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基于遥感与深度学习的关中平原冬小麦种植面积识别方法

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基于遥感与深度学习的关中平原冬小麦种植面积识别方法

作者：尹林鸿西北农林科技大学

学位级别：硕士

统分式齐抓共管:生成逻辑、运行机制和制度改进

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政治学研究 2024年第1期 127-139,M0007页

作者：林鸿潮刘辉中国人民大学纪检监察学院北京市100872 中国政法大学法学院北京市100088

不同于“一件事情由一个部门负责”的一般原则,我国在安全生产、生态环保、消防安全等领域实行统分式齐抓共管,既设置主管部门,又要求其他部门“管行业必须管某事”,形成全政府治理格局。统分式齐抓共管包括目标改进和能力扩张两种生成... 详细信息

不同于“一件事情由一个部门负责”的一般原则,我国在安全生产、生态环保、消防安全等领域实行统分式齐抓共管,既设置主管部门,又要求其他部门“管行业必须管某事”,形成全政府治理格局。统分式齐抓共管包括目标改进和能力扩张两种生成逻辑,目的都是通过对分管部门进行功能拓展以实现组织适应。党和国家建立了势能强大的共识塑造机制、统筹有力的组织协调机制和灵敏严厉的考核问责机制,以保障统分式齐抓共管的有效运行。但既有机制仍存在成本较高、问责过严、职责分工方案适应性差以及分管部门履职积极性不高、权责不匹配或专业性不足等问题,应当严格限制其适用范围,重新匹配分管部门的权力、责任和能力,并回归基于过错责任的问责制。

关键词：统分式齐抓共管组织适应目标改进能力扩张整体性治理

“常规—应急”混合状态对传统应急模式的挑战及其回应

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中南民族大学学报(人文社会科学版) 2024年

作者：林鸿潮刘文浩中国政法大学法治政府研究院中国政法大学法学院

常规和应急混合状态使基于“原则—例外”结构的传统应急模式受到冲击,表现为:常态与非常态的边界模糊,公共决策的环境更加复杂,危机应对的成败被相对化,通过问责修复合法性的机制有效性下降。对此,国内学者的回应仍以常态/非常态两分... 详细信息

常规和应急混合状态使基于“原则—例外”结构的传统应急模式受到冲击,表现为:常态与非常态的边界模糊,公共决策的环境更加复杂,危机应对的成败被相对化,通过问责修复合法性的机制有效性下降。对此,国内学者的回应仍以常态/非常态两分法为底层逻辑,未能突破传统框架;西方学者则将其视为一种中短期冲击,未能进一步抽象化。“常规—应急”混合状态本质上是一种特殊的风险状态,揭示了风险和危机之间的非线性转化过程,其应对的基本逻辑是风险治理而非应急管理。引入敏捷治理的理念,有助于更好回应前述挑战。具体策略包括:基于脆弱性分布和成本负担能力的风险区划和分类施策,渐进且快速的政策调整和风险沟通,对公众参与风险治理的体制性吸纳,基于预见可能性和作为可能性的问责制变革。

关键词： “常规—应急”混合状态应急管理风险治理敏捷治理

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安全生产信用监管的实践困境与制度完善

首都师范大学学报（社会科学版） 2024年第4期 101-108页

作者：赵艺绚林鸿潮中国社会科学院法学研究所中国人民大学纪检监察学院

当前,信用监管已逐渐成为安全生产领域的新型监管措施之一,对政府安全生产治理能力的提升发挥了重要作用。安全生产信用监管的运行逻辑体现为监管范围的扩张性、监管措施的独立性、监管影响的深远性、监管效力的缓释性,实际发挥了为安... 详细信息

当前,信用监管已逐渐成为安全生产领域的新型监管措施之一,对政府安全生产治理能力的提升发挥了重要作用。安全生产信用监管的运行逻辑体现为监管范围的扩张性、监管措施的独立性、监管影响的深远性、监管效力的缓释性,实际发挥了为安全生产领域执法资源分配提供准确指引、增强安全生产领域制裁的威慑力等特殊功能。实践中,现行安全生产信用监管制度尚存偏颇之处,受到“合法性”和“低效能”的质疑。文章从健全法律规范体系、规范监管程序、完善救济机制、优化职能分工等维度提出了完善安全生产信用监管制度的建议。

关键词：安全生产信用监管合法性行政效能

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融入知识图谱和课程学习的对话情绪识别

计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1299-1309页

作者：杜金明孙媛媛林鸿飞杨亮大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

对话领域情绪识别是基于对话的情感分类任务,对话数据具有口语化、主题跨度大和标签具有语义相似性的特点.口语化表现为对话中存在隐含常识和语法知识的二义性词语和省略句,导致模型难以准确建模语义信息;主题跨度大表现为不同对话场景... 详细信息

对话领域情绪识别是基于对话的情感分类任务,对话数据具有口语化、主题跨度大和标签具有语义相似性的特点.口语化表现为对话中存在隐含常识和语法知识的二义性词语和省略句,导致模型难以准确建模语义信息;主题跨度大表现为不同对话场景下的文本信息丰富度差异大、情绪转移频率差异大,导致模型性能下降.提出CK-ERC模型缓解上述问题,在预训练阶段,抽取结构化数据为模型融入常识和语法知识图谱,帮助模型建模口语化信息;在微调阶段引入监督对比学习任务帮助模型识别相似情绪标签;在训练策略上设计了基于动态阈值的课程学习策略,按照文本丰富度从高到低、情绪转移频率从低到高的策略优化模型.CK-ERC模型在双人对话、多人对话、模拟对话、日常对话等多种对话模式下显著优于其他模型,在MELD和EmoryNLP数据集上获得最佳表现.

关键词：对话情绪识别对比学习知识图谱课程学习迁移学习

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教育惩戒的公私法融合规制路径

教育研究 2024年第8期45卷 136-148页

作者：林鸿潮王进威中国人民大学纪检监察学院北京100872 中国政法大学北京100088

对教育惩戒的性质界定存在权力和权利两种思维进路,分别对应公权规制和私法自治两种路径。前者基于职权法定的理念建构,带有浓烈公权色彩;后者从学校自治入手,强调凭依学校章程、校纪班规进行软法形塑。教育惩戒以公权界定为基础进行单... 详细信息

对教育惩戒的性质界定存在权力和权利两种思维进路,分别对应公权规制和私法自治两种路径。前者基于职权法定的理念建构,带有浓烈公权色彩;后者从学校自治入手,强调凭依学校章程、校纪班规进行软法形塑。教育惩戒以公权界定为基础进行单一规制存在诸多困境,表现为法律授权不足使惩戒合法性缺失,公法制裁逻辑和教育活动规律存在矛盾,教育惩戒纠纷解决仍以民事诉讼为主。以权利定性进行私法自治具有理论价值和规范基础,可以促进教育规律和法治思维的平衡,保障教师自主和学校自治,但其实施效果有赖于国家法的有限介入。推进教育惩戒的依法实施,需要在公私法融合的基础上,通过优化法律控制边界的规范基础、健全学校规章的软法治理机制、完善严重性惩戒介入的制度载体,对教育惩戒的实施进行多维规制。

关键词：教育惩戒公私法融合教师自主学校自治

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基于自注意力与图卷积网络的方面级情感分析

北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 127-132页

作者：陈可嘉黄春香林鸿熙福州大学经济与管理学院福州350108 莆田学院商学院莆田351100

针对以往大多数方面级情感分析研究中方面词与上下文交互信息缺失,无法充分利用语义信息等问题,提出一种基于自注意力与图卷积网络结合的方面级情感分析模型。为了提高模型的语义表示能力,一方面利用多头自注意力机制,获取文本长距离依... 详细信息

针对以往大多数方面级情感分析研究中方面词与上下文交互信息缺失,无法充分利用语义信息等问题,提出一种基于自注意力与图卷积网络结合的方面级情感分析模型。为了提高模型的语义表示能力,一方面利用多头自注意力机制,获取文本长距离依赖关系,与依存关系类型矩阵结合,计算融合位置信息和关系类型信息的权重矩阵,输入图卷积网络获取文本特征表示;另一方面设计了文本-方面注意力层,增强方面与上下文的交互,输入图卷积网络获取方面特征表示;最后连接2个向量,完成情感分析任务。在2个开放数据集中,所提模型的整体性能优于其他对比模型。

关键词：方面级情感分析图卷积网络自注意力机制语义感知

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土工格栅与砾性土界面特性的拉拔试验研究

岩土工程学报 2024年

作者：王家全林鸿韦林邑唐毅广西科技大学土木建筑工程学院广西壮族自治区岩土灾变与生态治理工程研究中心

路基工程中，长期受到上部荷载作用的加筋砾性土填料易发生细粒侵入现象，造成筋土界面力学特性劣化。本文基于拉拔速率、相对密实度、法向应力等因素，对土工格栅与不同细粒含量的含高塑性细粒砾性土进行拉拔试验，探讨了多因素耦合对... 详细信息

路基工程中，长期受到上部荷载作用的加筋砾性土填料易发生细粒侵入现象，造成筋土界面力学特性劣化。本文基于拉拔速率、相对密实度、法向应力等因素，对土工格栅与不同细粒含量的含高塑性细粒砾性土进行拉拔试验，探讨了多因素耦合对筋土界面强度特性与体变特性的影响规律。研究结果表明：在不同拉拔速率下，细粒含量增加会导致拉拔阻力曲线由硬化变为软化，界面剪缩性逐渐增强。中密实度时，细粒含量0%的拉拔阻力曲线由于颗粒分布不均匀出现阶梯式下降。剪缩性在低密实度、高细粒含量时显著。法向应力相同时，细粒含量提高会导致峰值拉拔阻力和位移减少，制约剪胀性。综合摩擦因数比K与法向应力σv、细粒含量Fc呈幂函数关系。细粒含量10%为砾性土界限细粒含量，该细粒含量下的土工格栅与砾性土的拉拔界面强度与变形特性发生过渡变化，体变从剪胀向剪缩转化，界面强度逐渐降低。

关键词：路基工程细粒含量拉拔试验界面特性

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基于全局一致性增强的多偏好会话推荐模型

模式识别与人工智能 2024年第6期37卷 513-524页

作者：吴江铭张晓堃徐博杨亮林鸿飞大连理工大学计算机科学与技术学院大连116024

基于会话的推荐旨在根据一组匿名会话预测用户下一个可能交互的物品.现有的基于图神经网络的会话推荐模型对全局信息的利用不足.为此,文中提出基于全局一致性增强的多偏好会话推荐模型(Global Consistency Augmented Multi-preference S... 详细信息

基于会话的推荐旨在根据一组匿名会话预测用户下一个可能交互的物品.现有的基于图神经网络的会话推荐模型对全局信息的利用不足.为此,文中提出基于全局一致性增强的多偏好会话推荐模型(Global Consistency Augmented Multi-preference Session-Based Recommendation Model,GCAM).首先,在利用全局信息时,通过最短路径搜索算法构建一致性全局图,捕捉强依赖的物品关系,过滤不可靠的物品关系,从而保证全局信息的一致性.然后,应用一种多偏好标签平滑策略,从历史会话中充分挖掘协同信息,对标签进行平滑化,拟合用户偏好的真实分布.在3个数据集上的大量实验表明GCAM的优越性.

关键词：会话推荐多偏好学习自监督学习全局一致性增强