6、食品相关信息的数据所有权、透明度与监管趋势

食品相关信息的数据所有权、透明度与监管趋势

在欧洲,过去十年间食品相关数据的所有权制度引发了广泛讨论。一方面,有人主张尽可能广泛地获取数据;另一方面,出于强烈的商业利益,一些私人公司希望对其数据保密。

1. 数据透明度、真实性与信任问题

数据透明度的诉求主要围绕对从数据中收集的科学证据进行交叉验证的必要性。虽然欧洲食品安全局(EFSA)的意见会以开放获取文章的形式在其在线期刊上发表,但数据仍受保密规则限制,这阻碍了对科学证据生成方式的深入审查。以下两个例子说明了这一机制为何引起了外部审查机构的担忧。

  • 草甘膦致癌性争议 :2015 年,国际癌症研究机构(IARC)发布专题报告,称农药活性物质草甘膦符合“可能对人类致癌”的分类标准。同年,EFSA 回应德国联邦风险评估研究所(BfR)的草甘膦续期评估报告(RAR)请求,得出该化学物质不太可能致癌的结论。欧洲议会成员被拒绝获取机密数据,一些研究人员声称提交给 BfR 的证据存在遗漏(即缺失数据)。EFSA 确认其遵循数据分析标准协议,保证了审查的质量和透明度。但 Portier 及其同事认为,为保持透明度,IARC 仅审查公开数据,而使用提交给 BfR 的机密数据,使得与 BfR 无关的科学家无法审查这一结论。
  • “孟山都论文”丑闻 :据称,EFSA 2015 年草甘膦续期评估报告的数十页内容被孟山都“代笔”的科学论文抄袭。PAN Europe 非政府组织对汉堡一家实验室的做法表示怀疑,该实验室被指“歪曲数据以取悦客户”。收集的数据也被纳入农药评估程序和 RAR 提交的档案中。

在这两种情况下

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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