为认真贯彻落实《食品安全法》规定的卫计部门在食源性疾病监测方面的职责，科左中旗卫生和计划生育局采取四项措施对食品安全隐患做到“早发现、早预警、早控制”，保障群众的身体健康和生命安全。

完善监测网络建设。在去年将科左中旗医院设立为食源性疾病监测哨点医院并取得监测经验的基础上，今年新设定科左中旗旗中医院、蒙医院、第三人民医院为哨点医院，4家哨点医院均成立了监测工作领导小组，将监测工作各项任务和责任落实到岗、到人，形成以科左中旗疾控中心为技术指导，所有二级医院共同参与的食源性疾病监测网络体系，进一步扩大了监测覆盖面。

为了提高对食源性疾病的监测预警能力，加强对食源性疾病数据的收集、报告和管理，落实预防为主、早发现、早诊断、早治疗、早处置的原则， 巷道镇卫生院于10月12日下午组织举办了食源性疾病监测知识培训，全体村医及全院医务人员参加了培训。

红网时刻新闻7月23日讯（通讯员 龙依依）近日，湘西土家族苗族自治州妇幼保健院在该院五楼会议室举办食源性疾病病例监测工作培训会。全院从事食源性疾病相关工作的分管领导和业务骨干共70余人参加了培训会，会议由副院长杨清香主持。

培训会采取PPT讲解和分发宣传资料的形式，按照食源性疾病工作手册进行了培训，培训内容有：食源性疾病（包括食物中毒）报告、疑似食源性异常病例/异常健康事件报告，食源性疾病主动监测。

杨清香指出，医院要重视食源性疾病病例监测工作，提高对食源性疾病的识别、处置能力、报告意识，使食源性疾病异常病例能够早发现、早治疗，做到应报尽报，不得迟报漏报，及时处置食品安全隐患，保障人民群众身体健康。

大小新闻客户端1月31日讯（YMG全媒体记者 徐峰 通讯员 张译文摄影报道）为促进芝罘区食源性疾病监测工作健康有序发展，保障公众食品安全与身体健康，确保春节期间各项监测任务落实落细，按照区卫健局工作部署，芝罘区疾控中心于近日对辖区15家食源性疾病监测医院进行了专项督导。

本次督导通过现场查看资料、网络核实、答题测评以及听取相关人员工作情况汇报等方式进行，对各家哨点医院监测工作的组织管理与制度建设情况、院内培训与宣教、重点科室督导自查、辖区病例上报数量与质量、营养指导人员配备、一线工作人员监测技能知识掌握情况等方面进行督查，将发现问题进行现场反馈并要求立即落实整改。同时，要求各级哨点医院春节期间需加强食源性疾病监测工作强度，切实保障各项任务和责任落实到岗、到位、到人，做到不瞒报、不谎报、不漏报，守护广大居民健康过佳节。

（央视财经《正点财经》）国家卫生健康委12月12日举行食品安全宣传周主题活动，发布我国食源性疾病监测结果。我国食源性疾病主要发生场所为家庭和餐饮服务场所，餐饮服务场所的发病人数是最多的，约占总数的70%。

食源性疾病简单来说就是吃了含有毒有害物质的食品导致的疾病，有毒有害物质可以是化学性的和微生物性的，也可以是有毒的动植物。我国的食源性疾病监测网显示2010年至2022年全国共报告食源性疾病暴发事件46430起，发病人数为330870人，死亡1679人。

食物中毒省份最新排名出炉，山东中毒人数大降超三成

一张《食物中毒患者分布地图》今年走上热搜，该图数据来源为2021 年地方各级疾病预防控制中心参与调查的所有发病人数在 2 人及以上或死亡 1 人及以上的食源性疾病暴发事件。最近该数据更新了！按照2022年相关数据，山东食物中毒人数同比减少 34.2%。

与此同时，山东食物中毒事件发生967起，同比减少20.8%。这表明山东在食物中毒事件控制方面取得了较明显成效。

据国家食品安全风险评估中心等机构专家分析，2022年，在病因明确的食源性疾病暴发事件中，毒蘑菇导致的最多，占54.13%；野生毒蘑菇（47起）和乌头碱（19起）中毒是引起死亡的主要原因，占78.60%；微生物性因素导致的发病人数最多，占38.43%。

在大模型中，向量（Vector） 是高维空间中的数值表示，用于将非结构化数据（如文本、图像、音频等）转换为计算机可处理的数学形式。向量通过捕捉数据的语义、语法或特征信息，使模型能够进行高效的数学运算和模式识别。下面详细解释一下。

一、向量在大模型中的含义

2021 国际计算机视觉大会International Conference on Computer Vision (ICCV)部分赛事已经完结，

在制造环节中，受铸件材料特性、生产环境等多重因素影响，铸件表面易出现裂纹、气孔、划痕等缺陷，不同程度上降低了产品质量，缩短了产品使用寿命，严重的缺陷甚至可能危及铸件生产线的安全运作。因此在生产制造流程中，铸件的外观、内在性能及使用性能等成为重要生产监测指标。铸件生产的品质检测环节关键在于对铸件表面缺陷的精准识别和分类，进而分析缺陷类型及其成因，并据此制定针对性解决方案，以提升铸件产品的整体质量，优化生产流程。

Yolov5的输入数据大小可以根据你的需求进行调整。默认情况下，Yolov5使用的输入分辨率为416x416像素。你可以根据自己的数据和硬件配置来调整输入大小，以平衡模型的速度和准确性。

Mosaic数据增强是一种用于训练目标检测模型的数据增强方法。它通过将多张图像随机拼接在一起，形成一个新的训练样本。具体而言，Mosaic数据增强会从数据集中随机选择4张图像，并将它们拼接在一起，然后将目标框和类别信息相应地调整。这种方式可以增加训练样本的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。