检测数据的准确性体现了一个检验机构检测水平的高与低，直接关系到一个检验机构的生存与发展，关系到为政府和社会提供质量信息和技术服务是否准确可靠。而实验室检测结果的质量受到人员、样品处置、检验方法、实验室环境和设施条件、仪器设备、检测过程、标准物质、试剂等诸多因素的影响。为确保实验室检测结果质量，可以从以下几方面综合控制：
一、检测人员对检测数据准确性的影响
检测人员是检测工作的主体，所有一切检测活动都是以人员为中心的，因此是决定检测数据准确性的关键所在。素质好、经验丰富、技术过硬的检测人员所出具的检测数据的质量往往高于一般检测人员。检测人员的技术水平和工作责任心与检测数据的准确性息息相关，对提高检测数据的准确性有着不可替代的作用。因此有必要拟定切实可行的培训计划，加强对技术人员的培训和教育，提高检验人员的职业道德素质和技术素质，使之不断加强检验检测工作的责任感和责任心，提高检测技术水平和业务工作能力，确保所出具检测数据的准确性。
针对微生物实验室，由于微生物实验室属于专业性较强的实验室，因此所需检验人员必须具备相应的专业知识和一定的操作能力。除此之外，实验室要保证检测质量，检测人员还应具备一定的经验、技术判断能力、仪器设备的使用能力等。为此，微生物实验室人员应经常参加内部比对活动和能力验证工作，定期对上岗人员进行考核；定期对仪器设备的操作能力进行考核；对新的检测技术进行培训等等，不断提高自身的技术能力水平，以便能更好地胜任检测工作。
同时检测人员必须熟悉、了解掌握检测方法，严格按照程序文件、作业指导书及按操作规程进行检验检测，不忽视检验过程中的每一个细小环节，操作不能随心所欲，要明白细节决定成败的道理，切实提高检测数据的准确性。
二、实验室环境和设施条件对检测数据准确性的影响
实验室环境和设施条件是确保检测数据准确性的必要前提基础，必须满足相关法律法规、技术规范或标准的要求。如果检测条件达不到检测方法的要求，有可能对整个检测活动产生不良影响，造成检测数据无效。具体对于微生物实验室来说，每天定时记录实验室的温湿度情况，如遇到异常情况要及时采取相应的措
施；对于操作间要定期进行各类清洁、消毒工作，确保实验室环境满足检测要求，确保检测数据结果的可靠。
三、检测方法对检测数据准确性的影响
正确选择检测方法对确保检测数据的准确性至关重要，它能规范检测工作，减少检测工作的随意性。在检测工作中，检测人员要根据产品所检项目的具体要求，选择合适的检测方法。检测人员应经常对标准进行查新，避免用已作废的标准来检测样品，从而影响实验结果数据。
四、检测仪器设备及计量器具对检测数据准确性的影响
检测的仪器设备及各种计量器具是开展检测工作的最基本的前提条件，它的准确度和完好程度会直接影响检测数据的准确性。因此所选择的检测设备的量程、精度要与所检样品的项目相适宜，在使用前要校准或核查，并按检定周期进行计量检定，经常对所有仪器设备进行维护，保证其量值准确可靠。检测时尽量在检测标准规定的检测环境条件下进行，特别是对于一些检测环境条件影响较大的检测项目，必须严格检测环境条件。
五、标准物质和试剂对检测数据准确性的影响
针对微生物检测来说，主要包括标准菌株和培养基的质量控制，这是检测数据的准确性有着直接影响。
微生物实验室在进行微生物检验中，需采用不同的标准质控菌株，这一做法是检测结果的确认方法之一，它可作为阳性、阴性对照。对于买来的标准菌种，微生物实验室必须对质控菌株做确认试验。对于工作菌株，也要定期进行质控实验，发现有过期或者退化现象，应及时处理，进行更新，以确保后续实验的正常进行。
培养基是微生物检测中的基础物质，其质量好坏直接影响检测结果的准确性因此需要定期对所购进的培养基采用标准质控菌株或生化反应等措施来进行必要的技术验证，以确保培养基的质量，从而确保检测数据的准确性。对于买来的成品培养基要记录相关的详细信息，以便及时更新到期培养基。
六、样品的抽取和制备对检测数据准确性的影响
样品的抽取及制备是检测工作中重要的一步，正确抽取具有代表性的均匀样品，是保证检测数据准确性的重要环节。因此，抽取样品一定要严格按照标准规定的方法或经批准的抽样实施方案规定进行，不同的检验目的，应采用不同的抽样检验标准，以确保检测数据能真实反映样品的情况，提高检测数据的准确性；样品的处置是检验工作的重要组成部分，样品制备应严格按照检测标准规定的方法进行，使所制备的样品保持原始样品的特性，提高后续检测工作的准确性。
七、检测时间对检测数据准确性的影响
对于某些保质期短的样品来说，检测的时间对于检测数据准确性也有着很重要的影响。因此针对这类样品，要及时进行检测。
八、质量控制对检测数据准确性的影响
为确保检测结果的准确有效，实验室应有质量控制程序和质量控制计划，以监控检测工作的全过程。比对与验证试验实质上是对实验室检测能力与检测水平的真实考查，通过比对考核提高检测水平，确保检验结果的质量。实验室应经常利用内部手段，如盲样检测、留样检测、人员比对、方法比对等验证检测工作的可靠性，并借助外部力量，如实验室间的比对和能力验证等验证检测能力。在标准更新、人员交替、设备变化和检测质量波动的情况下，尤其应加强技术校核，实现检验结果的科学公正。如在检测过程中，发现问题并控制它，找出原因，针对原因采取改进措施，从而提高实验室检测数据的可靠性、稳定性和准确性。
九、原始记录检测数据准确性的影响
原始记录是实验室检测工作的最终产品，也是实验室工作质量的最终体现，原始记录的准确性和可靠性，直接关系客户的切身利益，也关系到实验室的形象和信誉。在检测过程结束后，实验室应按照相关技术规范、标准、程序的要求，及时出具检测数据和结果，原始记录要准确、客观、真实，严格按数据修约规则行数据处理，结果报告值与标准中规定的小数位保持一致，使用法定计量单位。
总之，全方位提高检测人员的素质，不断改善实验室的设施与环境，是检测工作的重要基础；检验标准和方法是实验室实施检测工作的依据和资源，应及时更新标准，选择合适的检验方法；按规定检定计量器具及正确使用标准物质是保
证检验仪器设备处于受控状态的一种技术措施；正确的进行样品的抽取与制备，以及确保检测的时效性，是检测工作中重要的一步；质量控制是保保检测结果的准确有效的保证；准确的进行结果与记录是实验室进行检测工作的最终目的。只有牢牢抓住这些关键环节，才能不断提升检测水平，从而确保检测数据的准确性。
xxxx大数据实验室 建设方案 1
目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)
1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。 现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。 建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。 扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案 本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源 云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、
比对试验数据处理的3种方法 摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。 在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部 对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能 力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广 泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提出，实验室必须定期开展 比对试验。虽然比对试验的形式较多，如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等，但如何 将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。 以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。 1 数据来源情况 试样 在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20 段长度为lm试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。 试验方法及设备 试验方法见 GB/T 228-1987，实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。 测试条件 两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后 记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距 离(150 mm)相同。 试验数据 测试得出的两组原始试验数据见表to 表1 实验室A,B试验数据
一、实验目的 1．掌握Transact-SQL语句(CREATE RULE、DROP RULE)创建和删除规则的方法。 2．掌握系统存储过程sp_bindrule、sp_unbindrule绑定和解除绑定规则的操作方法，以及sp_help、sp_helptext查询规则信息、sp_rename更名规则的方法。 3．掌握Transact-SQL语句(CREATE DEFAULT、DROPDEFAULT)创建和删除默认对象的方法。4．掌握系统存储过程sp_bindefault、sp_unbindefault绑定和解除绑定默认对象的操作方法，以及sp_helptext查询规则信息。 5．掌握SQL Server管理平台和Transact-SQL语句(CREATE TABLE、ALTER TABLE)定义和删除约束的方法，并了解约束的类型。 二、实验内容及步骤 （1）为studentsdb数据库创建一个规则，限制所输入的数据为7位0~9的数字。 ①复制student_info表命名为stu_phone，在stu_phone表中插入一列，列名为“电话号码”。完成以下代码实现该操作。 SELECT * INTO stu_phone FROM student_info ALTER TABLE stu_phone ADD CHAR(7)NULL stu_phone表结构如图1-10所示。 图1-10 stu_phone表结构 ②创建一个规则phone_rule，限制所输入的数据为7位0~9的数字。实现该规则的代码为 CREATE phone_rule AS @phone LIKE '[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]' ③使用系统存储过程sp_bindrule将phone_rule规则绑定到stu_phone表的“电话号码”列上。实现该操作的代码为 sp_bindrule,'stu_phone.电话号码' ④输入以下代码，进行一次插入操作： INSERT INTO stu_phone(学号,姓名,电话号码) VALUES('0009','王国强','1234yyy') 产生以下出错信息： 消息513,级别16,状态0,第1 行 列的插入或更新与先前的CREATE RULE 语句所指定的规则发生冲突。该语句已终止。冲突发生于 数据库'studentsdb',表'dbo.stu_phone',列'电话号码'。 语句已终止。
社会科学研究数据分析与仿真实验室软件建设方案 基于政策方针的研究路径，针对数据收集、数据分析（规则提取）和仿真建模等三个主要阶段，为了满足政策方针各研究步骤的软件工具需要，政策分析实验室软件建设大致可以分为下列几大部分： 1.数据采集（合计58.2万元）PASW Data Collection25用户授权58.2万元 软件简介：Data Collection 是SPSS公司和IBM合并后的一款支持调查研究的软件平台，详见附件“PASW Data Collection产品介绍”。 2.数据分析（合计74.8万元）（1）统计分析软件（三大统计软件的介绍从略）（合计36.4万元）SAS EM模块学科带头人版本 3.3万元注：人大已经购买了SAS22模块版本，本次可以购买数据挖掘模块（EM模块）予以补充完善。 SPSS20用户授权10.8万元 SPSS CLEMENTINE20用户授权10.8万元注：这一软件是SPSS的数据挖掘模块STATA20用户授权11.5万元 （2）博弈分析软件（合计38.4万元）GAMS10用户授权18.6万元注：数学规划与优化高级建模软件（博弈分析软件），详见“百度百科”。 Xpress10用户授权19.8万元注：这一软件同样是一款博弈分析的软件，案例介绍中有供水管理的例子可供“水项目”参考（优化实例文件第15章），具体软件介绍和 实例详见附件。 3.仿真（合计81.6万元）（1）通用仿真软件 Anylogic1个用户专业版授权19万注：该软件仿真功能强大，为政策分析实验室核心2个用户专业版授权27万软件，每个专业版授权可获赠10个教育版授 3个用户专业版授权39万权，详见附件。 （2）领域仿真软件 Enterprise Dynamics (ED) 基本包（生产仓储仿真）+物流网络规划模块10用户授权7万元 基本包（生产仓储仿真）+应急疏散模块10用户授权7万元 基本包（生产仓储仿真）+机场解决方案模块10用户授权15万元 注：软件介绍详见附件 Autotrack 1用户授权9.6万元注：交通基础设施仿真软件，详见附件。 4.其他（合计43万元）Decision Tools 10用户授权31万元注：风险分析模拟软件，详见附件。 Risk Simulation 1用户授权6万元注：风险分析模拟软件，详见附件。 Vanguard System 1用户授权6万元注：风险分析模拟软件，详见附件。
高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势
交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 充分支撑科研工作
提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行分析统计，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。 三、建设规模 按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务。 四、硬件配置 采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设，采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。 每台节点的配置如下：
实验室数据完整性 CFDA飞检通告中药企缺陷汇总 近几年对于制药企业人都不陌生的一个名称就是数据完整性，然而它不是现在才有的，只是曾经GMP检查的一个盲区。 实验室由于其涉及的数据信息量大，首当其冲成为数据完整性的重灾区。 从国家局发布的飞行检查数据显示自2015年12月1日计算机化系统生效以来，12家问题企业涉及实验室数据完整性缺陷的有6家，占总数的50%，而自2016年发布的5家问题企业有4家涉及。涉及实验室数据完整性缺陷容主要有以下几方面： 1）电子数据完全性不足：例如多人共用登录密码，无权限受控，缺审计追踪、修改数据、实验数据未进行备份等功能； 2）修改系统时间； 3）检验记录涉嫌造假，仪器使用日志不真实，涉嫌一图多用； 4）记录不规不完整等。
CFDA飞行检查实验室数据完整性缺陷汇总： 一、健朗药业有限责任公司 2015.12.23 实验室数据完整性缺陷容： 奥拉西坦成品原始检验记录中采用红外光谱仪鉴别时，选择性的采用仪器保存的工作对照品图谱比对作为检验结果进行判定； 检验用高效液相色谱仪、气相色谱仪，多人共用登录密码，无权限受控，缺审计追踪等功能，不能确保图谱、数据的完整性。 https://www.doczj.com/doc/631025309.html,/WS01/CL1681/139041.html 二、省辉南三和制药 2015.12.28 实验室数据完整性缺陷容： 检验记录涉嫌造假，仪器使用日志不真实。在该企业液相工作站打印出的精制冠心片药粉液相色谱图，批号为20130301、20140501、20140801、20140802、20150901样品液相色谱图高度一致，涉嫌一图多用的数据完整性问题。
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
陕西汉王药业有限公司GMP管理文件 1.范围 陕西汉王药业质量部QC实验室检验产生数据完整性管理程序。 2.定义 2.1. 数据：从原始数据派生或获取的信息（如分析结果记录）。 2.2. 原始数据：原始记录和文档，保留在他们最初的格式生成（即纸或电子）或者作为 一个“真正的拷贝”。原始数据必须是同步产生的，采用可以永久保留的方式准确 记录。当电子设备不存储电子数据，或只提供了一个打印数据输出（如电子天平） 时，打印输出构成原始数据。 2.3. 元数据：是描述其它数据的属性数据，并提供语境和含义。通常情况下，这些数据 描述结构、数据元素、相互关系和其他特征的数据。它也允许数据追踪至个体。包 含了原始数据、结果数据、方法数据、取样设定、顺序数据、审计追踪等文件。2.4. 电子数据：是指任何文本、图表、数据、声音、图示的或其他的以电子形式表现的 信息的混合，它的建立、修改、维护、归档、恢复或分发是由计算机系统来完成。 2.5. 数据完整性周期：数据（包括原始数据）自初始产生和记录，到处理（包括转化或 移植）、使用、数据保留、存档/恢复和重建的整个生命阶段。（一般分为业务流和 数据流：业务流：生成数据 + 处理数据 + 审核数据 + 报告数据；数据流：生成数据 + 转移数据 + 存储数据 + 恢复数据） 2.6. 数据完整性：数据生命周期内所有数据完整、一致、准确的程度（MRHA）。在制 药系统中，可理解为按照基本科学性原则（包括生产质量管理规范和内部书面规程 等）收集、存储数据并报告，确保得出结论时考虑了所有有效的数据。 2.7. 数据的ALCOA原则：
A—attributable to the person generating the data（可追踪至产生数据的人员）； L—legible and permanent（清晰，能永久保存）； C—contemporaneous（同步）； O—original record（or “true copy”）原始（或真实复制）； A—accurate（准确）。 1. 参考 3.1. 中国GMP附录11《计算机系统》 3.2. 《Data Integrity Definitions and Guidance》（英国MHRA） 2. 职责 4.1. 质量部QC按照本方案规定执行，确保质量体系电子数据完整性。 4.2. 质量部QC负责人按本方案要求进行数据完整性工作的监督。 3. 附件 5.1. 附件1：《QC仪器电脑Windows系统使用人及权限登记记录》 5.2. 附件2：《QC仪器使用人权限申请记录》 5.3. 附件3：《QC仪器使用人及权限登记记录》 5.4. 附件4：《仪器报警异常事件评估处理表》 5.5. 附件5：《仪器审计追踪检查记录》 5.6. 附件6：《电子数据删除记录》 4. 内容 6.1. 电子数据的生命周期 6.1.1. 电子数据生命周期分为业务流和数据流，本文管理要求按照业务流和数据流进行阐 述。 6.1.2. 电子数据的业务流管理是根据数据产生的业务流程进行管理的，流程见下图： 6.1.3. 电子数据的数据管理是数据产生后对数据进行存储、备份等管理流程，流程见下 图：
系统设计报告 1．引言 1.1摘要（摘要说明所设计开发系统的名称、目标和功能） 名称： 计算机大棚实验室系统设计 目的: 自动化运行 信息化管理 无纸化办公 功能: 提高实验室工作效率、科研水平、降低运行成本 保证实验室的质量管理在严格控制下运行，从而能使实验室的最终产品即所有的检测或管理数据、信息均符合相关的质量标准或规。 实现自动化监控大棚室温度以及温度的调节。 温湿度监控：实现对温室大棚温湿度参数的实时采集，测量空间的温度和湿度，由单片机对采集的温湿度值进行循环检测、数据处理、显示，实现温湿度的智能检测。 作物生长情况监控：对作物定时进行检查，是否出现生长问题，例如虫害、病害、缺水、温度等之类的影响，并进行相应的管理。 控制处理： 当温度或温湿度越限时报警，并根据报警信号提示采取一定手段控制。 当作物出现病虫害时，进行作物打药。
无线传输：用温湿度传感器将测量的温湿度数据通过无线模块进行传输。 对作物进行测评，看其生长是否正常，并进行相应的措施。 1.2 背景 1）项目的承担者: 项目责任人 2）用户: 实验室管理者 3）本系统和其他系统或机构的关系和联系: 无 1.3 工作条件和限制（包括计算机系统环境限制、保密和安全的限制等） 符合基本计算机网络和程序正常运行即可。 1.4 参考和引用资料 大棚自动化系统百度百科 2．总体设计 2.1模块设计
系统总体结构图（功能模块图） 检测器提取需要的相关信息，导入业务层与数据库相应数据进行比价，给出结论，并依据结论做出相应的措施，进而控制调节器进行调工作，直到检测器信息与数据库信息相匹配为止。 计算机大棚实验室系统 管理员 设备管理信息管理 设备购买设 备 维 护 设 备 控 制 作 物 信 息 实 验 室 信 息 管 理 员 信 息 自动管理 实 验 室 设 备 调 节 实 验 室 数 据 显 示 实 验 室 报 警 系 统 实 验 室 设 备 监 测
检测数据分析和处理程序 1、目的 规范检测报告、原始记录，对检测数据及其计算值的修改、判定作出规定。2、适用范围 适用于检测工作中的检测和检测数据的处理和分析。 3、职责 3.1由质量监督员检查实验室检测人员执行情况。 3.2各检测室负责人监督本部门人员执行。 4、工作程序 4．1 数据修改规则 4.1.1 进舍规则 根据GB8170-2008《数值修改规则》，检测数值或其计算值的进舍可根据概况为如下口诀： 四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶， 五前为偶应舍去，五前为奇则进一。 4．2 修改位数规则 4.2.1 原始记录数值的有效位数至少应比标准规定的极限数值多一位。 4.2.2 检测报告中，检测数值或其计算值要进行修改，修改位数与标准规定的极限数值书定位数一致。 4．3 不许连续修改规则
规定拟修改数值应在确定修改位数后一次修改获得结果，而不得多次按4.1连续修改。 4．4 检测结果规则 4.4.1检测结果数据发出执行DZ/T 0130--2006《地质矿产实验室测试质量管理规范》。 4.4.2将检测数值或其计算值先进行修改，再加检测不确定度（需要时），然后作最终结果判定。 4．5 检测结果处理 4.5.1 原始数据的审核 (1) 检测条件是否符合标准要求； (2) 选择的数据转化公式，计算方法及其结果是否正确； (3) 数值修改、有效位数是否符合要求； (4) 原始记录填写是否规范，杠改处是否有修改人的证明； (5) 影响检测结果的信息是否有相应的正确描述，如标准规范、样品状态、环境条件，所用仪器设备、检测时间，校准记录等； (6) 原始记录的溯源性、真实性； (7) 计量单位是否正确或能溯源到国际单位制； (8) 属计算机或自动设备采集、处理数据的，投入使用前应经有关部门鉴定，或经数据验证，以确保数据的可靠性； (9) 数据分析人员的签字。 4.5.2 检测数据的审核
实验室质量保证与数据准确可靠 测量数据的准确可靠是实验室管理者追求的目标，也是实验室是否被社会承认、认可和使用的基础。在世界经济日益全球化的今天，为了保障贸易的高效率的进行，测量结果的相互承认，已成为全世界工商界共同的呼吁。在这种背景下，一个检测实验室的行为已不单纯地以完成多少测量任务为已任，而是应该融入全球贸易的大潮中，赢得多国、多区域甚至全球的认可。国际上推行的以ISO17025标准为基础的实验室认可已成为流行欧共体、日、美等经济发达地区合格评定政策的一部分和基础。在世界贸易发展的潮流中，一个检测实验室如果没有坚实的技术基础，没有准确可靠的数据保证，要想领取进入世界测量市场的“通行证”是难以美梦成真的。 测量是一个过程，涉及到样品、人员、设备、环境、方法、数据（记录处理和报告）和质量程序，每一个环节的偏差都可能导致数据的错误。 数据的质量通常是根据他们的不确定度与最终用户的要求相比较的。如果数据具有一致性且小于所要求的不确定度，就认为这些数据质量合格。反之，数据过分离散或不确定度超出要求，就认为这些数据质量不合格。当然，数据质量的评价实际上是相对的，对某种情况是高质量的数据在另一种情况下就不一定能接受。实验室要保证数据满足用户的要求，必须对其准确性、可靠性有保证，而数据的准确可靠是建立在有效的质量保证体系基础上的。 一、质量保证的概念 每个实验室都不能保证任何测量绝对准确，要保证使用的数据可靠，数据的质量必须要有规定，既必须评价其不确定度并表达出来。质量保证程序的目的就是对这种不确定度提代统计的基础。 质量保证分为互有关系的两个方面：质量控制和质量评定。两者应该是可运算和可协调的。其定义为： 质量保证——是一个工作体系。它的目的是向数据的产生者或用户提供一种保证，数据以明确的不确定度满足规定的质量标准。 质量控制——是一个全面的工作体系。它的目的是控制数据的质量，使它能满足用户的要求，目标是提供满意、充分、可靠、经济的质量。 质量评定——是一个全面的工作体系。它的目的是提供保证，即有效地完成全面质量控制的任务。它包括对数据以及体系效率的连续评价。 质量控制的目的是通过精心调节使测量过程处于所要求的、稳定的、再现的状态。因此，质量控制过程十分相似于能以高度再现性生产产品的工业生产过程。一旦这一状态建立之后，就可确定准确度，识别系统误差，并可采取适当的措施来消除或补偿系统误差，进而获得所要求的数据质量。质量评价为获得必要的数据质量提供依据。 典型的测量过程的质量保证如图1所示。质量控制程序用于调节并保持其系统处于统计控制状态中。在处于统计控制状态时，它可对某种样品进行无数次的测量，其某一时间内的数据即是典型样本。随后，质量评定程序用于评价所得数据的质量。对于不熟悉的样品作全面的数据评价通常是不现实的。但是，如果测量系统处于统计控制状态时，可同时测量诸如标准物质（RM）的已知测
“实验室数据完整性”培训考试试卷 （SMP-ZK-005-00检验记录与检验报告管理规程、SMP-ZK-001-00检验工作管理规程） 姓名： 岗位： 分数： 一、填空题（每空 分，共 分） 、数据完整性是指数据的 和 ，用于描述存储的所有数据值均处于 的状态。 、在实验的同时记录 及结果，不应事后抄到记录上，不得用 、圆珠笔记录，应用黑色签字笔记录；记录要 、 、 、无缺页损角，字迹 ，色调一致；要采用 计量单位，数据应按测量仪器的 记录，发现观测失误应注明；记录填写的任何更改都应当遵循以下原则：在错误的地方画一条横线并使原有信息仍 ，书写正确信息后签注 和 。 、如检验设备具备打印的功能，应当尽可能采用检验设备 的记录、 和曲线图等。自动打印的记录、图谱和曲线图上应标明产品或样品的 、 和记录设备的信息，操作人还应签注 和日期。设备的信息至少包括设备的名称及其唯一的 以便追溯所用设备。 、检验所有的 必须保存。原则上不得使用 ，如果不可避免，可复印并在复印件上签注姓名和日期。 、对于某些数据如环境监测数据、制药用水的 ，宜对数据进行 并保存趋势分析报告以便了解体系的整体状况。 、检验应当有 ，规定所用方法、仪器和设备，
其内容应当与经 的检验方法一致。 、检验应当有 的记录并应当 ，确保结果与记录一致。所有计算均应当严格核对。 、应当对实验室容量分析用 、试剂、试液、对照品以及 进行 。 、质量控制实验室应当建立 的操作规程。任何检验结果超标都必须按照操作规程进行 ，并有相应的记录。 、产品检验记录的贮存期限为 ；特殊药品检验记录保存至贮存有效期后 。原辅料、包装材料检验记录应贮存到 产品有效期后一年。 二、简答题（每题 分，共 分） 、检验记录应当包括哪些内容？ 答：
实验室 https://www.doczj.com/doc/631025309.html, 精品资源 极简方案智能助手 实训无忧大数据智能实验室解决方案
产品概述 锐捷大数据智能实验室立足于当前大数据时代背景，深入研究高校大数据教学实训场景，深挖教学需求，自主研发的一款集教学、实验、实训、培训、测评、学情分析于一体的大数据专业教学产品。产品融合业界前沿的云计算、大数据、人工智能技术，通过对接大数据产业人才需求和高校大数据人才培养方案，平台提供了大数据教学管理、实验实训环境、技能评测模块、岗位胜任力分析等功能。 平台采用云平台（Docker）模式和客户端（VM）模式相融合的方案，全面满足不同院校教学需求，同时，平台融合应用AI技术，显著提升大数据教学和学习效率。 建设目标 锐捷大数据智能实验室，全面落实“产、学、研、训”一体化的思想，从教学、实训和科研应用等方面，培养行业特色和专业的人才，并做出相应的科研成果。 具体目标是： 深度对接产业用人需求和高校人才培养目标，制定特色大数据人才培养方案； 提供一套一流的大数据教学、实训和科研的平台环境，帮助师生提高大数据学习和科研的效率和成果； 配备完善课程体系、丰富的课程资源、真实的行业案例以及海量的数据资源，帮助师生夯实的大数据技术的学习和应用； 借助大数据教学实训平台、配套资源、资深大数据讲师团队，加强对骨干教师、学科带头人的培养，以及科研、学术交流等合作工作，加快师资队伍的建设步伐； 对接企业大数据真实项目,企业导师导师驻校开展项目式大数据实训，帮助学生无缝掌握企业用人标准，提升就业竞争力； 人才岗位
业务应用 用户功能 特色功能 A.人工智能教学与实训 B.大数据教学与实训 C.云计算教学与实训 课程资源管理 | 学生管理 | 教师管理权限管理 | 账号管理 | 教学资源更新 管理员 教师 学生 排课管理 | 课程管理 | 测评管理实验管理 | 过程监控 | 实验报告管理实验督导 | 视频管理 | 学情分析课程自定义 AI实验帮手AI督导助手AI学情分析 实验进度看板与详情 实验进度智能提醒登录状态 | 实验进度 督导提醒 | 学习效率AI测评助手 试题配置 | 测评计划发布 | 成绩管理自动评分（客观题、程序题、实操题）测评训练 | 测评考试 | 成绩查询 学习成绩分析 | 学习行为分析综合能力分析 | 学生画像技能提升路径 课程学习 | 视频学习实验操作 | 实验报告测评考试 | 技能训练成绩跟踪 | 互动交流 教学服务 专业建设服务 实训周服务 系统功能
专业实验室数据管理系统，让数据分析更便捷！ 目前实验室数据管理系统在西方发达国家的应用相对比较成熟，我们国家经过多年发展，很多实验室也开始逐渐认识到信息化在管理中的作用，纷纷开始引入LIMS。实验室数据管理系统也不断在各个行业进行不断的改进和提升。相信随着科技的不断进步，和产品功能的不断完善，实验室信息系统将完全可以实现各种虚拟化在线实验室的可能。 近年来，实验室数据管理系统的需求在不断提升，大家对其的要求也越来越高。当下很多人都会网上搜寻相关的信息。接下来就让小编带你走进它吧。 实验室数据管理系统的基本功能包括：业务流程管理、各类资源管理、行政管理以及各类客户需要个性化定义的功能。 实验室数据管理系统神鹰lims系统主要解决企业试验数据管理和利用效率问题，涉及到与企业试验过程执行、试验辅助资源、数据采集、数据管理、安全控制、企业软件协同方
面的管理功能。它填补了产品研制过程中试验环节数据管理空白，是企业产品研制过程中必不可少的信息化试验管理系统。 开发的实验室数据管理系统lims系统充分考虑企业用户的操作习惯，对系统管理的试验数据进行数据导航，并且使用了数据重复利用的结构框架，可以在数据分析处理的过程中调用历史试验数据，使得用户可以方便准确地定位目标数据。同时，多种格式的数据都可以被系统解析并且转换为自定义格式，在数据库中进行统一的保管方便用户的随时调用。此外，系统支持用户自定义格式文件的导入和用户界面的手动输入，可以实现对数据对象的访问控制。 北京天健通泰科技有限公司（以下简称天健通泰）是一家专门从事ISO/IEC17025实验室信息化建设的高科技企业，为国家高新技术企业、中关村高新技术企业。近年来，天健通泰先后承担了航空航天、汽车制造、兵器工业、通讯电子、能源环保、船舶海洋等十余领域检测和试验检验实验室的实验室信息化建设（LIMS）工程，具备丰富的实验室信息化研发、建设、部署和实践经验。
实验室数据完整性
实验室数据完整性 CFDA飞检通告中药企缺陷汇总 近几年对于制药企业人都不陌生的一个名称就是数据完整性，然而它不是现在才有的，只是曾经GMP检查的一个盲区。 实验室由于其涉及的数据信息量大，首当其冲成为数据完整性的重灾区。 从国家局发布的飞行检查数据显示自2015年12月1日计算机化系统生效以来，12家问题企业涉及实验室数据完整性缺陷的有6家，占总数的50%，而自2016年发布的5家问题企业有4家涉及。涉及实验室数据完整性缺陷内容主要有以下几方面： 1）电子数据完全性不足：例如多人共用登录密码，无权限受控，缺审计追踪、修改数据、实验数据未进行备份等功能； 2）修改系统时间； 3）检验记录涉嫌造假，仪器使用日志不真实，涉嫌一图多用； 4）记录不规范不完整等。 CFDA飞行检查实验室数据完整性缺陷汇总： 一、湖南健朗药业有限责任公司 2015.12.23 实验室数据完整性缺陷内容： 奥拉西坦成品原始检验记录中采用红外光谱仪鉴别时，选择性的采用仪器内保存的工作对照品图谱比对作为检验结果进行判定； 检验用高效液相色谱仪、气相色谱仪，多人共用登录密码，无权限受控，缺审计追踪等功能，不能确保图谱、数据的完整性。 https://www.doczj.com/doc/631025309.html,/WS01/CL1681/139041.html
二、吉林省辉南三和制药有限公司 2015.12.28 实验室数据完整性缺陷内容： 检验记录涉嫌造假，仪器使用日志不真实。在该企业液相工作站打印出的精制冠心片药粉液相色谱图，批号为20130301、20140501、20140801、20140802、20150901样品液相色谱图高度一致，涉嫌一图多用的数据完整性问题。 另外企业无20150901批次物料的生产记录，物料领用记录等。而液相日志显示2015年9月14日和2015年9月26日均显示对该批号物料进行了检测，此使用日志明显存在造假。 https://www.doczj.com/doc/631025309.html,/WS01/CL1681/140200.html 三、海南益尔药业有限公司 2016.01.12 实验室数据完整性缺陷内容： 质量控制方面存在的问题。 1、修改数据。Thermo HPLC（型号：ultimate-3000，编号A-04-07-21）数据库显示，150601批次盐酸氟哌噻吨原料药的杂质A进行了多次测定，其中2015年6月27-28日（工作站显示的进样时间）测定的样品检测结果合格，HPLC 图谱被该批次检验记录采用，但检验记录中打印的图谱显示，对照溶液、供试品溶液和溶剂的测定时间均为2015年6月26日13：59。 Thermo HPLC（型号：ultimate-3000，编号A-04-07-21）工作站电脑的存在更改系统时间问题。 例如，（1）系统时间从2015年7月17日更改为2015年7月6日，2015年7月6日对150701批次氟哌噻吨美利曲辛片含量均匀度进行测定； （2）系统时间从2015年7月13日更改为2015年6月21日，2015年6月21日对氟哌噻吨中间体进行测定； （3）系统时间从2015年7月12日更改为2015年6月27日。 “150601盐酸氟哌噻吨杂质A”序列显示，“氟哌噻吨混合对照”两次进样的时间分别为2015年6月27日的15：31和15：35，与每针30分钟的运行时间相矛盾。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/631025309.html, 大数据技术实验室建设探索与研究 作者：王振华洪泓陈春丽 来源：《电脑知识与技术》2017年第12期 摘要：该文分析了大数据技术的前景与重要性，高校建设大数据实验室的意义和必要性。大数据技术是以数据存储、加工、分析为主，向企业或单位提供决策和预测。该文同时探讨了高校大数据技术课程体系，从科学研究和工程项目两个方向，分别设置相关课程。针对大数据技术实验室建设的几个关键要素进行分析，包括实验室基础平台建设，实验室队伍建设，数据资源建设等。 关键词：大数据；实验室建设；机器学习 信息技术与经济社会的快速发展促进了数据量的爆发性增长，数据已成为国家基础性战略资源。利用数据辅助决策、合理配置资源，将是未来企业创造价值的重要方法，也是未来新兴产业创建的重要依据。国家从战略的角度，已经开始重视大数据的发展。2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》系统部署大数据发展工作。2016年12月18日工业和信息化部印发《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。随着大数据技术的快速发展，对该类人才的培养也逐步成为高校信息技术教学的重要内容。 大数据技术数据分析处理是从数据中挖掘关键信息，达到辅助决策，提升运作效率的目标。大数据技术目前在各个行业和跨行业之间存在广泛的应用空间，其重要的应用之一，是预测性分析，从数据中挖掘出特点，建立模型，迭代验证，确立模型，最终实现预测。其中数据分析包括检查、清洗、转换和建模等方法，即根据特定目标，对数据进行收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，提出有建设性的意见，进而辅助决策。 大数据技术包含两个方面，即数据存储技术和计算分析技术。存储技术包括非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，MPP架构的新型数据库集群等。大数据中常用的分析技术有：关联规则挖掘、聚类、遗传算法、自然语言处理、神经网络、优化、模式识别、预测模型等。 1大数据课程体系 目前，高校大数据相关专业没有统一的课程体系，大数据技术相关的课程比较多。根据其应用的侧重点不同，可将大数据技术课程体系分为科学研究型和工程项目型两类。具体课程体系见下表1。 2大数据技术实验室建设理念 在高校培养大数据人才，利用高等学校的多学科优势建立大数据技术实验室尤为必要，不仅可以服务于高校的教学和科研，通过大数据技术的科研与实验，使学生掌握主流的大数据存
物联网大数据分析实验室建设方案 物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端1
物联网大数据分析实验室建设方案 数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网
物联网大数据分析实验室建设方案
一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。
在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来说，物联网应用传感器改善了信息获取的实时性和准确性，同时智能终端改变了人们利用和使用信息的习惯。目前存在的主要问题包括应用过于碎片化，缺少满足用户需求的创新型产品/服务，行业间缺乏