论人工智能在证据推理中的辅助性定位

当前,人工智能正逐步介入到司法证据推理之中,并引起广泛关注。现阶段的人工智能仍属于“弱人工智能体”,长于形式逻辑推理,但仍无法实现对人类认知思维的完整模拟,在司法证据推理之中处于辅助性地位。结合司法人工智能在海量数据筛选定位、算法高效一致运行等方面的优势,以及在证据信息提取、证据语言转化、法律思维模拟、司法经验学习等方面的短板,应将人工智能的辅助范围明确为证据材料使用提示、证据信息缺失预警、证据推理前置性指引和后置性纠错。同时,人工智能在司法证据推理中应遵循智能审判实质化、算法公开、算法平等和机器有限制约原则。在此基础上,建立起梯度性人工智能辅助体系,让人工智能分梯度地介入不同类型案件、不同诉讼阶段的证据推理工作之中。通过人工智能和人类法官的优势互补,进一步释放司法工作的公正性、效率性红利,助力新时代司法审判新篇章的开启。

论电子数据的形式真实性审查——以数字货币犯罪案件为研究对象

以区块链为底层技术的数字货币犯罪借助其匿名化、去中心化、流通迅速、可跨境等诸多特性迅速演变成刑事犯罪的重灾区。在数字货币犯罪中,在案之证据具有技术特殊性、数据跨境性、海量性的特征,这给现有电子数据形式真实性审查造成了极大困境。我国司法实践对于形式真实性的审查本就存在审查比例较低、以内容真实替代形式真实审查、着重提取固定环节的审查等问题。数字货币犯罪在案证据的特殊性也进一步造成了链上电子数据难以适用传统电子数据形式真实的审查规则,跨境证据和海量证据的形式真实性难以完整审查等问题。因此,既需要完善证据法内部的规则体系和运行机制,也需要科技、经济、政治领域复合性、系统性的外部规制。通过法律的内部规制与外部举措形成合力,在宏观层面纾解法律与科技之间的矛盾,在微观层面完善证据真实性审查的规则体系和运行机制,实现对新型案件中特殊证据的形式真实性的有效审查。

稻茬免耕麦田间盖草综合效应的探讨

随粳稻化工程的发展和春性小麦的应用,麦子播期相对缩短,我市最佳播期从10月25日至11月5日只有10天时间,而近年来秋播期间旱、涝发生机率明显增加。1993年,10天最佳播种期内降雨日数5天;1994年,秋播前后1个月无雨;1995年。

棉花以县统一供种的新情况新对策

长期以来棉花以县统一供种对防止品种多乱杂,增加供种量,扩大良种复盖面,稳定优质棉基地的发展,提高棉花产质量水平起到积极的促进作用。但随着改革的深化和棉种专业化生产的进一步发展,棉花以县统一供种出现许多新情况:1、良繁田块的分散管理、基点生产的多点管理与统一供种的协调性不相适应;

区块链证据真实性问题研究

近年来,区块链技术引起多个领域的广泛关注,不断掀起讨论热潮。在区块链存证如火如荼的发展过程中,立法和司法层面的诸多证据真实性审查方面的问题也逐渐显露,传统电子证据真实性审查模式无法有效适用,司法实践中区块链证据真实性审查乱象纷纭,存在真实性审查未依据不同的区块链证据种类、不同的阶段分别适用不同的审查模式、真实性审查过度极端化、真实性认定的标准和依据存在混乱等问题。本文在总结现有问题的基础上,确立起区块链证据分类型、分阶段、分维度的证据审查新模式。

不同促控方法对棉种“三高”繁殖的影响

大面积棉种繁殖过程中,实际存在着多种促控方法。不同促控方法产量、产值、投入各不相同,经济效益有高有低。目前比较普遍的是多促多控或大促大控,施肥多,化控多,增加用工,增大成本,结果高产量不等于高质量,高投入却是低效益。针对棉种繁殖中实际存在的问题,我们进行五种不同促控方法的比较试验。

不同株型棉种产量结构模式的研究和应用

传统的棉种产量结构模式与直播棉和棉种的粗加工(毛子剥绒子)相适应,我们概括这一模式为:单位面积种子产量=单位面积铃数×霜前铃%×铃种子数×粒重。新扩展的棉花良种产量结构模式与育苗移栽和棉种的深加工(硫酸脱绒子、包衣子)相适应,我们概括这一模式为:单位面积良种产量=单位面积铃数×霜前铃%×铃成熟种子数×粒重。铃成熟种子数既是数量构成因素,又有质量的内涵,是实际而有效用于生产的种子,作者建议将扩展模式中诸因素形成的产量定名为良种,以便与传统模式种子产量相区别。本文采用灰色关联度的分析方法从两种模式不同株型产量结构诸因子中作出比较和判断,找出影响较大的主要因素,从筛选最佳株型入手,明确产质量结构的主攻目标,对促进棉种专业化生产水平的发展,社会化效益的提高,具有一定的参考价值。