论认罪认罚制度中从宽的确定性——以主客观分层理论为视角

认罪认罚制度中“从宽结果”“从宽因素“”从宽评价主体”等因素具有特殊性。这些特殊性使得“从宽”的确定性问题需要特别予以关注和澄清。从法律文本来看,“从宽”具有不确定性。以主客观分层理论为视角,即在区分主观层面(评价)与客观层面(结果)基础上,就主观层面的确定性而言,认罪认罚“应当从宽”,只不过,在客观层面的确定性上,它可能表现出一种“未必从宽”之样貌。对认罪认罚制度中“可以”从宽的规定,应按照上述“主观层面应当从宽,客观层面未必从宽”的理论逻辑来理解和适用,而不应简单地理解为“可以从宽,也可以不从宽”。

基于L-DeepLabv3+的轻量化光学遥感图像道路提取

针对DeepLabv3+在进行光学遥感图像道路提取任务时,存在模型参数量大、细节提取效果差等问题,提出一种改进DeepLabv3+的轻量化道路提取模型L-DeepLabv3+。首先通过将主干网络替换为MobileNetv2来减少模型参数量;其次,在编码层中设计一个改进的空洞空间卷积池化金字塔模块。该模块通过嵌入一个通道空间并联注意力模块和YOLOF模块来增强模型特征表达能力,并且将普通卷积替换为深度可分离卷积进一步减少模型参数量;最后组合采用Dice_loss和Focal_loss作为损失函数来解决正负样本不均衡问题。实验结果表明:L-DeepLabv3+在DeepGlobe Road数据集上进行道路提取的交并比达到68.40%,像素准确率达到82.67%,且模型参数量仅为5.63 MB,FPS达到72.3,与其他模型相比具有明显提升,实现了模型精度与轻量化之间更好的平衡。

基于MCRASN的遥感影像变化检测

为了提升经配准高分辨率遥感影像对变化检测的精度,基于ChangeFormer提出了一种将移动卷积与相对注意力相结合的孪生网络(mobile convolution and relative attention Siamese network,MCRASN)。该网络以垂直布局结合移动卷积和相对注意力,构建多阶段组合编码器替换原网络编码器,高效地捕捉所需的多尺度细节特征和像素间相互关系信息,改进差异模块为1个可学习的距离度量模块进行距离计算,同时通过引入EFL(equalized focal loss)损失函数解决数据集正负样本失衡的问题以实现精确的变化检测。实验结果表明,所提出的MCRASN算法在LEVIRCD数据集上具有更好的变化检测性能,其精确率、召回率、F1得分和总体精度分别为93.94%、89.26%、91.54%和99.18%,优于先前的多种检测方法。

复杂作业场景下的反光衣和安全帽检测方法

针对现有算法在复杂的工地环境中进行反光衣和安全帽检测时存在的无法有效区分目标和背景的微小差异问题,提出了一种改进YOLOX的反光衣和安全帽检测算法。首先,将主干网络中空间金字塔池化中的最大池化替换为平均池化,减少特征图的信息损失和过拟合风险;其次,设计一种带权注意力模块(Weighted Convolutional Block Attention Module,W-CBAM)嵌入特征融合层,通过权重系数提升对特征图空间维度的关注,增强特征图的表达能力;最后,添加自适应特征融合(Adaptively Spatial Feature Fusion,ASFF)模块,解决多尺度特征融合时存在的不一致性问题。在扩充后的公开反光衣安全帽数据集的试验结果表明,所提算法精度高达98.79%,优于原始的YOLOX算法和其他先进算法,同时具有较快的检测速度,满足施工环境检测需求。

一种改进Oriented RepPoints的遥感图像有向目标检测

为解决Oriented RepPoints算法在遥感图像有向目标检测中因遥感图像背景干扰信息较多和目标尺度大小不一所导致的检测精度不高、易漏检误检等问题,提出一种改进Oriented RepPoints的遥感图像有向目标检测方法MA-RPDet(Mixed Attention RepPoints Detector).首先,采用了PVTv2作为主干网络,该网络利用线性空间缩减自注意力机制提取出更具局部连续性的特征图,并保持与卷积运算类似的线性复杂度.其次,在特征融合阶段设计了串联性混合注意力模块,进一步强化了重要特征,促进了多尺度特征的高效交互.最后,引入平滑GIoU损失函数对模型学习策略进行优化,提高了检测精度.在两个遥感图像目标检测数据集DOTA和HRSC2016上的实验结果表明,所提方法的检测精度mAP分别达到了77.19%和90.3%,均高于其他对比算法,证明了本文方法的有效性.

基于改进YOLOv7-tiny的道路病害检测算法

针对目前道路病害检测方法参数量较大、小目标病害检测效果差且易出现误检、漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的道路病害检测算法。引入深度可分离卷积(DSC)和无参注意力机制(SimAM)设计ELAN-SimAM-D结构,减少计算量和参数量以实现轻量化,同时加强模型的特征提取和特征融合的能力;引入自适应指数加权池化和自适应融合设计SPPAda结构作为空间金字塔池化结构,增强道路病害信息的保留程度,降低病害的漏检;新增P2小目标网络层,加强对较小目标病害的检测能力,提高模型的检测精度;设计新的损失函数NWD-EIOU替换原CIOU损失函数,提高小目标定位的精度。实验结果表明,相较于原始的YOLOv7-tiny算法,改进后的YOLOv7-tiny算法在自建实验数据集下mAP@0.5达到83.14%,提升了3.50%,召回率上提升了4.96%,模型的参数量降低了33.84%,能够满足道路病害检测的需求。

遥感军事坦克轻量化检测的MSG-YOLOv7算法

针对遥感图像下军事坦克检测模型体积大、计算量大等问题,提出一种轻量化的遥感军事坦克目标检测算法MSG-YOLOv7。首先,MSG-YOLOv7采用MobileNetv3作为主干网络,利用倒残差结构和自适应缩放的方法对特征进行提取,以减小模型的体积大小与运算量;其次,设计SD-MP结构来提高细节特征表达能力,解决因下采样操作导致的小目标特征丢失问题;最后,基于GCNet和深度可分离卷积设计出GD-ELAN模块,通过全局上下文建模来增强模型对长距离关系的感知,在轻量化的同时更有效地捕捉全局信息,提高模型的性能。实验结果表明,MSG-YOLOv7在公开的Google Earth遥感军事坦克数据集上的平均检测精度(AP)达到了99.02%,体积较原模型下降了60%,计算量为18.59 GFlops,FPS达到41,证明该模型适用于要求高性能、高速度和较小模型体积的遥感军事坦克检测场景中。

结合图自动编码器和结构化注意力机制的miRNA-疾病关联预测方法

MicroRNA(miRNA)-疾病关联预测的研究有助于人类进行疾病预防、诊断和治疗等,许多研究人员开发出了基于图自动编码器的miRNA-疾病关联预测方法,然而大多数编码器方法在对中心节点编码的时候并没有考虑到邻居节点之间的差异。因此,本文提出一种结合图自动编码器和结构化注意力机制的miRNA-疾病关联预测方法(SAAE)。SAAE模型使用基于图神经网络的编码器,该编码器采用多个编码层堆叠的方式以探索多阶邻居的信息。为了将中心节点与邻居节点不同权重的特征信息进行融合并捕获节点在图中的高阶结构信息,引进结构化注意力机制对图节点的原始信息进行编码,以生成新的特征信息。随后,通过解码器进行解码,解码后的特征信息使用随机森林算法挖掘miRNA和疾病节点之间的潜在联系。实验结果表明,SAAE在5倍交叉验证的曲线下的平均面积为94.53%。此外,本文还进行了关于肾脏肿瘤和肺部肿瘤的2个案例研究,验证了SAAE预测的有效性。

基于混合迁移行为的自组织迁移算法

自组织迁移算法(Self-organizing migrating algorithm,SOMA)是一种新型的进化算法。在对基本的自组织迁移算法分析的基础上提出了基于混合迁移行为的自组织迁移算法(Hybrid migrating behavior based self-organizing migrating algorithm,HBSOMA)。该算法通过在个体迁移过程中引入了多种迁移方式,形成混合迁移行为,使得个体的行为变得多样化,增加了种群多样性,加速了群体在多峰复杂空间中的寻优进程。仿真结果显示,该算法优于原自组织迁移算法。

求解高维函数优化问题的混合蜂群算法

为了提高人工蜂群算法求解复杂优化函数的全局搜索能力,提出了多父体杂交算法、差分进化算法和蜂群算法的混合蜂群算法(Hybrid artificial bee colony algorithm,HABC)。HABC的核心在于,采用多父体杂交算子提高人工蜂群算法的全局搜索能力,通过淘汰相同个体保证群体的多样性,利用差分进化算子加快人工蜂群算法的收敛速度。高维函数优化问题的仿真结果表明,该算法全局搜索能力好,收敛速度快。

一种求解函数优化的混合差分演化算法

为了解决传统遗传算法易陷入局部最优解的问题,在多父体杂交算法和差分进化算法的基础上,提出了混合差分演化算法。该算法的核心在于,采用多父体杂交算子保证算法的遍历性,通过淘汰相同个体来保持群体的多样性,并以较小概率随机选取部分个体进行差分进化操作,从而充分利用最优个体的信息达到了加快收敛速度的目的。对复杂函数的寻优实验验证了混合差分演化算法的有效性。

基于反向学习的自组织迁移算法

为了解决自组织迁移算法存在的早期收敛问题,提出了基于反向学习的自组织迁移算法(Opposition-basedSelf-organizing Migrating Algorithm,OSOMA)。该算法利用反向学习机制扩展了个体的搜索方向,获得了更优秀的采样个体,使得算法在保持多样性的同时提高了收敛速度。此外,该算法还对步长进行自适应调整,进一步平衡了算法的勘探和开采能力。通过典型函数的测试证实了OSOMA的有效性。

TGAb、TMAb检测在甲状腺功能亢进症^(131)I治疗中的意义

目的探讨甲状腺功能亢进症(简称甲亢)经131I治疗后甲状腺功能减退症(简称甲低)发生率与甲状腺球蛋白抗体(TGAb)、甲状腺微粒体抗体(TMAb)的关系。方法采用放射免疫分析法测定86例甲亢患者TGAb、TMAb水平,据其分为TGAb和TMAb阳性组44例与TGAb、TMAb阴性组42例,131I治疗半年后分析其结果与TGAb、TMAb的关系。结果 TGAb、TMAb阳性组患者治愈率61.4%(27/44),好转率4.5%(2/44),甲低率34.1%(15/44);TGAb、TMAb阴性组患者治愈率71.4%(30/42),好转率11.9%(5/42),甲低率14.3%(6/42),无效率2.4%(1/42),TGAb、TMAb阳性组治疗后甲低率明显高于TGAb、TMAb阴性组(χ2=4.567,P<0.05)。结论治疗前TGAb、TMAb测定对预测甲低发生率有参考价值。

关于捕后羁押必要性审查的几个理论问题

羁押理由与羁押事实的区分是捕后羁押必要性审查的逻辑前提,无罪推定原则是其理论基础,无罪推定原则项下之法定原则和比例原则等两项子原则为必要性审查提供了结构性的判断标准,羁押事实之特殊性为捕后羁押必要性审查制度的建立提供了重要的现实基础。羁押必要性审查涉及合法性审查,但两者仍有所不同。在法律判断上捕后羁押必要性审查涉及事实判断和价值判断,人权保障价值追求应当成为其价值判断之重要考虑因素。

改进自组织迁移算法及其在Bump问题中的应用

提出了改进自组织迁移算法(Improved Self-Organizing Migrating Algorithm,ISOMA)。该算法通过在迁移过程中引入差分迁移方式来增加种群的多样性,将迁移的方向由原来的正方向扩展到正负两方向以提高算法的搜索能力,对步长进行自适应调整进一步平衡算法的勘探和开采能力。利用该算法来求解高维约束问题--BUMP问题,计算结果表明新算法的有效性。

论刑事和解事实观

刑事和解作为一种司法行为,以一定的事实为基础。刑事和解的事实观应当有别于普通程序的事实观,分为入案事实和出案事实。入案事实只要达到立案标准即可,出案事实定位为基本事实清楚为宜。同时,在刑事和解中也应当承认合意事实的存在。与刑事和解事实观相适应,关于破案和错案的观念也应当作相应的调整。

131I治疗分化型甲状腺癌骨转移的临床效果及影响因素

目的分析131I治疗分化型甲状腺癌(DTC)骨转移的临床效果及影响因素。方法选取2016年7月-2019年8月福建省立医院收治的DTC骨转移患者42例,按照治疗方案不同分为观察组和对照组,每组21例。对照组采用骨转移灶姑息手术治疗,观察组在进行甲状腺切除术后采用131I治疗。比较2组治疗效果,治疗前后促甲状腺激素(TSH)水平、生活质量评分,不良反应发生率。按照总有效率是否> 60%将患者分为A、B组,分析年龄、性别、治疗前TSH水平与治疗效果的相关性。结果观察组DCR为95.24%,高于对照组的61.90%(χ2=4.294,P <0.05);治疗后,2组TSH水平低于治疗前,QLQ-C30评分高于治疗前,且观察组变化幅度大于对照组(P <0.05);观察组不良反应总发生率为14.28%,低于对照组的42.86%(χ2=3.940,P <0.05);A组和B组性别比例比较差异无统计学意义(P>0.05);A组年龄小于对照组,治疗前TSH水平低于B组(P <0.01);年龄、治疗前TSH水平与治疗效果呈正相关性(r=0.718、0.752,P <0.05)。结论 131I治疗DTC骨转移患者的疗效确切,可显著清除DTC转移灶,提升患者生活质量,年龄、TSH水平均为疗效的重要影响因素,治疗前应重点关注。

刑事庭审功能的异化——基于实质裁判主体多元化的分析

庭审流于形式是我国刑事司法的问题之一,而实质裁判主体的多元化是这一问题的重要成因,如何规范实质裁判主体成为我国刑事司法的重要任务,也是解决庭审流于形式的路径之一。

大矢跨比开口球壳的施工过程优化分析与监测

为保证复杂空间网格结构的施工安全性,对其进行施工过程优化分析与监测研究.以某大矢跨比单层开口球面网壳结构为例,对该复杂异形结构进行施工全过程的有限元模拟,通过变化支座边界条件、肋杆轴线形状和临时支撑胎架支承方式建立不同的有限元分析模型,探讨其关键构件应力与结构位移的变化情况,以对施工过程进行优化分析;在此基础上,采用有临时支撑胎架的弧形杆模型作为最终计算模型进行施工模拟,并将卸载前后的计算结果与现场监测数据进行对比分析,以验证施工过程模拟结果的准确性;进一步对临时支撑胎架的失效敏感性进行研究,以避免出现结构安全问题.结果表明:有限元分析模型与实际结构较为相符,卸载前后各测点的应力变化较小,最大拉、压应力变化量分别为10.61 MPa和−5.67 MPa,该大矢跨比异形球面网壳结构在施工过程中处于可控状态;某一支撑胎架失效对其周边相邻区域的杆件应力、结构位移有较大影响,其中杆件应力最大变化为28.00 MPa,竖向位移最大变化为13 mm,因此,施工过程中应确保支撑胎架的可靠性.

肺大泡15例的诊断与治疗

肺大泡１５例的诊断与治疗林志毅，滕树炜１９８９～１９９６年，我院胸外科共收治肺大泡症１５例，包括巨型肺大泡并感染和积液及巨型高张性肺大泡，不甚多见，取得一些诊治体会，报告如下。临床资料本组１５例，男１３例，女２例。年龄２１～６０岁，平均４０．８岁。病...