CN112800128B - 一种多功能且易用的实验室执行系统 - Google Patents

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CN112800128B CN202110391903.7A CN202110391903A CN112800128B CN 112800128 B CN112800128 B CN 112800128B CN 202110391903 A CN202110391903 A CN 202110391903A CN 112800128 B CN112800128 B CN 112800128B
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Abstract

本发明提供一种多功能且易用的实验室执行系统，包括：LES数据源单元，用于支持用户添加或删除LES数据源以及编辑LES数据源的SQL内容，根据SQL内容生成LES数据源的查询名称；LES模板单元，用于支持用户基于预设的模板组件列表和通过查询名称调取的对应LES数据源设计LES模板；LES实例单元，用于支持用户录入实验过程中的实验数据，基于LES模板将实验数据制成LES实例，同时显示LES实例。本发明的多功能且易用的实验室执行系统，丰富了实验室执行系统的功能，提升了操作便捷性，十分易用。

Description

一种多功能且易用的实验室执行系统
技术领域
本发明涉及数据管理技术领域，特别涉及一种多功能且易用的实验室执行系统。
背景技术
随着实体经济的发展及行业法规的要求，如今检测行业面临着前所未有的挑战，提高检测质量、检测效率、质控管理等成为实验室非常关心的话题。为此，越来越多的实验室开始重新评估从业务流到质量流到数据流的管理体系。目前传统的纸质版数据记录和手工管理方式使得各部门的数据都是一个个的孤岛，使得数据的获取和分析变得尤为困难。因此，创建一个高效的信息平台，将各种数据集变为信息，形成一个企业级的知识库，这对于实验室增加自身竞争力来说势在必行。实验室用到的主流信息平台中就包括LES（Laboratory Execution System，实验室执行系统）。
LES是一个完全验证的实验室标准SOP执行平台，它可以直接处理实验室的各个要素：数据采集、方法执行、数据审核和报告、并与其它IT系统集成，实现实验室数据采集和记录报告的自动化。
LES能为企业节约至少25%的企业资源，减少整个流转周期。
LES避免了操作错误并完全消除了返工，减少了实验室人员复核实验记录的时间和调查次数，加速了实验记录复核和审批的流程，避免了实验室创建、维护和查询纸质记录的工作，便于在审计时及时调用资料。
但是，目前市场上众多厂商的LES产品存在功能单一、不能灵活的使用各种数据源以及操作不便捷即不易用的缺点。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，为用户提供了添加或删除LES数据源和设计LES模板等功能，丰富了实验室执行系统的功能，用户在设计LES模板时不仅可以直接选取所需的模板组件，还可以通过搜索查询名称直接调取所需的LES数据源，在用户录入实验数据后，系统自动生成相应的LES实施并显示，实现了LES数据源的灵活使用，提升了操作便捷性，十分易用。
本发明实施例提供的一种多功能且易用的实验室执行系统，包括：
LES数据源单元，用于支持用户添加或删除LES数据源以及编辑所述LES数据源的SQL内容，根据所述SQL内容生成所述LES数据源的查询名称；
LES模板单元，用于支持所述用户基于预设的模板组件列表和通过所述查询名称调取的对应所述LES数据源设计LES模板；
LES实例单元，用于支持所述用户录入实验过程中的实验数据，基于所述LES模板将所述实验数据制成LES实例，同时显示所述LES实例。
优选的，所述模板组件列表包括：章节组件、富文本组件、分子式组件、图片绘制组件、图标编辑器组件、图片上传组件、流程控制组件、基础信息组件和表格组件。
优选的，多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
审计跟踪单元，用于对所述LES数据源单元、LES模板单元和LES实例单元中一种或多种中的LES数据进行审计跟踪，支持所述用户查询所述LES数据的修改记录。
优选的，多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
导出单元，用于支持所述用户导出所述LES模板或所述LES实例。
优选的，多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
打印单元，用于支持所述用户打印所述LES模板或所述LES实例。
优选的，多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
同步单元，用于与预设的LIMS实验室信息管理系统进行实时数据同步。
优选的，多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
人脸识别单元，用于在所述用户登录所述实验室执行系统时，对所述用户进行人脸识别验证。
优选的，多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
语音控制单元，用于在所述用户访问所述实验室执行系统时，支持所述用户进行语音控制。
优选的，多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
安全检测单元，用于对所述实验室执行系统进行安全检测；
所述安全检测单元执行如下操作：
获取预设的本地安全记录数据库和云端安全记录数据库；
获取预设的安全检测项列表；
基于所述本地安全记录数据库和所述云端安全记录数据库计算所述安全检测项列表中每个安全检测项的敏感指数；
将所述安全检测项列表中各所述安全检测项按对应所述敏感指数从大到小进行排序，排序后，按预设顺序依次执行所述安全检测项列表中的所述安全检测项；
当执行任一所述安全检测项时，将对应所述安全检测项作为当前安全检测项；
获取所述当前安全检测项对应的预设检测任务列表；
从所述预设检测任务列表中选取任一检测任务作为目标检测任务；
获取与所述目标检测任务对应的目标检测模型；
获取与所述目标检测任务对应的目标检测数据，基于预设的关联规则获取与所述目标检测数据相关联的至少一个关联检测数据；
整合所述目标检测数据和各所述关联检测数据，获得整合数据；
将所述整合数据输入多次所述目标检测模型，每次输入后，获得反馈值；
基于所述反馈值计算所述当前安全检测项的检测反馈指数，计算公式如下：
Figure 201493DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 742196DEST_PATH_IMAGE002
为所述检测反馈指数，
Figure 916825DEST_PATH_IMAGE003
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 783150DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务的预设权重值，
Figure 43230DEST_PATH_IMAGE005
为自然常数，
Figure 653203DEST_PATH_IMAGE006
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 479077DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务下获取的所述关联检测数据的总个数，
Figure 781882DEST_PATH_IMAGE007
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 263679DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务下获得的所述反馈值中小于等于预设的反馈值阈值的所述反馈值的总数目，
Figure 677343DEST_PATH_IMAGE008
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 560985DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务下获得的所述反馈值的总数目，
Figure 34692DEST_PATH_IMAGE009
为所述当前安全检测项对应的所述目标检测任务的总数目；
当所述检测反馈指数小于等于预设的检测反馈指数阈值时，所述当前安全检测项检测异常，对用户进行相应提醒。
优选的，多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
所述安全检测单元基于所述本地安全记录数据库和所述云端安全记录数据库计算所述安全检测项列表中每个安全检测项的敏感指数，具体执行如下操作：
从所述安全检测项列表选取任一安全检测项作为目标安全检测项；
获取所述本地安全记录数据库中与所述目标安全检测项相关联的第一目标数据；
获取所述云端安全记录数据库中与所述目标安全检测项相关联的第二目标数据；
获取预设的敏感度感知模型；
将所述第一目标数据多次输入所述敏感度感知模型，每次输入后，获得第一敏感度和第一预测敏感度；
将所述第二目标数据多次输入所述敏感度感知模型，每次输入后，获得第二敏感度和第二预测敏感度；
基于所述第一敏感度、第二敏感度、第一预测敏感度和第二预测敏感度计算所述目标安全检测项的敏感指数，计算公式如下：
Figure 3785DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 955560DEST_PATH_IMAGE011
为所述敏感指数，
Figure 959289DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 603896DEST_PATH_IMAGE013
为预设的权重值，
Figure 60286DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 19014DEST_PATH_IMAGE015
为将所述第一目标数据第
Figure 611670DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第一敏感度，
Figure 427179DEST_PATH_IMAGE017
为将所述第二目标数据第
Figure 370864DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第二敏感度，
Figure 930022DEST_PATH_IMAGE018
为将所述第一目标数据第
Figure 642763DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第一预测敏感度，
Figure 363594DEST_PATH_IMAGE019
为将所述第二目标数据第
Figure 794575DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第二预测敏感度，
Figure 891844DEST_PATH_IMAGE020
为将所述第一目标数据输入所述敏感度感知模型的总次数，
Figure 724671DEST_PATH_IMAGE021
为将所述第二目标数据输入所述敏感度感知模型的总次数。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种多功能且易用的实验室执行系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，如图1所示，包括：
LES数据源单元1，用于支持用户添加或删除LES数据源以及编辑所述LES数据源的SQL内容，根据所述SQL内容生成所述LES数据源的查询名称；
LES模板单元2，用于支持所述用户基于预设的模板组件列表和通过所述查询名称调取的对应所述LES数据源设计LES模板；
LES实例单元3，用于支持所述用户录入实验过程中的实验数据，基于所述LES模板将所述实验数据制成LES实例，同时显示所述LES实例。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
用户通过操作智能终端（手机、平板和电脑等）访问实验室执行系统中的LES数据源单元1时，可以添加或删除LES数据源，编辑某个LES数据源的SQL（Structured QueryLanguage，结构化查询语音）内容，系统根据用户编辑的SQL内容生成相应的查询名称，供查询LES数据源使用；访问LES模板单元2时，可以从预设的模板组件列表（图片绘制、图标编辑器、图片上传、流程控制等）选择需要的模板组件以及通过搜索查询名称调取的相应LES数据源设计LES模板；实验过程中，访问LES实例单元3，录入实验数据，系统基于用户之前设计好的LES模板将实验数据制成LES实例并显示。
本发明实施例为用户提供了添加或删除LES数据源和设计LES模板等功能，丰富了实验室执行系统的功能，用户在设计LES模板时不仅可以直接选取所需的模板组件，还可以通过搜索查询名称直接调取所需的LES数据源，在用户录入实验数据后，系统自动生成相应的LES实施并显示，实现了LES数据源的灵活使用，提升了操作便捷性，十分易用。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，所述模板组件列表包括：章节组件、富文本组件、分子式组件、图片绘制组件、图标编辑器组件、图片上传组件、流程控制组件、基础信息组件和表格组件。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
系统内置了章节组件、富文本组件、分子式组件、图片绘制组件、图标编辑器组件、图片上传组件、流程控制组件、基础信息组件、表格（表单）组件，用户可以直接选择对应组件添加到LES模板中，进行LES模板的设计，具有很好的组件扩展性，用户可以根据自身需求快速添加所需组件，提升了便捷性和工作效率，增加了用户体验。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
审计跟踪单元，用于对所述LES数据源单元1、LES模板单元2和LES实例单元3中一种或多种中的LES数据进行审计跟踪，支持所述用户查询所述LES数据的修改记录。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
审计跟踪单元对LES数据源、LES模板、LES实例等相关数据实现了全部的审计跟踪，用户可以访问审计跟踪单元，方便快捷地查询到LES数据的修改记录，提升了用户体验。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
导出单元，用于支持所述用户导出所述LES模板或所述LES实例。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
用户可以访问导出单元将LES模板或LES实例导出（一般为PDF格式），方便用户存档。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
打印单元，用于支持所述用户打印所述LES模板或所述LES实例。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
用户可以访问打印单元打印将LES模板或LES实例（一般为PDF格式），方便用户直接拿纸质文档与相关工作人员进行沟通交流。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
同步单元，用于与预设的LIMS实验室信息管理系统进行实时数据同步。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
例如：用户对某一LES实例进行修改，修改完成后，后台会同步反写到LIMS（Laboratory Information Management System）实验室信息管理系统中，同时，用户对LIMS实验室信息管理系统中的数据进行修改后，后台会同步更新至LES实验室执行系统，时刻将两系统业务数据保持一致。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
人脸识别单元，用于在所述用户登录所述实验室执行系统时，对所述用户进行人脸识别验证。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
用户通过操作智能终端登录实验室执行系统时，人脸识别单元对其进行人脸识别，提升了安全性。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
语音控制单元，用于在所述用户访问所述实验室执行系统时，支持所述用户进行语音控制。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
用户在实验过程中，可能无法对智能终端进行操作，可以进行语音控制操作，说出语音控制指令即可，提升了便捷性。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，还包括：
安全检测单元，用于对所述实验室执行系统进行安全检测；
所述安全检测单元执行如下操作：
获取预设的本地安全记录数据库和云端安全记录数据库；
获取预设的安全检测项列表；
基于所述本地安全记录数据库和所述云端安全记录数据库计算所述安全检测项列表中每个安全检测项的敏感指数；
将所述安全检测项列表中各所述安全检测项按对应所述敏感指数从大到小进行排序，排序后，按预设顺序依次执行所述安全检测项列表中的所述安全检测项；
当执行任一所述安全检测项时，将对应所述安全检测项作为当前安全检测项；
获取所述当前安全检测项对应的预设检测任务列表；
从所述预设检测任务列表中选取任一检测任务作为目标检测任务；
获取与所述目标检测任务对应的目标检测模型；
获取与所述目标检测任务对应的目标检测数据，基于预设的关联规则获取与所述目标检测数据相关联的至少一个关联检测数据；
整合所述目标检测数据和各所述关联检测数据，获得整合数据；
将所述整合数据输入多次所述目标检测模型，每次输入后，获得反馈值；
基于所述反馈值计算所述当前安全检测项的检测反馈指数，计算公式如下：
Figure 616404DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 534681DEST_PATH_IMAGE002
为所述检测反馈指数，
Figure 435641DEST_PATH_IMAGE003
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 857395DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务的预设权重值，
Figure 185608DEST_PATH_IMAGE005
为自然常数，
Figure 325603DEST_PATH_IMAGE006
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 30253DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务下获取的所述关联检测数据的总个数，
Figure 837672DEST_PATH_IMAGE007
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 336787DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务下获得的所述反馈值中小于等于预设的反馈值阈值的所述反馈值的总数目，
Figure 964077DEST_PATH_IMAGE008
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 206840DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务下获得的所述反馈值的总数目，
Figure 626624DEST_PATH_IMAGE009
为所述当前安全检测项对应的所述目标检测任务的总数目；
当所述检测反馈指数小于等于预设的检测反馈指数阈值时，所述当前安全检测项检测异常，对用户进行相应提醒。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
预设的本地安全记录数据库具体为：记录该实验室执行系统历史上进行安全检测时发生的安全威胁事件（例如：恶意侵入、操作频率过高、频繁添加或删除LES数据源、操作频繁没有逻辑性、人脸识别多次无效以及修改安全参数等）的数据库；预设的云端安全记录数据库具体为：记录其他用户使用的实验室执行系统历史上进行安全检测时发生的安全威胁事件的数据库；预设的安全检测项目列表具体为：例如，LES数据源单元1中流转数据检测、LES模板单元2中流转数据检测、LES实例单元3中流转数据检测和全局流转数据检测等；基于本地安全记录数据库和云端安全记录数据库计算该安全检测项目中每个安全检测项目的敏感指数，敏感指数越大，说明对应安全检测项目检测到异常的可能性越大，应将其排在靠前位置（即按敏感指数从大到小排序）；预设顺序具体为：优先执行安全检测项目列表中靠前的安全检测项目；安全检测项目列表中的每一个安全检测项对应有一个预设检测任务列表，例如：LES数据源单元1中流转数据检测对应的检测任务列表为操作频率检测、恶意数据检测和操作逻辑性检测等；预设检测任务列表每一个检测任务对应有一个目标检测模型，例如：操作逻辑性检测对应的目标检测模型为利用机器学习算法对大量历史操作记录和对应的人工判断是否具有逻辑性的记录进行学习后生成的模型，该模型可以对相关数据进行检测，输出反馈值，反馈值越低，说明该检测任务评分越低，用户操作的逻辑性越低，其余检测任务以及对应检测模型的工作流程与之同理；基于各反馈值计算检测反馈指数，检测反馈指数越大，说明检测情况越佳，反之，检测反馈指数越小，检测情况越糟糕，当检测反馈指数小于等于预设的检测反馈指数阈值（例如：90）时，说明当前安全检测项检测异常，对用户进行提醒，用户就可以立马对与该当前安全检测项的相关组件进行介入；预设的关联规则具体为，例如：目标检测数据为某一时间段（例如：5秒）内的数据，选取该时间段之前的多个一定时间段（3秒）和该时间段后多个一定时间段内（3秒）用户进行操作生成的数据作为关联数据；预设的反馈值阈值具体为：例如：95。
本发明实施例的安全检测单元对实验室执行系统进行安全检测，基于敏感指数将各安全检测项进行排序，智能化地优先执行越可能检测到异常的安全检测项，大大节省了安全检测时间，同时，通过上述公式基于反馈值计算检测反馈指数，当检测反馈指数小于等于预设的检测反馈指数阈值时，立即判定当前安全检测项检测异常，及时对用户进行提醒，提升了系统的工作效率，增加了系统工作的安全性。
本发明实施例提供了一种多功能且易用的实验室执行系统，所述安全检测单元基于所述本地安全记录数据库和所述云端安全记录数据库计算所述安全检测项列表中每个安全检测项的敏感指数，具体执行如下操作：
从所述安全检测项列表选取任一安全检测项作为目标安全检测项；
获取所述本地安全记录数据库中与所述目标安全检测项相关联的第一目标数据；
获取所述云端安全记录数据库中与所述目标安全检测项相关联的第二目标数据；
获取预设的敏感度感知模型；
将所述第一目标数据多次输入所述敏感度感知模型，每次输入后，获得第一敏感度和第一预测敏感度；
将所述第二目标数据多次输入所述敏感度感知模型，每次输入后，获得第二敏感度和第二预测敏感度；
基于所述第一敏感度、第二敏感度、第一预测敏感度和第二预测敏感度计算所述目标安全检测项的敏感指数，计算公式如下：
Figure 31060DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 411226DEST_PATH_IMAGE011
为所述敏感指数，
Figure 192100DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 442953DEST_PATH_IMAGE013
为预设的权重值，
Figure 283870DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 885752DEST_PATH_IMAGE015
为将所述第一目标数据第
Figure 470318DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第一敏感度，
Figure 841256DEST_PATH_IMAGE017
为将所述第二目标数据第
Figure 853074DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第二敏感度，
Figure 473412DEST_PATH_IMAGE018
为将所述第一目标数据第
Figure 861668DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第一预测敏感度，
Figure 87113DEST_PATH_IMAGE019
为将所述第二目标数据第
Figure 269832DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第二预测敏感度，
Figure 846307DEST_PATH_IMAGE020
为将所述第一目标数据输入所述敏感度感知模型的总次数，
Figure 772675DEST_PATH_IMAGE021
为将所述第二目标数据输入所述敏感度感知模型的总次数。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
预设的敏感度感知模型具体为：利用机器学习算法对大量安全威胁事件记录和敏感度增长和减小记录进行学习后生成的模型，该敏感度感知模型可以感知不同类型安全威胁事件发生的总体频率和近时频率等，输出敏感度，还可以根据历史上敏感度的增长和/或减小记录的增长幅度和/或减小幅度预测出预测敏感度；基于第一敏感度、第二敏感度、第一预测敏感度和第二预测敏感度计算所述目标安全检测项的敏感指数。
本发明实施例智能化地使用敏感度感知模型对目标数据进行感知，基于敏感度感知模型输出的敏感度和预测敏感度计算敏感指数，敏感指数越大，敏感指数越大，说明对应安全检测项目检测到异常的可能性越大，便于决定优先进行的安全检测项目，提升了系统的工作效率，同时，敏感度感知模型输出的预测反馈值可以使系统具有一定地提前性，设置合理，提升了系统的安全性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，包括：
LES数据源单元，用于支持用户添加或删除LES数据源以及编辑所述LES数据源的SQL内容，根据所述SQL内容生成所述LES数据源的查询名称；
LES模板单元，用于支持所述用户基于预设的模板组件列表和通过所述查询名称调取的对应所述LES数据源设计LES模板；
LES实例单元，用于支持所述用户录入实验过程中的实验数据，基于所述LES模板将所述实验数据制成LES实例，同时显示所述LES实例。
2.如权利要求1所述的一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，所述模板组件列表包括：章节组件、富文本组件、分子式组件、图片绘制组件、图标编辑器组件、图片上传组件、流程控制组件、基础信息组件和表格组件。
3.如权利要求1所述的一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，还包括：
审计跟踪单元，用于对所述LES数据源单元、LES模板单元和LES实例单元中一种或多种中的LES数据进行审计跟踪，支持所述用户查询所述LES数据的修改记录。
4.如权利要求1所述的一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，还包括：
导出单元，用于支持所述用户导出所述LES模板或所述LES实例。
5.如权利要求1所述的一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，还包括：
打印单元，用于支持所述用户打印所述LES模板或所述LES实例。
6.如权利要求1所述的一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，还包括：
同步单元，用于与预设的LIMS实验室信息管理系统进行实时数据同步。
7.如权利要求1所述的一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，还包括：
人脸识别单元，用于在所述用户登录所述实验室执行系统时，对所述用户进行人脸识别验证。
8.如权利要求1所述的一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，还包括：
语音控制单元，用于在所述用户访问所述实验室执行系统时，支持所述用户进行语音控制。
9.如权利要求1所述的一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，还包括：
安全检测单元，用于对所述实验室执行系统进行安全检测；
所述安全检测单元执行如下操作：
获取预设的本地安全记录数据库和云端安全记录数据库；
获取预设的安全检测项列表；
基于所述本地安全记录数据库和所述云端安全记录数据库计算所述安全检测项列表中每个安全检测项的敏感指数；
将所述安全检测项列表中各所述安全检测项按对应所述敏感指数从大到小进行排序，排序后，按预设顺序依次执行所述安全检测项列表中的所述安全检测项；
当执行任一所述安全检测项时，将对应所述安全检测项作为当前安全检测项；
获取所述当前安全检测项对应的预设检测任务列表；
从所述预设检测任务列表中选取任一检测任务作为目标检测任务；
获取与所述目标检测任务对应的目标检测模型；
获取与所述目标检测任务对应的目标检测数据，基于预设的关联规则获取与所述目标检测数据相关联的至少一个关联检测数据；
整合所述目标检测数据和各所述关联检测数据，获得整合数据；
将所述整合数据输入多次所述目标检测模型，每次输入后，获得反馈值；
基于所述反馈值计算所述当前安全检测项的检测反馈指数，计算公式如下：
Figure 593982DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 990328DEST_PATH_IMAGE002
为所述检测反馈指数，
Figure 660344DEST_PATH_IMAGE003
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 774931DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务的预设权重值，
Figure 821384DEST_PATH_IMAGE005
为自然常数，
Figure 892412DEST_PATH_IMAGE006
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 936591DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务下获取的所述关联检测数据的总个数，
Figure 538474DEST_PATH_IMAGE007
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 123039DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务下获得的所述反馈值中小于等于预设的反馈值阈值的所述反馈值的总数目，
Figure 493977DEST_PATH_IMAGE008
为所述当前安全检测项对应的第
Figure 302534DEST_PATH_IMAGE004
个所述目标检测任务下获得的所述反馈值的总数目，
Figure 594975DEST_PATH_IMAGE009
为所述当前安全检测项对应的所述目标检测任务的总数目；
当所述检测反馈指数小于等于预设的检测反馈指数阈值时，所述当前安全检测项检测异常，对用户进行相应提醒。
10.如权利要求9所述的一种多功能且易用的实验室执行系统，其特征在于，所述安全检测单元基于所述本地安全记录数据库和所述云端安全记录数据库计算所述安全检测项列表中每个安全检测项的敏感指数，具体执行如下操作：
从所述安全检测项列表选取任一安全检测项作为目标安全检测项；
获取所述本地安全记录数据库中与所述目标安全检测项相关联的第一目标数据；
获取所述云端安全记录数据库中与所述目标安全检测项相关联的第二目标数据；
获取预设的敏感度感知模型；
将所述第一目标数据多次输入所述敏感度感知模型，每次输入后，获得第一敏感度和第一预测敏感度；
将所述第二目标数据多次输入所述敏感度感知模型，每次输入后，获得第二敏感度和第二预测敏感度；
基于所述第一敏感度、第二敏感度、第一预测敏感度和第二预测敏感度计算所述目标安全检测项的敏感指数，计算公式如下：
Figure 717651DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 943096DEST_PATH_IMAGE011
为所述敏感指数，
Figure 188133DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 499029DEST_PATH_IMAGE013
为预设的权重值，
Figure 425396DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 770927DEST_PATH_IMAGE015
为将所述第一目标数据第
Figure 124548DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第一敏感度，
Figure 922740DEST_PATH_IMAGE017
为将所述第二目标数据第
Figure 652798DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第二敏感度，
Figure 852835DEST_PATH_IMAGE018
为将所述第一目标数据第
Figure 377358DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第一预测敏感度，
Figure 662845DEST_PATH_IMAGE019
为将所述第二目标数据第
Figure 134278DEST_PATH_IMAGE016
次输入所述敏感度感知模型后获得的所述第二预测敏感度，
Figure 188822DEST_PATH_IMAGE020
为将所述第一目标数据输入所述敏感度感知模型的总次数，
Figure 149825DEST_PATH_IMAGE021
为将所述第二目标数据输入所述敏感度感知模型的总次数。
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