因果学习方法和应用概述

机器学习是人工智能和数据科学的核心所在,被广泛应用于教育、交通运输和制造业等领域;随着机器学习的发展及应用领域的延伸,模型在可解释性和公平性等方面显现了一些需要解决的问题。因果学习作为一种将因果关系和机器学习技术相结合的方法,可以增强模型的可解释性,解决公平性等问题,其研究已逐渐成为学术界的热点。因此,在介绍因果学习的相关理论知识的基础上,根据因果学习所能解决的问题对因果解释、因果监督学习、因果公平、因果强化学习等技术进行了全方位的分析概述;从多角度归纳了因果学习在医学、农业和智能制造等领域的应用。最后,总结了因果学习存在的一些开放性问题和挑战,并给出了未来的研究方向,旨在推动因果学习的不断发展。

论污染环境罪因果关系司法认定困境及路径探寻——因果关系双层次理论之提倡

近年来,污染环境犯罪呈常态化发展趋势,但污染环境罪因果关系的认定面临诸多困难,导致许多污染环境犯罪并未受到相应的刑事惩罚。以“污染环境罪”和“因果关系”为关键词确定232份刑事一审判决文书为样本并进行多角度实证分析,发现污染环境案件因果关系具有特殊性,在理论供给、认定技术等方面存在诸多认定困境。基于此,笔者提倡因果关系双层次理论,采用疫学因果关系和原因力标准,科学建构污染环境罪因果关系认定路径,并就其关键问题提出可行性对策。

论疫学因果关系理论在环境污染犯罪中的适用——基于130份刑事判决书的定量研究

环境生态问题是建设新时代中国特色社会主义美好国家最根本的问题。近年来,大气污染、水污染和土壤污染等污染行为严重危害人体健康造成伤亡是环境污染犯罪所呈现的新态势。尤其在新型冠状病毒疫情期间,生态环境的平衡问题更是重中之重。而实践中此类案件往往因果链长,案情复杂难控,因果关系难以认定,而传统因果关系理论证明标准过高、举证难度大,容易因达不到证明标准而放纵犯罪。相反,疫学因果关系理论能够合理降低环境污染犯罪证明标准,提高诉讼效率,值得被提倡。但实务中为保障人权,防止因降低证明标准而枉法裁判,应当严格限定疫学因果关系理论的适用范围,在具体案件中严格限制该理论与传统因果关系理论的适用顺序。

论传染病犯罪的因果关系

以科学法则为根据的传统因果关系理论,难以胜任传染病犯罪的因果关系的认定,因而必须借鉴域外的疫学因果关系理论来推定该类犯罪的因果关系。疫学的因果关系论,是以疫学统计为根据,以流行病学为基础的因果关系推定理论。对被害人为不特定的案件,应根据“疫学4要素”来认定因果关系;对被害人为特定的案件,应根据“密室犯罪原理”来认定因果关系。

日本疫学因果关系理论及其对我国环境刑事司法的借鉴

在日本,疫学因果关系是指对于危害结果发生的原因通过流行病学的方法进行证明,从而推断侵权行为和被害结果之间的因果关系。运用疫学证明法解决污染型环境犯罪因果关系的证明得到了学术界的普遍认可,疫学因果关系理论用来证明污染型环境犯罪因果关系具有科学性,可以达到人类目前对污染型环境犯罪因果关系进行证明的最高标准,可以取得环境保护与人权保障上的平衡,其他国家运用该种理论已经取得了比较明显的效果,应在我国环境刑事诉讼中推广。

从一起案例看传染病犯罪因果关系的司法认定

以科学法则为根据的传统因果关系理论 ,难以胜任传染病犯罪的因果关系的认定 ,因而必须借鉴域外刑法的疫学因果关系理论来认定该类犯罪的因果关系。疫学的因果关系论是以疫学统计为根据 ,以流行病学为基础的理论。对被害人为不特定对象的案件 ,应根据“疫学四要素”来认定因果关系 ;对被害人为特定对象的案件 ,应根据“密室犯罪原理”