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关键词： 司法人工智能   算法辅助法律解释   文义解释   后果论证  

摘要： 算法技术的迅猛发展使算法辅助法律解释成为可能，相较于传统之法律解释方法，算法辅助法律解释可演进出以读取规则存在意义为核心的感知解释、以展示规则后果实效为核心的动态解释以及以理解规则关联反思为核心的归约解释。算法辅助法律解释之规范性构建，同样面临新法律解释方法间的效力冲突问题。在方法运用的选择上，感知解释中数据运算与规范价值间的张力有可能倒向轻率决断；动态解释中预测模型的过度使用存在技术主义至上的隐患；归约解释亦需要避免法律解释中法律原则与法律规则的适用争议。算法辅助法律解释规范性的实现，需要融贯考量算法辅助法律解释各方法的使用限度。在司法实践场景中应优先使用感知解释方法，完善理性司法下的技术供给；动态解释着重于进行后果考量因而应当次于感知解释使用；当感知解释与动态解释的使用面临艰难抉择时，应以归约解释作为调和工具，寻得个案中法律解释者对解释方法使用的共识。

关键词： 目标检测   YOLOv7-Tiny   解耦头   特征融合   小目标   海上船舶  

摘要： 针对海洋环境下无人艇载光学图像背景信息复杂、小目标,当前目标检测算法特征提取能力不足、定位能力弱、检测精度差等问题,提出了一种基于YOLOv7-Tiny的改进的海上目标检测算法。利用RepVGG在推理时的“无损耗”特性设计了特征提取模块RepELAN,在不影响推理速度的同时提升网络特征提取能力;改进特征共享融合网络,融合高分辨率特征图提升对小目标特征提取能力,裁剪低分辨率特征图减少网络推理计算量;针对网络在复杂环境下定位检测能力弱的问题,设计检测头模块,区分定位与分类2种解耦头,提升网络定位检测能力。在建立的船舶目标检测数据集进行实验,检测精度提升了6.2%,设计了模块消融实验与对比实验,论证了所提算法的有效性。

关键词： 机器学习   腹腔镜手术   结直肠癌   肠梗阻   预测模型  

摘要： 目的:探讨结直肠癌患者在接受腹腔镜手术后出现肠梗阻的风险因素,并开发一个预测肠梗阻的AI模型。方法:回顾性分析2020年1月—2023年12月于贵州省人民医院行腹腔镜结直肠癌根治术的330例患者的临床资料,根据术后是否发生肠梗阻为依据,将出现术后肠梗阻的26例患者纳入肠梗阻组,未发生肠梗阻的304例患者纳入非肠梗阻组。分别建立随机森林(RF)、梯度提升决策树模型(GBDT)、轻量梯度提升模型(LGBM)、极端梯度提升模型(XGBoost)、类别型特征梯度提升模型(CatBoost)五种机器学习模型,以受试者工作特征曲线下面积(AUC)、特异性、敏感性来评价模型的性能,选择最优模型。通过递归特征消除(RFE)筛选最佳的特征集合,作为腹腔镜手术治疗结直肠癌患者术后并发肠梗阻风险预测因子。结果:研究共纳入330例患者,肠梗阻的发生率为7.88%。Catboost模型验证集的AUC为0.862,特异性值为0.766,整体性能优于其他模型;术前肠梗阻、手术时间、病灶部位、性别等是影响结直肠癌腹腔镜根治术后合并肠梗阻的高危因素。结论:与目前国内外其他的机器学习方法相比,CatBoost可建立更有效的腹腔镜结直肠癌根治术患者术后并发肠梗阻预测模型,具有潜在的应用价值;术前肠梗阻、手术时间、病灶部位是术后并发肠梗阻的主要影响因素。

摘要： 在全球化新形势和世界政治经济新变局背景下,算法已经日益成为经济社会发展的重要支点,随着ChatGPT的横空出世,算法应用越来越多地支配着人类的生活,算法黑箱、算法操控、算法共谋、算法偏见、算法歧视等风险也随之而来,这些风险严重影响社会稳定乃至国家安全.而对国内外算法风险研究的系统梳理能够对全球算法风险的形势进行研判,进而为应对全球算法风险治理难题提供中国智慧与构想.

关键词： 隧道火灾   烟气图像   机器学习   火势预测  

摘要： 隧道火灾预测的传统方法是使用传感器,但存在设备老化、误报率高等缺陷,因此需要开发更加高效的火灾预测手段。该文提出一种利用在隧道外安全区域可观测的外部烟气图像和深度学习算法,对隧道内的火源功率和火源位置进行同步预测的方案,首先通过FDS软件构建了100 m长隧道的外部烟气图像数据库,再利用VGG16神经网络框架建立了烟气图像与火源参数间的联系。结果表明,该文所提方案可对隧道火灾进行有效预测;基于隧道双侧正向视角的烟气图像训练所得模型的预测精度最高,对火源功率的预测误差小于25%,对火源位置的预测误差小于10 m;此外,当火源以0～2 m/s速度移动时,该文所提方案依旧可进行有效预测。该文成果可为隧道火灾的智能预测技术提供参考。

关键词： 立体匹配   深度学习   注意力机制   信息融合  

摘要： 深度学习技术在立体匹配算法领域中表现出良好的性能，现有方法通常使用类U-Net结构进行特征提取，并且仅利用3D卷积进行成本聚合。然而，类U-Net结构的下采样过程可能会丢失图像的某些细节信息，而3D卷积的操作忽略了图像整体结构信息，使算法在无纹理和重复纹理区域效果不佳。此外，现有模型往往难以同时保证算法的精度和实时性。针对以上问题， 本文构建了一个基于3D平面向注意力的实时立体匹配网络，该网络首先利用上下文细节融合模块对类U-Net结构生成的特征进行补充，以增强特征表达能力。其次，通过基于3D平面向注意力的成本聚合，在有效获取全局信息的同时极大地降低了模型的计算量。最后，利用视差细化模块解决了因感受野过大导致的视差图边界平滑问题。实验结果表明，所提算法在保证实时性的同时，较大幅度地提高了模型的匹配精度。

关键词： 溶解氧   双向长短期记忆网络机   特征优选   仿生优化算法   耦合模型  

摘要： 河流水体中溶解氧骤增或耗竭均会引发系列环境污染、物种多样性破坏等问题，准确预测河流溶解氧（DO）浓度对河流水环境治理具有重要意义。为提高模型输入特征的可解释性及模型精度，获取河流DO浓度最优预测模型，本研究利用黄河流域山西境内水质监测站点数据，以双向长短期记忆网络（BiLSTM）为基础，结合卷积神经网络模型（CNN）和注意力机制（Attention Mechanism），基于随机森林模型（RF）进行特征优选，建立RF-CNN-BiLSTM-Attention（RF-CBA）模型，进一步利用吸血水蛭优化算法（BSLO） 、黑翅鸢优化算法（BKA）、白鲨优化算法（WSO） 等仿生优化算法，构建了BSLO-RF-CBA、BKA-RF-CBA、WSO-RF-CBA共3种优化模型，并与深度学习中CNN-A、LSTM-A、BiLSTM-A、CBA、RF-CBA模型对比，分析得到河流溶解氧预测结果，以平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、均方误差（MSE）、决定系数(R2)、全绩效指标（GPI）和相对误差（MAPE）评价不同模型精度，结果表明：1)RF模型通过对影响河流DO特征值进行排序、筛选，可消除冗余特征对水质预测模型的影响，提高预测精度。2)利用仿生算法优化RF-CBA模型的神经元数量、学习率、正则化系数等参数，模型模拟精度进一步提升，总体上捕捉到了DO波动的时间序列特征，模型表现出强稳定性和泛化能力。3)BSLO-RF-CBA模型模拟精度最高，对DO变化捕捉能力突出，具有更强的捕获全局依赖关系的能力，推荐用于河流溶解氧预测模型。该模型具备扩展至不同河流溶解氧等污染物浓度预测的能力，为河流水体污染预警与系统化管理提供技术支撑。

关键词： 目标检测   无人机   MobileViT   CCFM   ECA  

摘要： 针对无人机航拍中目标物体小、分布密集、互相遮挡等问题引发的误检和漏检现象，本文提出了MCEW-YOLO无人机目标检测算法。该算法首先使用MobileViT作为主干网络，通过融合CNN和ViT的优势，增强了网络对局部与全局信息结合能力；其次在Neck部分加入ECA通道注意力机制，捕捉长距离依赖关系，有效地融合了多尺度信息，同层借鉴了CCFM结构思想，加入四个卷积调整通道数并跨通道信息整合，促进多尺度特征融合；最后本文采用基于动态非单调聚焦机制的边界框损失函数（Wise-IoUv3），使用离群度对锚框质量进行评估，优化了边界框回归性能。实验结果表明：在VisDrone2019数据集上，MCEW-YOLO算法的mAP@50达到了39.1%，mAP@50:95达到了23.3%，同时模型的参数量为2.4M，相较于基线模型YOLOv8n精度分别提升了7.0%、4.0%，参数量降低了19.4%。综上所述，MCEW-YOLO算法能够有效应对无人机航拍下的目标检测挑战，满足性能要求。

关键词： 多电飞机   变频电网   同步算法   延迟信号叠加算子   频率自适应  

摘要： 多电飞机(MEA)作为未来航空技术的重要发展方向之一，其核心技术之一是变频交流发电系统。该系统因其主电源结构简单、电源转换效率高、重量轻、可靠性高以及运行维护简便等优势，已成为MEA的主要技术方案。然而，MEA变频交流电网包含多种非线性电能变换装置及恒功率机电负载，这些因素会导致飞机电力系统中出现谐波、电压不平衡等问题。在此背景下，为了更好地实现对MEA变频交流电网运行状态的监测，并为各类电能质量治理装置的应用提供条件，快速准确地提取电源的基波同步信号，提高宽带变频电网下同步算法的快速性和鲁棒性，成为一项重要挑战。本文针对上述问题，基于通用延迟信号叠加(GDSS)算子，通过加入频率自适应反馈环路设计，构造了一种具有较强谐波抑制能力及频率自适应能力的锁相环结构(AGDSS-PLL)。该方法利用GDSS算子谐波消除能力强、动态响应速度快的特点，实现对MEA变频电网电压在各种环境下基波信号的快速同步，并通过频率反馈外环增加其在复杂变频电网环境中实时追踪频率的自适应能力。最后，论文通过实验对所提方法与MEA变频电网常用的传统同步算法进行了对比和分析，结果表明本文所提AGDSS-PLL方法具有动态响应快、选频特性好、鲁棒性强的优点，能够实现在各种运行工况下对MEA变频交流电网同步信号的快速准确提取。

摘要： 引言 随着信息技术的快速发展和普及,计算机网络课程已成为开放大学体系教育(以下简称开放教育)的重要组成部分.结合开放教育存在学习者的多样性、学习需求的差异性以及学习环境的复杂性等情况,如何有效设计和建设计算机网络课程的教学资源以满足学习者的个性化学习需求、提高教学质量,成为当前开放教育领域亟待解决的问题.全方位设计学习视角强调以学习者为中心,注重学习过程的整体性和系统性,追求学习效果的最优化.在这一视角下,开放教育计算机网络课程的教学资源分类建设需要综合考虑学习者的学习特点、学习需求和学习环境等因素,构建符合学习者认知规律和兴趣特点的教学资源体系.