《立法法》修改视野下监察法规的适用研究

《立法法》规定监察法规制定权之后,监察法规如何融入我国法律体系成为当前的重要课题。从适用规则、裁决机制和不相抵触原则三个方面,可以在立法法基本框架下初步构建监察法规的适用体系。监察法规的位阶居于法律、地方性法规之间,不高于行政法规,其异位法冲突采取效力优先规则;地方变通立法不违背效力优先,但不符合监察法规的价值取向;对于新旧冲突,需明确其生效要件和溯及既往情形。监察法规之新一般法与旧特别法冲突应由国家监委裁决,并增设程序性规定;即便监察法规与行政法规具有同等效力,仍可能面临近位法冲突,其纾解有赖于建立人大裁决、“府-监”协商和联合制定等制度。监察法规的合宪及合法性审查以“相抵触”为判断基准,同宪法和法律相抵触的规定应无效并予修改、废止或撤销,抵触标准包括形式和实质双重要素,审查强度需结合具体内容予以类型化区分。本次《立法法》修改为监察法规的实践探索预留了空间,从我国法律秩序结构的稳定性出发,可在有关备案审查制度的规定中初步明确其冲突解决机制,待未来条件成熟时作整体考虑。

基于Transformer的时序多模态融合特征的异常网络流量检测方法

针对当前卷积和循环神经网络相结合的模型无法有效表征网络流量的问题,提出一种基于Tansformer的时序多模态融合特征的异常网络流量检测方法。首先,以会话为单位切分网络流量,将会话中流量记录的统计特征分组。其次,利用多模态注意力编码器计算特征分组的融合特征,进而利用注意力机制对一个会话的所有流量记录并行建模,挖掘流量记录的时序多模态融合特征。最后,利用全连接层和softmax层对该特征进行线性变换和概率计算。在CIC-ToN-IoT数据集上的实验结果表明该方法切实可行,相较于对比方法,在取得较高的准确率和精度的同时,保持了最低的误报率。

基于Res2-Unet多阶段监督的图像降噪

为了提高基于深度学习的图像降噪效率,提出了一种基于Res2-Unet-SE的多阶段监督深度残差(Multi-stage Supervised Deep Residual,MSDR)降噪神经网络。首先基于该神经网络,将图像降噪分为多阶段处理过程;然后在各处理阶段,将不同分辨率图像块输入到Res2-Unet子网络中获取不同尺度特征信息,并通过通道注意力机制将自适应学习的特征融合信息传递到下阶段;最后将不同尺度特征信息叠加,完成高质量的图像降噪。实验选择BSD400数据集用于训练,通过Set12数据集进行高斯噪声的降噪测试;通过SIDD数据集完成真实噪声的降噪测试。通过与常见的降噪神经网络对比表明,对图像添加σ=15,25,50的高斯噪声时,经本文算法降噪后的图像PSNR比对高斯噪声消除性能较好的DNCNN分别提高0.03 dB,0.05 dB,0.14 dB;在σ=25,50时,相较于MPRNET分别提高了0.02 dB, 0.06 dB。对含真实噪声的图像,经本文算法降噪后的图像PSNR比CBDNET算法提高0.48 dB。实验分析表明,本文算法在图像降噪上具有较高的鲁棒性,不仅能从噪声中有效恢复图像细节,还能充分保持图像的全局依赖关系。

非学科类培训机构监管的问题及推进

非学科类培训机构的问题集中表现为忽视教育公益性、培训与管理质量参差不齐、存在规避监管的侥幸心理等。现有的监管存在维护教育公益性不力、分类监管推进不够、监管机制运转不畅等问题。非学科类培训是学校教育的有益补充,为了规范其发展,推动其发挥培养学生兴趣特长、拓展学生综合素质的积极作用,下一步应当综合考虑非学科类培训机构存在的问题及现有监管的不足,按照突出监管重点、注重统筹兼顾、优化制度设计、做到疏堵结合的路径去推进监管。

基于残差注意力和半监督学习的图像去雾算法

基于训练合成图像的去雾算法往往不能在真实图像数据集上取得较好效果。针对泛化能力不理想等问题,文中提出了一种基于残差注意力机制的半监督学习网络用于单幅图像去雾算法。其主干网络由编码器和解码器构成,通过使用堆叠的残差注意力模块调整不同尺度的特征权重,赋予重要特征更多权重。局部残差学习选择绕过薄雾区域,使模型关注有效信息。文中训练分为有监督学习和无监督学习两个分支,分别输入合成数据和真实数据,其中使用暗通道损失和全变分损失来约束无监督分支。实验结果表明,文中所提算法在合成数据集和真实数据集上均取得了较好的结果,图像的平均处理时间仅为0.01 s,在去雾效果和处理时间上实现了平衡。

职务犯罪合规第三方机制的监检衔接模式研究

涉职务犯罪企业适用第三方机制的实践遇到监检衔接不畅的问题,需要对《关于建立涉案企业合规第三方监督评估机制的指导意见(试行)》第19条进行教义学阐释。职务犯罪第三方机制中的监检模式呈现出监察约束式、检察支配式和监检合作式三种样态。监检合作式的第三方机制立足于权力约束、协商正义与效益价值的法理本质,充分考量和借鉴了职务犯罪的复合法益特殊性以及域外反腐败合规的经验,彰显了职务犯罪有效合规的要求。通过明确检察院提前介入涉职务案件监察程序的案件标准、方式、时间以及检察建议内容,厘清监察机关第三方机制建议的实体与程序内容,创设第三方机制的监督机制,进而促就有效的第三方监管,达成对涉职务犯罪企业的综合治理。

大坝碾压质量监控系统在堆石坝填筑中的应用

在山东沂蒙抽水蓄能电站上水库大坝建设的坝面碾压环节,研究、建立和应用大坝碾压质量监控系统。该监控系统建立碾压质量的动态控制和预警机制,为堆石坝填筑施工与管理提供信息反馈和支撑平台,从而不仅实现对施工工艺的及时调整与优化,使上水库大坝建设质量始终处于受控状态,而且能够对大坝填筑碾压施工信息高效集成、动态监控施工质量及更加全面地保障施工安全。大坝碾压质量监控系统的应用与功能改进使得大坝填筑碾压施工进度可视、可知、可控、可调,实现工程建设创新管理。

基于VaR和集成神经网络分位数回归的短期负荷概率预测

短期负荷预测在电力系统规划与运行中起着重要作用。提出一种融合注意力机制和分位数回归的混合卷积双向长短期神经网络短期负荷概率预测模型。首先,利用相关性分析选取合适的天气变量和历史负荷。其次,通过Copula模型计算出风险阈值,该值被用于构造峰值二进制指示输入特征。接着,将所选特征集输入到卷积双向长短期神经网络预测模型,引入注意力机制给予数据不同关注。然后,采用核密度估计对负荷进行概率预测。最后,使用平均绝对百分比误差和均方根误差对模型预测性能进行评估。仿真结果表明,该模型具有更高的预测精度。

藏文古籍手写文档文本区域检测方法研究

藏文古籍文本数字化是保护和传承藏文古籍的重要途径,由于藏文古籍具有版面复杂性、多样性和字体大小不一致等特点,传统的经典检测网络难以有效定位小目标文本区域,导致检测效果不理想。文章选择适用于小目标的检测算法YOLOv8基线模型,采用改进后的轻量级骨干网络Faster-Net作为特征提取网络,引入CA注意力机制以更好地利用上下文特征信息,将浅层信息和深层信息有效地结合在一起。实验结果表明,该方法可实现对藏文古籍多字体手写体版面不同字体大小的文本区域定位,其在测试集上的平均精度、准确率和召回率都达到99%以上,适用于藏文古籍版面中字体大小不一致的文本区域目标检测。

督导式预警护理对ICU呼吸衰竭机械通气患者的影响

目的:探究督导式预警性护理对ICU呼吸衰竭机械通气患者的影响。方法:选择医院重症监护室(ICU)收治的120例患者,按照入院前后顺序分组,对照组(60例)患者接受常规护理,实验组(60例)患者接受联合督导式预警性护理,对比两组患者并发症、机械通气时长、ICU住院时长和总住院时长,病死率、满意度。结果:实验组患者的并发症发生率、病死率、机械通气时长、ICU住院时长、总住院时长明显优于对照组(P<0.05)。实验组患者的护理满意度明显高于对照组(P<0.05)。结论:对ICU呼吸衰竭机械通气患者进行督导式预警性护理可有效降低并发症发生率,缩短机械通气时长和住院时长,降低病死率,改善短期预后,提高护理工作满意度。

督导式预警性护理联合早期被动训练在ICU患者机械通气治疗期间的应用研究

目的 探讨督导式预警性护理联合早期被动训练在ICU患者机械通气治疗期间的应用价值。方法 将我院在2021年8月至2022年8月期间接受ICU机械通气治疗的患者82例为观察对象,以随机数字表法分为观察组(n=41)、对照组(n=41),对照组给予常规护理,观察组给予督导式预警性护理联合早期被动训练,对比两组患者机械通气时间、ICU住院时间、呼吸机相关性肺炎(VAP)发生率、肌力评分以及护理满意度。结果 观察组机械通气时间、ICU住院时间短于对照组,住院费用低于对照组(P<0.05)。实施后1 d直至1周,观察组MRC评分高于对照组(P<0.05)。两组患者护理满意度对比差异显著(P<0.05)。观察组VAP发生率为7.32%(3/41),低于对照组的24.39%(10/41)(χ^(2)=4.479,P=0.034),观察组撤机成功率发生率为92.68%(38/41),高于对照组的73.17%(30/41),组间对比(χ^(2)=5.513,P=0.019)。结论 针对ICU患者机械通气治疗期间实施督导式预警性护理联合早期被动训练,在缩短患者机械通气以及ICU住院时间方面效果显著,能够有效降低患者VAP发生风险,提升患者肌力情况,缓和护患关系。

多尺度注意力机制的双路人群计数网络

针对密集人群计数任务中人群尺度变化大、背景干扰以及特征融合导致的语义失调问题,提出了一种多尺度注意力机制的双路人群计数网络。网络主要由骨干网络、尺度增强模块、多尺度模块、上下文注意模块、注意力掩膜分支网络组成。首先,尺度增强模块通过捕捉不同尺度下的人群特征,并学习图像上每个特征的重要性,从而增强对尺度快速变化的适应性。其次,多尺度模块通过使用不同膨胀率的空洞卷积在保持原有特征图大小的前提下,对特征图进行多尺度变换,使得网络能够适应不同密度的人群场景。再次,上下文注意模块通过自适应地加权局部和全局上下文信息,实现了特征的融合与优化,以缓解不同级别特征存在的语义失调问题。最后,注意力掩膜分支网络通过生成与输入图像尺度相关的掩膜,降低背景干扰对网络性能的影响。通过这4个模块的相互配合,有效地提高了密集人群计数任务的准确性和稳定性,在多个数据集上的实验结果表明,该方法取得了较好的效果。

健康体检中心存在的共性问题及对策

随着国民经济的发展,人们的健康意识逐渐增强,健康体检中心迅速兴起,但其发展过程中尚存在很多问题,如:缺乏准入标准;人员构成不合理;监督机制不到位;只重视经济利润,而忽视市场管理等。本文就健康体检中心存在的问题进行分析,并提出相应的对策。

离子液体作流动相添加剂高效液相色谱法分离莨菪类生物碱

建立了以离子液体1-辛基-甲基咪唑六氟磷酸盐(Omin PF6)为高效液相色谱流动相添加剂分离莨菪类生物碱的方法,探讨了离子液体的保留模型及机理。采用高效液相色谱法,考察了检测波长、有机相种类和比例、离子液体的种类、p H值和浓度、缓冲盐体系等因素对莨菪类生物碱色谱行为的影响。结果显示,当离子液体作为流动相添加剂时,可明显改善此类生物碱的分离效果,减少色谱峰的拖尾,提高分离效率。研究显示,Omin PF6浓度与容量因子的变化符合溶质计量置换保留模型(SDM-R),且保留过程以竞争吸附为主。

一种基于监督机制的工业物联网安全数据融合方法

工业物联网中节点资源受限,数据融合是减少能耗最重要的技术之一。为了保障工业物联网中数据在融合过程的安全性,提出一种基于监督机制的工业物联网安全数据融合方法。首先将采集的数据映射成模式码后进行融合和传输,保证了数据的机密性;其次通过监督节点对融合节点进行监督来保证融合信息的安全性;最后通过博弈论证明了监督报文上传方式的安全性和合理性。安全分析和性能仿真表明在保证安全属性的前提下,降低了通信开销和存储开销。并在已有的WIA-PA协议栈的基础上搭建工业物联网安全平台,实现安全数据融合功能。

对构建高校实践教学质量监控机制的思考

分析了高校建立实践教学质量监控机制的必要性,提出构建实践教学质量监控与评估指标体系的4个原则,并有侧重地阐述了开展实践教学质量监控的主要内容及其质量标准。最后结合本校实际做法提出了开展实践教学质量监控的主要工作方式与措施。

信息不对称下委托模式融通仓银行对第三方物流的激励和监督

风险控制为融通仓业务顺利开展的关键环节,而银行促使第三方物流(3PL)努力工作是其中核心的问题之一.该文运用委托代理理论,研究信息不对称下银行对3PL的监督激励机制.所建模型考虑了银行的监督成本,讨论不同监督力度对第三方物流努力水平、激励系数、固定报酬及代理成本的影响.结果显示,在激励基础上进行监督,可促使第三方物流更加努力地工作;银行存在一个愿意监督的条件—"有效监督集"及最优监督水平.结论对防范第三方物流道德风险、提高银行开展融通仓的积极性具有重要的现实意义.

高校招标采购的监督制约机制

阐述了加强高校招标采购监督制约的必要性,总结出构建招标采购监督制约机制的8个主要环节,以及对招标采购当事人进行监督的主体和主要监督事项,对规范和推进高校招标采购活动的健康有序进行具有现实意义。

生态补偿机制构建的一个分析框架--兼以流域污染治理为例

本文从监督激励视角出发,提出了一个生态补偿机制构建的分析框架。本文认为,由于信息不对称和科层制分权结构下的激励相容问题,生态补偿机制的构建不但需考虑到外部性的矫正,而且需要提供监督激励性的补偿。外部性的溢出范围、受益受损者的辨识难度、支付能力、交易成本和监督成本等因素共同决定了生态补偿的成本分担机制和经济政策选择。以流域污染及补偿为例,本文提出了机制改革的思路。

特大型城市电网大停电的机理和预防对策探讨

基于对历史上发生过的特大型城市典型大停电事件起因和发展过程的分析,指出危及特大型城市电网安全的重要因素。阐述了在输电网负载过重条件下受端电网发电机组状态调整过程中多种电气量相互作用可致使系统状态逐步恶化的电力系统内在的物理特性。结合大容量远距离输电受端电网以及间歇性电源渗透率增大的特点,分别从电网规划设计和运行控制两方面,讨论电网安全分析、安全评估和安全防御的薄弱环节,提出降低停电风险的对策和技术措施,并对电力系统安全三道防线的配置提出了新的阐述和建议。