公安院校学员搏击训练风险分析及对策研究

以南京警察学院特警班学员为研究对象,收集归纳公安院校学员在进行警务搏击训练中出现的运动损伤、心理问题等风险;逐一分析各风险发生的原因;探讨降低风险的相关措施,即具备扎实的基本功、良好的身体素质、规范的技、战术能力、强大的心理素质等,以期为公安院校的警务搏击训练提供有效的帮助。

生成式AI算法训练风险的合规管理研究

生成式AI算法训练活动容易引发数据违法或质量低劣、算法偏差(错误)、偏见与歧视以及触碰反垄断红线等诸多风险,对社会与经济产生显著负外部性。而当前的风险治理机制面临防范不足、规制滞后、治理失范等困境,故而应考虑将生成式AI算法训练风险引入合规管理。生成式AI算法训练风险的依法治理和包容治理证成了对其进行合规管理的正当性和可行性。具体到生成式AI算法训练风险合规管理的实践路径:首先对其法律制度体系进行梳理,据此提炼和总结出生成式AI企业具有算法训练合规管理的法定义务,并且明晰对其全方面的法律监管要求。然后生成式AI企业应据此实施算法训练合规管理,主要包括实施原则的确定和实施方案的具体构建。前者包含生成式AI算法训练计划、过程以及结果的全流程合规,后者包括构建算法训练合规管理基础性平台和对算法训练全流程合规风险的处理。同时,为保障生成式AI企业依法实施算法训练合规管理,需优化企业对外面向的行政监管与激励机制。

基于SHEL模型的飞行训练风险分析与控制研究

本文基于PDCA循环管理理念,查找分析关键要素,从四个阶段建立飞行训练安全管理体系。并使用SHEL模型开展飞行训练全过程分析,从人-软件(L-S)、人-硬件(L-H)、人-环境(L-E)和人-人(L-L)四个界面,利用目标推导法明确各界面核心要素,识别训练过程危险源,从构建训练体系、理论培训机制、强化训练质量、安全文化氛围建设四方面,提出训练风险管控措施。

生成式人工智能训练数据风险的规制路径研究

探讨了生成式人工智能如ChatGPT在训练数据方面的法律风险与规制问题。首先分析了生成式人工智能在数据来源、歧视倾向、数据质量以及安全风险等方面的问题,通过对中欧法律体系的比较研究,建议明确界定治理原则,并针对数据合规性制定完善路径。最后,从具体措施层面,对中国现行的法律规制提出了具体的完善建议,为生成式人工智能的健康发展与法律规制提供有益参考。

地空导弹装备高原训练安全风险评估

地空导弹装备在高原开展训练时,面临众多具有随机性和模糊性特点的风险因素。针对该问题,结合高原环境以及地空导弹装备作战流程,分析了影响其高原训练安全的主要风险因素,构建了安全风险评估指标体系。在模糊综合评价法的基础上引入云模型,通过云模型的熵和超熵反映风险的随机性和模糊性,提出了基于云模型的地空导弹装备高原训练安全风险评估方法。最后,通过一个算例分析验证了该方法的实用性。研究结果可为风险控制提供参考。

国外驱护舰直升机“双高”能力分析与训练风险控制

针对驱护舰直升机高海况起降、高质效作业("双高")能力,分析归纳了国外舰载直升机事故情况,提出了"双高"能力指标体系,分析了相关训练的安全风险,并给出了风险控制建议。

消防救援队伍水域救援训练安全形势与对策

我国水域灾害事故呈季节性多发、频发态势,致灾率高,水域救援任务点多面广,训练安全事故时有发生。水域救援训练安全是水域救援专业队伍建设的核心关键。目前水域救援训练普遍面临着基础薄弱、制度不全、技术能力不足和器材装备落后等风险难题。要加强水域救援专业教官队伍建设,严格落实训练安全制度,强化智能装备配备运用,进一步优化训练内容和模式,严防水域救援训练事故,安全第一、科学施训。

基于双编码和MRT的实体与关系联合抽取研究

部分联合学习模型使用同一个编码器对实体识别和关系抽取这两项任务进行编码,但是单个编码器不足以捕获同一空间中两个任务所需的信息,本文通过使用序列编码器获取实体标签,表格编码器获取关系标签的双编码方式改善这一缺陷;与此同时,为了让整个模型更快、更好的收敛到理想效果,在双编码器模型的基础上加入了最小风险训练来优化全局损失函数。与现有的主流模型在4个标准数据集上进行对比发现,本文模型相较主流模型在评价指标上均有一定程度的提升。

平衡用力在预防治疗军事训练伤中的作用

分析平衡用力训练在预防治疗军事训练伤中发挥的作用。方法 在我院按照排纳标准选取120名男性士兵进行实验,此120人的一般资料无统计学差异(P>0.05),可进行对照实验。对照组的60名士兵接受常规体能训练,实验组的60名士兵在接受常规体能的基础上,同时接受平衡用力的训练。两组每周训练6次,共训练10周。实验结束后,分别检测两组的功能性动作筛查评分,并统计10周内两组士兵的受伤情况。观察分析平衡用力训练是否能在军事训练中起到降低受伤率的作用。结果 实验组经过平衡用力训练,10周后功能性动作测试评分中14分以上士兵有42人,14分以下士兵有18人,受伤机率为30%,对照组14分以上士兵有25人,14分以下士兵有35人,受伤机率为58.3%,远远高于实验组,差异有统计学意义(P<0.05)。实际训练中实验组躯体受伤3人、四肢受伤2人、头颈部受伤1人,受伤机率为10%,对照组躯体受伤5人、四肢受伤4人、头颈部受伤2人,受伤机率为18.3%,两组差异有统计学意义(P<0.05)。结论 平衡用力训练能够增强士兵的核心力量,有效预防治疗士兵们在军事训练中的受伤机率。