分类和标签汇总表-UNECE

CE Marking 的要求按照指令要求：--The CE marking shall be affixed visibly, legibly and indelibly to the electrical equipment or to its data plate. Where that is not possible or not warranted on account of the nature of the electrical equipment, itshall be affixed to the packaging and to the accompanying documentsCE标记应明显、清晰、可靠。

如果由于电气设备的性质,不可能或不允许的（例如size过小）,则应贴在包装上，并附上相关文件。

--1：If the CE marking is reduced or enlarged, the proportions given in the graduated drawing in paragraph 3 shall be respected.（CE标志缩小或者放大，应当按照第三款刻度图中规定的比例进行）--2：Where specific legislation does not impose specific dimensions, the CE marking shall be at least 5 mm high.如果具体的法规没有规定具体的尺寸，那么CE marking 至少要求5mm 高度--3：The CE marking shall consist of the initials ‘CE’ taking the following form:CE标志须包括首字母“CE”，其形式如下:现场检查，要特别注意如下几点：1：判断产品是否需要具备CE mark (可根据booking 上货物出口的目的地以及产品本身的属性进行判断)2：检查CE mark 印刷比例是否标准3: 测量CE mark 的高度是否满足要求4：检查CE mark 的位置是否满足法规要求UKCA marking 的要求UKCA 标志（英国合规评估标志）推荐的英国产品标志要求，将产品投放到英国市场需申请该标志。

unet地物分类代码
UNet（全称为Convolutional Network）是一种深度学习网络结构，常用于图像语义分割任务。

在地物分类中，UNet常常被用来将卫星遥感图像中的不同地物进行分类，例如道路、建筑物、植被等。

接下来将简要介绍UNet地物分类代码的主要内容。

首先，UNet地物分类代码通常包括数据预处理、网络模型构建、模型训练和评估等步骤。

在数据预处理阶段，需要对卫星遥感图像和标签进行加载和处理，通常会进行图像增强、裁剪和标准化等操作，以便提高模型的训练效果。

在网络模型构建阶段，需要定义UNet网络结构，包括卷积层、池化层、上采样层和跳跃连接等部分。

UNet网络结构具有编码器和解码器两部分，编码器用于提取图像特征，解码器用于将特征映射回原始输入大小。

在模型训练阶段，需要定义损失函数和优化器，并利用训练数据对模型进行训练。

常用的损失函数包括交叉熵损失函数，常用的优化器包括Adam优化器。

在训练过程中，可以监控模型在验证集上的表现，并根据表现调整超参数以提高模型性能。

在模型评估阶段，需要利用测试数据对训练好的模型进行评估，通常会计算准确率、召回率、F1-score等指标来评估模型的性能。

此外，还可以通过可视化混淆矩阵和预测结果来直观地评估模型的分类效果。

总的来说，UNet地物分类代码是一种常用的深度学习模型，适用于卫星遥感图像中地物分类任务。

通过适当的数据预处理、网络模型构建、模型训练和评估等步骤，可以构建高性能的地物分类模型。

希望以上内容对UNet地物分类代码有所帮助。

nusence数据集解释
nusence数据集是一个用于计算机视觉任务的公开数据集，旨在帮助研究人员
和开发者开展关于目标检测和图像分割的研究。

该数据集由一组图像和与之相关的标签组成，标注了图像中的目标物体的位置和类别。

这个数据集的主要目标是提供一个具有挑战性的视觉任务，以推动计算机视觉
领域算法的发展。

为了达到这个目标，nusence数据集有以下特点：
1. 多样性：nusence数据集包含了各种各样的图像，涵盖了不同的场景、光照
条件和目标类别。

这使得该数据集在真实世界的视觉场景下具有较强的代表性。

2. 复杂性：数据集中的图像具有一定的复杂性，包括目标的遮挡、姿态变化、
尺度变化等。

这些复杂情况使得目标检测和图像分割任务更加具有挑战性。

3. 准确的标注：nusence数据集中的每个图像都被标注了目标物体的边界框和
类别。

这些标注是由专业人士进行的，具有较高的准确性和可靠性。

4. 数据量大：nusence数据集包含了大量的图像样本和对应的标注信息，这为
我们进行大规模的实验和算法评估提供了充足的数据支持。

使用nusence数据集进行目标检测和图像分割的研究可以帮助我们改进现有的
算法，提出新的方法来解决计算机视觉领域的挑战性问题。

通过不断探索和实验，我们可以更好地理解和应用计算机视觉在各个领域的潜力，如自动驾驶、安防监控等。

总的来说，nusence数据集是一个有助于推动计算机视觉领域发展的重要资源，它的存在为研究人员和开发者们提供了一个丰富、多样的实验平台，以提高目标检测和图像分割算法的性能和鲁棒性。

全球化学品统一分类和标签制度(全球统一制度)第七修订版联合国ST/SG/AC.10/30/Rev.7全球化学品统一分类和标签制度(全球统一制度)第七修订版联合国2017年，纽约和日内瓦说明本出版物中所用的名称以及材料的编制方式并不意味着联合国秘书处对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位，或对其边界或界线的划分表示任何意见。

联合国版权所有©，2017年版权所有。

未经联合国事先书面许可，本出版物任何部分不得为销售目的重印、存入检索系统或以电子、静电、磁带、机械、影印或其他形式或方式传送。

前言1. 《全球化学品统一分类和标签制度》(全球统一制度)是十多年工作的结晶。

很多人参加了这项工作，他们来自众多国家、国际组织，和有切身利害关系的组织。

他们的工作横亘从毒理学到消防等广泛的专业领域，而且最终还需要各方面的诚意和妥协意愿，才建立起这套制度。

2. 这项工作的前提是，必须对各种现行制度进行协调，以便建立一套单一的、全球统一的制度，处理化学品的分类、标签和安全数据单等问题。

这并不是一个全新的理念，因为在很大程度上运输部门已经对物理危险和急毒性的分类和标签制度实行统一，它是以联合国经济及社会理事会危险货物运输问题专家委员会的工作为基础的。

但在工作场所和消费领域尚未实现统一，而且各国在运输上的要求与该国对其他部门的要求往往也不一致。

3. 推动完成这项工作的国际授权，是1992年在联合国环境与发展会议(环发会议)上通过的，反映在《21世纪议程》第19.27段。

“可行的话，应于2000年之前建立全球统一的危险分类和配套的标签制度，包括物质的安全数据单和易懂的符号”。

4. 这项工作的协调和管理，由组织间健全管理化学品方案(化学品方案)统一化学品分类制度协调小组负责。

完成这项工作的技术联络中心，是国际劳工组织(劳工组织)、经济合作与发展组织(经合组织)，和联合国经济及社会理事会危险货物运输问题专家小组委员会。

Home>DC中文规范＞都柏林核心元数据修饰词，1.1版本都柏林核心元数据修饰词资源名称:都柏林核心修饰词发布日期: 2000-07-11标识:/documents/2000/07/11/dcmes-qualifiers/替代：无被…替代：/documents/2002/10/06/current-elements/被…替代：/documents/2002/10/06/current-schemes/最新版本:/documents/dcmi-terms/(译文链接)文档状态:本文档为DCMI推荐标准。

文档描述:本文档说明了管理、应用都柏林核心修饰词的基本原则，两类修饰词，以及经都柏林核心应用委员表。

译文修改日期：2004-4-10引言本文档提供了发展都柏林核心元数据元素集（Dublin Core Metadata Element Set ，DCMES）修饰词过程中的的发展起一定的示范作用。

所列出的修饰词均由都柏林元数据向导计划（DCMI）元素特别工作小组提出，并经都柏林核心元数据元素集修饰词符合“可操作性强”这一原则。

工作小组提出有可能广泛使用（由此能增加其的候选修饰词，然后，这些修饰词的提议经DCMI应用委员会深入讨论后，投票获得最终通过。

在确定修饰词时，优先选取有常设机构维护的词汇表、符号集和术语。

必须强调，在这里列出的由其它机构维护的词汇只是一个初表，尚有许多受控词表或分类体系这里没有涉及，欢迎向DCMI提议以加入其他现有的适合做修饰词的标准化词表。

肯定会碰到这种情况:为了满足特殊地区或特殊领域的需要，在应用DCMES的描述中，会出现由元数据的应用者发展的、不为某一客代理器所知道的修饰词。

要对这种DCMES描述进行有效的解释，依赖于具体的应用能否忽略未知的修饰而仅以该元素更宽泛的含义到未加修饰的形式来加以解释。

都柏林核心元数据元素的修饰原则——通俗地讲即所谓的"向上兼容（Dump-Down）"原则，允许应用忽略任何修饰词，仅以未修饰的形式去理解这一描述。

unet结构的多标签分类方法Unet结构是一种用于多标签分类的神经网络模型，它在医学图像分割领域有着广泛的应用。

本文将介绍Unet结构的多标签分类方法，并探讨其在医学图像分析中的应用。

我们需要了解什么是多标签分类。

在传统的图像分类任务中，每个图像只有一个标签，例如猫、狗、车等。

然而，在一些应用场景中，一个图像可能具有多个标签，例如医学图像中的器官分割。

这就需要我们使用多标签分类方法来处理这种情况。

Unet结构是一种基于卷积神经网络的深度学习模型，它的结构特点是编码器-解码器结构。

编码器部分通过一系列的卷积和池化操作，将输入图像转化为低维特征表示；解码器部分通过一系列的反卷积和上采样操作，将低维特征表示重建为与输入图像相同尺寸的图像。

这种结构能够有效地保留图像的细节信息，并且适用于医学图像的分割任务。

在多标签分类任务中，Unet结构可以通过修改输出层的激活函数和损失函数来进行适应。

一般来说，多标签分类任务中的每个类别都有一个二值标签，表示该类别是否存在于图像中。

因此，输出层的激活函数可以选择sigmoid函数，将输出限制在0到1之间。

而损失函数可以选择二值交叉熵，用于衡量预测结果与标签的差异。

Unet结构的多标签分类方法在医学图像分析中有着广泛的应用。

例如，在肺部CT图像中，我们需要对肺结节进行分割和分类。

通过使用Unet结构的多标签分类方法，可以同时对肺结节的位置进行分割，并预测其恶性程度。

这种方法可以帮助医生更准确地诊断肺癌，并提供更好的治疗策略。

Unet结构的多标签分类方法也可以应用于其他医学图像的分析任务。

例如，在脑部MRI图像中，我们可以使用Unet结构对不同脑区进行分割和分类，以帮助医生定位病变区域，并提供更好的治疗方案。

在乳腺X光图像中，我们可以使用Unet结构对乳腺肿块进行分割和分类，以辅助医生进行乳腺癌的早期检测。

Unet结构的多标签分类方法在医学图像分析中具有重要的应用价值。

它能够同时对图像进行分割和分类，帮助医生更准确地诊断疾病，并提供更好的治疗策略。

美和加勒比地区的联合国会员国，以及法国、荷兰和大不列颠及北爱尔兰联合王国开放，还铭记委员会的成立，是以拉丁美洲和加勒比的所有国家，以及与该区域有历史、文化、地理或经济特别关系的国家的加入为基础，忆及，本着此精神，委员会后来在1979年接纳西班牙、1984年接纳葡萄牙、1990年接纳意大利、2005年接纳德国和2006年接纳日本为成员国，考虑到大韩民国政府通过执行秘书向委员会表示希望成为委员会成员，12欣见大韩民国政府申请成为委员会成员；1.2.核准接纳大韩民国为委员会成员，并为此授权修改委员会职权范围第3段(a)，在葡萄牙之后列入大韩民国国名。

2007年7月23日第39次全体会议2007/6危险货物运输和全球化学品统一分类标签制度专家委员会的工作经济及社会理事会，忆及理事会1999年10月26日的第1999/65号决议和2005年7月27日的第2005/53号决议，审议了秘书长关于危险货物运输和全球化学品统一分类标签制度专家委员会2005-2006两年期的工作报告；13A.委员会在危险货物运输方面的工作承认委员会的工作对统一有关危险货物运输的守则和条例具有重要意义，铭记必须始终坚持安全标准和便利贸易，并铭记这项工作对各种负责示范条例的组织的重要性，通过危险货物的安全和稳妥运输，解决日益增长的对保护生命、财产和环境的关注，注意到世界贸易中危险货物的贸易量正在日益增加，技术和革新日新月异，忆及对各种运输方式的危险货物运输，主要的国际文书和许多国家的条例，目前已实现与委员会关于危险货物运输建议书所附示范条例较好的接轨，但世界__________________12见LC/L.2725(PLEN.24/3)。

13 E/2007/53。

上一些国家对本国内陆运输法规的更新工作，发展并不平衡，是世界范围运输规章制度不统一的主要原因之一，也是制订国际多式联运规章的严重障碍，注意到国际原子能机构为解决拒绝运载放射性物质的问题所采取的行动，包括成立一个有国际组织代表参加的高级别指导委员会，14与国际原子能机构同样关注这种拒绝和由此造成的运输上的耽搁带来的不利影响，使放射性同位素失去了原本的使用价值，如医疗诊断、治疗、工业应用、生产核能和研究等，表示赞赏危险货物运输和全球化学品统一分类标签制度专家委员会有1.关危险货物运输以及这些货物在运输中的安全等问题的工作；2.请秘书长：向会员国政府、专门机构、国际原子能机构和其他有关国际组织散发新(a)的和修订的关于危险货物运输的建议；15(b)以最符合成本效益的方式，不迟于2007年底，以所有联合国正式语文出版《关于危险货物运输的建议书：示范条例》第十五修订版16和《关于危险货物运输的建议书：检验和标准手册》第四修订版的修正案；17在向委员会提供秘书处服务的欧洲经济委员会秘书处网址上18发表上(c)述出版物，并将其制成光盘；请所有国家政府、专门机构、国际原子能机构和其他有关国际组织向委3.员会秘书处提出他们对委员会工作的意见以及他们愿对修正的建议提出的任何意见；请所有有关国家政府、各区域委员会、专门机构和有关国际组织在制定4.和更新相关的守则和条例时，考虑到委员会的建议；请委员会继续与国际海事组织、国际民用航空组织、各区域委员会和有5.关政府间组织磋商，研究如何在所有国家更好地执行《关于危险货物运输的示范条例》，以求确保高度安全，消除国际贸易的技术性壁垒，包括进一步统一有关危险货物国际运输的国际协定和公约，或是否有可能酌情采取联合方针，制定一项有效的危险货物国际多式联运的国际文书；__________________14国际原子能机构大会CG(50)/RES/10号决议，B部分，第13段。

全球化学品统一分类和标签制度（GHS）简介1.GHS制定的背景化学品具有易燃、易爆、有毒、致畸、致癌、危害水生环境等危险特性，在无防护的情况下长时间暴露在有害化学品环境中，以及不正确使用化学品都可能对人们的身体健康和环境带来较大的危害。

对化学品的危害进行正确分类，并将这些危害及防护措施通过标签和安全技术说明书的方式向化学品接触者进行公示是预防、控制和减少化学品安全、环境事故的有效措施。

多年来，许多国家或组织制定了化学品分类和标签的法律、规章或标准，但在分类标准和标签样式等方面各有差别，建立一套全球统一的化学品分类和标签制度对在全世界统一对化学品危害的认识，提高对化学品危害的防护，并降低国际贸易成本，都是十分必要的。

2.联合国GHS文件《全球化学品统一分类和标签制度》（GHS）是由联合国出版的作为指导各国控制化学品危害和保护人类和环境的统一分类制度文件。

其封面为紫色又称为紫皮书。

每隔两年发布修订的GHS文件，截至2011年，已经对联合国最初发行的GHS文件进行了4次修订。

GHS紫皮书第四修订版（最新中英文）下载地址：/hk/trans/danger/publi/ghs/ghs_rev04/04files_c.ht ml3.哪些化学品要实施GHS？GHS适用的化学品（物质、其稀释溶液和混合物）范围包括工业化学品、农用化学品以及日用化学品。

以下物质不在实施范围：（1）化学废弃物（2）烟草及其制品（3）食品、药品、化妆品（4）化学制成品（已形成特定形状或依特定设计制造的产品，且在正常使用时不会释放有害物质）（5）在反应器中的或在生产过程中进行化学反应的中间产品，农药、兽药、食品添加剂和饲料添加剂的分类和标签，法律法规和标准另有规定的，执行相关规定，但是上述产品的原料和中间体仍适用。

4.谁来实施GHS？实施GHS的主体是企业。

上游化学品供应商及制造商应当向下游用户提供符合要求的化学品安全标签，并提供化学品安全技术说明书。

unet数据集格式UNET是一种常用的图像分割算法，它在医学图像处理、自动驾驶、遥感图像等领域有着广泛的应用。

在使用UNET进行图像分割任务之前，我们需要准备相应的数据集。

本文将介绍UNET数据集的格式。

UNET数据集通常由两部分组成：输入图像和对应的标签图像。

输入图像是待分割的原始图像，而标签图像则是对应的分割结果。

为了训练UNET模型，我们需要大量的带有标签的图像对。

首先，我们需要将原始图像和标签图像分别保存在不同的文件夹中。

这两个文件夹的命名可以根据实际情况进行命名，例如"images"和"labels"。

在每个文件夹中，我们可以进一步将图像按照类别进行分类，以方便后续的处理。

在每个图像文件夹中，我们可以使用常见的图像格式，如JPEG、PNG等保存图像。

对于标签图像，通常使用灰度图像来表示分割结果。

灰度图像中的每个像素点的灰度值代表了该像素点所属的类别。

例如，对于二分类问题，我们可以使用0和255来表示两个类别。

在UNET数据集中，每个输入图像和标签图像应该具有相同的尺寸。

这是因为UNET模型的输入和输出都需要具有相同的大小。

因此，在准备数据集时，我们需要对图像进行预处理，将它们调整为相同的尺寸。

常见的图像预处理操作包括缩放、裁剪和填充等。

此外，为了提高模型的泛化能力，我们还可以对图像进行数据增强操作。

数据增强可以通过对图像进行旋转、翻转、平移等操作来生成更多的训练样本。

这样可以增加数据集的多样性，提高模型的鲁棒性。

在UNET数据集中，我们还可以使用图像分割工具来标注标签图像。

常见的图像分割工具包括LabelImg、Labelbox等。

这些工具可以帮助我们快速、准确地标注图像，提高数据集的质量。

在准备好UNET数据集后，我们可以将其划分为训练集、验证集和测试集。

通常，我们将大部分数据用于训练，一部分数据用于验证模型的性能，最后再使用测试集评估模型的泛化能力。