模拟初级视觉皮层增强CNN神经网络结构的稳定性

针对卷积网络模型的稳定性能较差,对抗训练方法会使得网络结构过于复杂并占用大量运算资源的问题,提出了一种基于人体视觉神经系统生物特征的卷积神经网络模型改进方法(VVNet)。在卷积神经网络的基础上,融合人体视觉的结构特征,在不增加网络层数或保持准确率不变的情况下,提高神经网络面对噪声干扰的稳定性。在数据集Ci⁃far10上对3种不同神经网络模型(VVNet,VOneNet以及原网络模型)进行测试。实验结果表明,使用VVNet网络模型、VOneNet网络模型和原始的网络模型DenseNet121对四类图像(噪声图像、模糊图像、遮挡图像和饱和曝光图像)的分类准确率进行对比,验证了提出的VVNet网络结构对不同类型图像的分类准确率几乎不变,在使用对抗样本情况下,VVNet网络结构的图像分类准确率提高了约10%。与深度学习网络相比,基于人体视觉系统结构的网络能够在保持准确率的同时有效地提高神经网络的稳定性,并具有可移植性。

复杂环境下基于改进DeepSORT的行人实时稳定跟踪方法

实时多目标跟踪算法取得了理想的跟踪性能,但大多数现有算法的跟踪速度较慢,且随着背景复杂度的增加,跟踪精度也随之降低。针对此问题,本文提出了基于在线数据关联的行人实时跟踪算法。首先,设计了核相关滤波和卡尔曼滤波双轨道预测机制,配合DeepSORT中的级联匹配形成了预测-跟踪-校准体系,使数据关联更加可靠。此外,在目标检测部分引入了注意力机制,通过强化目标对象的位置信息增强特征表示能力,从而提升跟踪的精度。该模型在MOT16数据集上的MOTA达到了66.5%、IDF1达到了64.2%、IDSW达到了641。与DeepSORT算法对比,MOTA和IDF1分别提升了13%和13.2%,IDSW下降了410。本文算法有助于解决行人实时跟踪时出现的目标误检、漏检等问题,在跟踪中对严重遮挡情况仍保持了较高的跟踪精度,在复杂环境下可以实现行人实时稳定跟踪。

全球海洋治理与BBNJ协定:现实困境、法理建构与中国路径

全球治理是人类合理开发、利用和保护海洋的必然趋势,而国家管辖范围以外区域海洋生物多样性(Biological Diversity of Areas Beyond International Jurisdiction,BBNJ)养护与可持续利用是其热点问题。在国际法基本范畴的视域下,BBNJ事务主体责任感的缺失将削弱国际合作的政治基础,并造成本体构建的现实困境。在关联论的路径下,国际社会就BBNJ协定的部分规则达成一定共识,但多元化主体有关海洋法基本原则的不同认识导致了新的冲突。作为海洋大国,中国综合实力的日益增强必然要求其积极参与和引领BBNJ法律制度的创设。人类命运共同体理念为全球海洋治理提供了价值基础。基于其人类主体观和可持续发展观的价值导向,具有灵活性和自治性的国际软法成为BBNJ问题规制的有效路径。通过外交软实力和国际软法的互动,复合型海洋法治人才的培养将增强中国BBNJ协定谈判的议题设置能力和规则创设能力。这不仅有益于促进BBNJ协定的谈判,也有利于树立中国在全球海洋治理中负责任大国的国际形象。

大国政治与国际法治的互动——中国参与全球治理的理论逻辑与能力强化

经济全球化的正外部性和负外部性使全球治理成为国际社会的必然选择。百年未有之大变局法理解读的双重维度表明,全球治理是大国政治和国际法治的历史统一和现实互动,而全球治理的概念反思和理念重塑为这种统一和互动的实证分析确立了理论坐标。在国家综合实力中,软实力是促进大国政治和国际法治互动的关键因素,它揭示了全球治理能力得以强化的方法论。以人类三大知识体系的辩证关系为逻辑,巧实力实质上是国家硬实力和软实力相互转化和整体优化的协调能力,它为国家综合实力的强化提供了战略框架,有利于推动全球治理内在的良性互动,在战术层面上揭示了全球治理参与能力得以提升的中国方案,而外交方面的软实力则有利于通过人类命运共同体理念讲述国际法治的中国故事。

绿色金融风险评价指标体系构建与治理对策

绿色金融是促进我国经济社会实现可持续发展的一个重要抓手,目前我国的绿色金融事业在快速发展的同时也存在一些问题。为了促进绿色金融全面平衡发展,研究绿色金融的风险情况势在必行。文章根据我国绿色金融实践的基本情况和逻辑,从政府部门、绿色金融市场以及绿色资金的供需环节出发,系统构建了中国绿色金融风险评价指标体系。运用层次分析法计算各维度、各指标在我国绿色金融整体风险中的权重。根据分析结果,针对我国绿色金融风险的规制,以法制化为目标提出了相关建议。