核心部分的安全风险管理方法。本文将讨论安全管理系统的定义、执行安全管理系统的权限、讨论安全风险管理的术语和定义、安全风险管理和系统安全的关系、安全风险管理模式、执行安全管理系统的益处，最后，还要讨论我们是如何着手空中交通组织的安全管理系统的独立监管。

简介：摘要：药品生产质量管理是各药品生产企业常用的一项管理手段，其管理效果不仅关系到药品生产质量，还影响着企业发展，与临床应用效果、用药安全性息息相关，但事实上，当前许多药品生产企业存在质量管理问题，进而导致药品生产期间经常出现交叉污染、差错、混淆等情况，最终致使药品生产质量大打折扣，因此需要制定科学的优化措施，不断完善、改进文件、生产、人员等管理流程，尽量减少生产管理缺陷。

简介：[摘要]目的：查究基于深度学习的肺炎病灶分割算法在新冠肺炎中的应用效果。方法：抽选肺炎CT影像与分割病灶模型36例，肺炎CT影像测试模型6例，CT影像测试分类模型28例，非肺炎/肺炎CT影像训练模型108例，基于深度学习，对新冠肺炎疑似患者14例的CT影像进行病灶分割分析，并进行对比分析。结果：基于深度学习的肺炎病灶分割在新冠肺炎中的应用，病灶分切部位的特异性是97.2%，灵敏度是95%，新冠肺炎阳性患者的病灶密度、受累肺叶数量均与阴性患者间的数据差异性较大，在统计学方面存在意义（P＜0.05）。结论：致。

简介：[摘要]目的：查究基于深度学习的肺炎病灶分割算法在新冠肺炎中的应用效果。方法：抽选肺炎CT影像与分割病灶模型36例，肺炎CT影像测试模型6例，CT影像测试分类模型28例，非肺炎/肺炎CT影像训练模型108例，基于深度学习，对新冠肺炎疑似患者14例的CT影像进行病灶分割分析，并进行对比分析。结果：基于深度学习的肺炎病灶分割在新冠肺炎中的应用，病灶分切部位的特异性是97.2%，灵敏度是95%，新冠肺炎阳性患者的病灶密度、受累肺叶数量均与阴性患者间的数据差异性较大，在统计学方面存在意义（P＜0.05）。结论：致。

简介：摘要:本文主要对食品药品监督管理工作中的人力资源建设问题进行分析，通过深入研究食品药品监督管理部门人力资源建设的现状，了解食品药品监督管理部门人力资源分布的状况，并不断改进相关工作，确保工作的稳定开展。