本书针对现有实验室风险监控技术中普遍存在的多源数据分析困难、信息化程度不足等问题, 提出了多种解决手段: 通过卷积神经网络, 结合文本分类技术对实验室文本进行自适应分类 ; 基于改进CDC方法对实验室原始记录进行智能化匹配 ; 采用Hadoop框架并行化命名实体识别技术自动识别实验室检测报告中的文本实体 ; 在多源数据采集的场景下, 提出基于MapReduce两阶分区的实验室系统负载均衡算法 ; 针对国际贸易食品全流程的风险点, 提出基于风险态势感知的捕捉技术 ; 研究适用于智慧实验室三级SaaS云服务体系信息化标准体系 ; 基于多源风险信息采集融合框架, 构建食品实验窒编码体系规则、国际贸易食品风险数据动态分析库以及国际贸易食品风险捕捉模型, 实现了在口岸现场、实验室、互联网场景下的应用示范。