基于深度学习的医疗数据智能分析与核验算法研究

针对传统异常数据检测准确性低且运行时间长的问题,文中基于深度学习框架设计了一套医疗设备异常数据分析检测算法。该算法对自编码器与对抗神经网络进行了融合及改进,变分自编码器(VariationalAuto-Encoder,VAE)模型将变分算法与自编码器算法相结合,有效提升了原模型的抗干扰性能。而WGAN-PA模型则使用Wasserstein距离代替原有GAN的交叉熵,并通过加入剪枝模块优化了梯度问题,从而减少了模型的训练量。结合后的模型可对高维数据进行降维,且综合性能也较为理想。实验结果表明,所提算法的精确率和召回率分别为0.745和0.578,优于其他对比算法,同时还能对设备的健康状态进行预测,具有良好的工程实用价值。

野生动物资源的刑法保护规制

破坏野生动物资源需要通过行政法与刑法同时治理规范才能达到应有的社会效果。一场突如其来的新冠肺炎疫情席卷全球,对公共卫生健康乃至社会秩序造成强烈冲击,加强对野生动物的保护成为一种共识。我国《刑法修正案(十一)》对应《野生动物保护法》关于规范野生动物保护的行政违法行为,将以食用野生动物为目的的犯罪纳入刑法规制范畴。此外,应扩大野生动物的保护范围,对破坏野生动物资源的行为进行准确归类和性质认定,并增设相关罪名,划清罪与非罪、此罪与彼罪的关系,实现对破坏野生动物资源行为犯罪化的刑法规制,进一步保护我国的野生动物资源。