大数据法律监督模型的认识论、方法论和实践论——以武汉市汉阳区检察院刑事案件追缴违法所得模型为例

党的二十大报告专章部署“坚持全面依法治国,推进法治中国建设”,明确提出“加强检察机关法律监督工作”“加快建设‘数字中国’”。各级检察院坚持深入贯彻落实党的二十大精神,紧紧围绕全国检察长会议和全国检察机关数字检察工作会议关于数字检察工作的相关要求,紧跟数字化发展趋势,通过大数据赋能法律监督,提升监督质效。武汉市汉阳区检察院在新时代背景下,统筹研发出符合工作实际的追缴违法所得法律监督模型,真正实现为检察监督赋能,并以此为契机,继续把大数据思维贯穿司法办案全过程,充分发挥检察能动性,围绕大局履行刑事检察监督职责,为高效社会治理提供有力检察保障。

社区矫正大数据检察监督模型的原理与构建

一直以来,基层检察院在对刑事执行检察监督工作的过程中,受到监督的渠道、方式、途径和数据的限制,监督线索排查发现难。“数字检察”战略的实施,无疑为社区矫正检察监督提供了一种崭新的理念和广阔的发展空间,有利于实现对社区矫正检察深层次监督,更好地挖掘出监督线索,帮助社区矫正检察监督更加精细准确。要想让“数字检察”更好地发挥对社区矫正的监督作用,就必须要改变办案方式,促进结构变革,让检察工作与社区矫正工作结合发展,用检察监督来促进社区矫正管理,推进社会治理水平增质提效。

基于非负矩阵分解的半监督模型用于多层网络聚类

真实世界多层网络具有多维度、高复杂性的特征,使得仅使用网络拓扑信息进行聚类的算法往往不能精准挖掘网络的公共社区结构。为了解决这一问题,本文提出一种基于非负矩阵分解的半监督模型(Semi-supervised Model with Non-negative Matrix Factorization,SeNMF)。首先,该模型设计基于PageRank算法的贪婪搜索方法获取网络的共识先验信息,用以增强每一层网络的拓扑结构,降低网络噪声;然后利用整体非负矩阵分解将所有网络层的低维表示在格拉斯曼流形上融合以获取更优的公共低维表示矩阵;最后利用K-means聚类得到网络的公共社区结构。实验表明,无论是网络层数的增加还是层间噪声的增强,SeNMF模型相较其他算法在多层网络聚类时均具有一定的优越性。

以“大数据”监督模型助力构建基层检察监督体系和监督能力现代化新格局

基层检察机关依托大数据开展的法律监督探索,其核心理念在于运用“模型”针对数据对象实现有效的“算法”进行分析,从而达到以“数据化”体系模拟实际检察办案的目的。随着数字检察改革的深入,根据法律概念的科学性、规范性要求,数字检察可以拆解为不同的要素进而构成类型化体系,通过建立大数据法律监督模型响应数字检察新时代要求,充分发挥大数据监督模型对基层检察机关法律监督体系和监督能力现代化建设的提升作用,以数字革命赋能法律构建监督体系和法律监督能力现代化新格局。

嵊州市人民检察院:检察大数据法律监督模型破解非法采矿行政执法难题实践探索

在2022年初召开的全国检察长(扩大)会议上,最高人民检察院提出以检察大数据战略赋能新时代检察工作高质量发展。检察大数据法律监督模型是推动大数据与检察工作深度融合过程中的核心体现,从办理个案中发现规律性问题,通过归纳特点、要素,开发应用性监督模型,从海量数据中筛选出批量类案监督线索,再从类案问题中归纳分析发现执法司法、制度机制、管理衔接等方面存在的系统性漏洞,提出对应的检察建议,以更好的促进社会治理。

基于公平偏好的我国政府投资项目代建制激励——监督模型

基于完全理性和公平偏好的假设条件,构建了委托代理框架下的激励-监督模型。分析结果表明,激励和监督机制是影响代建单位努力行为的重要因素,并且当政府部门的监管较为严格时,代建单位会要求分享更多比例的提成。当考虑代建单位具有追求公平偏好的动机时,政府部门不仅能够节约一定的监督成本而且能获得更多的期望收益。

人体试验伦理审查全流程、多方位监督模型——基于程序公平理论的研究

近年来我国不道德人体试验频发,严重影响了受试者、公众对人体试验的程序公平感知。究其原因,看似是现有人体试验伦理审查制度没有得到有效执行,但更深层次的原因在于完善的监督机制的缺位。为解决这一问题,提出人体试验全流程、多方位监督模型。该模型认为,人体试验相关的整个过程包括:项目申请——试验进行——结果使用,都要受到多个监督主体多种形式的监督。分析指出这一监督机制的建立有助于降低不道德人体试验的发生几率,并进一步分析这一模型如何影响公众的程序公平感知和行为。

基于博弈论的军用车辆维修合同商监督模型研究

基于博弈论建立了军用车辆维修合同商保障监督模型。针对如何提高军用车辆维修合同商的监管水平，实现保障效能最大化问题，对监督模型进行博弈分析，得出军用车辆维修合同商保障效能最大化的监管对策。

在线课堂知识建构效果监督模型实证研究

目前,在线课堂在美国高校迅速推广,参与人数不断增长,但是存在监督机制缺乏,通过率低、自主性差、学习效果不佳等问题。研究以自主学习理论为基础,以数据统计、K-S检验、W秩和检验、二分类逻辑回归为分析方法,探究在线课堂学习行为与知识建构效果的联系,构建预测模型作为监督机制,提高学习者的学习主动性,从而提高知识建构效果。最后得出结论:性别、年龄、文化程度、观看视频、查找资料、章节学习、活跃频率、活跃天数、观看次数、论坛参与等个人因素、学习行为、活跃程度和社会交互对知识构建效果有显著正向影响。解决在线平台视频学习效果差,存在学习的假象的问题,可以从学习行为之间正相关性显著入手,进行监督、控制和提高。

谈“走出去”企业转型升级风险控制——基于COSO监督模型的研究

"走出去"是企业实现转型升级的重要途径,它给企业带来全新的环境从而导致风险加剧,有效内部控制是全面防范企业风险的有力保证。作为内部控制要素之一,监督是对内部控制的再控制,COSO①委员会于2009年提出了有效监督模型。企业通过"走出去"实现转型升级过程中,面临更复杂的不确定,从建立监督基础、完善监督程序、及时评估报告监督结果三方面加强对企业内部控制的监督,是"走出去"企业风险控制的不二选择。

基于两个监督模型的企业家融资分析

通过对企业家能力、道德风险和自有资本的分析,并结合两种监督模型,给出了企业家融资中的企业家自身影响因素与不同融资来源之间的关系。企业家能力的增强、道德风险减小和自有资本的增加都利于企业家融资。资产状况较佳、企业家能力较强的企业更适合通过市场融资,承担相对低的融资成本;而资产状况差、企业家能力较弱的企业则更多地通过中介机构融资,并承担相对较高的融资成本。

基于有监督与半监督模型的茶叶产地溯源研究

茶叶市场掺假现象愈演愈烈,为了保护消费者权益,促进茶叶产业发展,对茶叶进行快速高效的溯源鉴定至关重要。目前,市面上采用的茶叶溯源方法大多需要数量较为固定的样本量进行预测分析,但在实际应用中,由于大规模样本的需求,会导致预测成本进一步提高。本文以浙江安吉白茶为研究对象,比较有监督与半监督模型下不同样本量的预测准确度。结果显示,在有标签样本较少的情况下,基于半监督算法建立的茶叶溯源模型效果比有监督算法建立的茶叶溯源模型效果更好。

试论内部控制计分卡在监督模型中的应用

随着监督职能在内部控制系统中的重要性不断加强,COSO委员会于2009年1月发布了《监督内部控制系统的指南》,建立了科学的监督模型,提供了监督要素具体应用的原则和方法。监控指南强调了最初确定的两项监督基本原则、监督模型建立监控的基础,还进一步提出监督要重点关注针对组织目标有意义的、涉及风险的、关键控制运作的、有说服力的信息。在风险导向的原则下,监督要素日趋完善,如何能更有效地利用监督模型来执行监督的职能已成为学术研究的焦点。然而,传统的工具不足以应对新的需要,必然要对工具加以创新。内部控制计分卡恰是可以借鉴的工具之一。本文提出以监督的基本原则为依据构建内部控制计分卡,分析了监督模型与内部控制计分卡相结合的基础、必要性与可行性,并对二者结合的具体方式进行了探讨,最后根据二者结合的效果研究了不同维度对监督要素的影响。

试论内部控制计分卡在监督模型中的应用

本文回顾了内部控制监督要素的发展历程,以监督的基本原则为依据构建了内部控制计分卡,分析了监督模型与内部控制计分卡相结合的基础及其必要性与可行性,并对二者结合的具体方式进行了探讨,最后根据二者结合的效果研究了不同维度对监督要素的影响。

一种基于效率工资下的监督模型研究

在效率工资制下存在一个激励效果以及为了评价员工工作努力程度而采用的监督力度问题,由此就产生了为监督而付出的成本。本文就最优监督力度以及成本问题讨论了在委托人(业主)和代理人(员工)都处在风险中性的情况下,业主应该采取的策略是:相机抉择以提高工资、增加惩罚或提高监督概率来加强监督。

一种结合GAN和伪标签的深度半监督模型研究

深度学习的发展依赖于数据,尤其需要大量有标注的样本以支撑模型的训练。在很多领域,标注样本是高成本的,但与此同时存在大量而廉价的无标注数据。半监督学习能有效利用无标注数据以提升分类器的性能,符合应用场景的诉求。

基于VAE-LSTM的中低压燃气调压器异常检测无监督模型研究

燃气调压器在燃气输配过程中起降压稳压的作用。目前行业多采用人工手段对调压器进行异常检测,不能提前预警故障隐患;通过智能手段检测通常需要人工标注数据做有监督处理,消耗大量时间和人力成本;VAE-LSTM混合无监督模型,不需要人工标注,实现异常的完全检出。其中VAE模型使用卷积层结构,通过缩小样本重构误差来进行训练,检测出点异常和上下文异常;LSTM模型在VAE模型训练完成的基础上进行训练,采用滑动样本,通过缩小预测误差来训练,可以检测出集体异常。最后,将混合模型用于有标签的测试集,选择最好的阈值4.545 547预测样本的异常与否,该阈值对应的查准率、查全率和F1值分别为0.910 604、1.0和0.953 211,表明模型预测效果较好。

融合大数据的校园公权力监督机制研究与模型构建

通过运用大数据技术,构建了一种校园公权力监督模型(CPASM),旨在提升教育资源配置的透明度和公平性,以及优化教学与行政决策。利用案例分析法,聚焦于A学院计算机应用技术专业,探讨了大数据在财务管理、教学质量评估和行政决策过程中的应用。CPASM模型结合时间序列分析和外部因素分析,应用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型处理数据,同时将校园公权力动态变化纳入考量。CPASM模型的拟合与验证结果表明,其预测的均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)较低,确定系数(R^(2))接近1,准确地描绘了财务趋势,有助于管理层进行财务规划和资源配置。

大数据法律监督模型的理论与实践

以“个案办理——类案监督——系统治理”为基本路径的大数据法律监督模型的研发与应用在全国如火如荼开展,一度成为数字检察的代名词。本次研讨围绕大数据法律监督模型的价值、模式、实践难点及优化方案等展开,特邀法律专家和实务人士进行交流。

加强模型共建共享共用 推动监督场景应用创新——基于广西N市检察机关大数据法律监督模型的探索实践

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。习近平总书记关于新质生产力的系列重要论述,为以高质量发展推进中国式现代化提供了科学指引。(1)以高质效检察履职提高法律监督能力,推进检察工作现代化,数字检察的作用不容忽视。以大数据法律监督模型应用为支点推动法律监督模式的重塑性变革,迭代深化“由案到治”的数字检察新路径,成为驱动新时代检察工作高质量发展的一大动力。鉴于此,本文以广西壮族自治区N市检察机关为样本,调查大数据法律监督模型的应用情况,剖析存在的现实问题并探寻有效的优化路径,以期为深化数字检察工作提供地方性参考。