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。