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从法教义学角度,缓刑是一种条件明确的刑罚执行方式,而从社科法学的角度,诸多法外因素都会影响缓刑适用,如何适用缓刑充满了理论的迷思。从法律条文出发无法判断司法实践中哪些被告人在什么情况下更容易获得缓刑。借助实证研究方法,从裁判文书出发,则可以发现被告人的羁押状况、自首、前科等情节、审理法院甚至主审法官的性别、年龄等因素都会影响缓刑的判决。被告人羁押状况、身份、审判者差异等均非法定的缓刑条件,但对缓刑判决产生了实质性的影响。进一步分析发现,在缓刑判决的刑事司法过程中,法官的裁量权在某种程度上被其他司法机关分享、左右,刑法条文的规定并未得到严格遵循,出现了法条虚置和裁判替代的现象。

关键词：缓刑社科法学裁判替代法条虚置实证分析

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牢固树立和践行造福人民的政绩观

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求是 2024年第2期 35-40页

作者：胡昌升中共甘肃省委

在前不久召开的二十届中央政治局学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育专题民主生活会上,习近平总书记强调:“领导干部要树牢造福人民的政绩观。”政绩观是党员干部世界观、人生观、价值观和权力观、地位观、利益观、事业... 详细信息

在前不久召开的二十届中央政治局学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育专题民主生活会上,习近平总书记强调:“领导干部要树牢造福人民的政绩观。”政绩观是党员干部世界观、人生观、价值观和权力观、地位观、利益观、事业观在干事创业中的集中体现。党的十八大以来,总书记围绕树立和践行正确政绩观作出一系列重要论述,深刻阐明“政绩为谁而树、树什么样的政绩、靠什么树政绩”等重大问题,为广大党员干部立身处世、干事创业提供了思想指引和行动指南。

关键词：习近平新时代中国特色社会主义思想民主生活会树立和践行党的十八大以来干事创业党员干部地位观事业观

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特邀主编点评 “抗生素药品质量控制与评价专辑”——强化市场监管,助力产业发展

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中国抗生素杂志 2024年第4期49卷 F0002-F0002,I0001,I0002页

作者：胡昌勤中国食品药品检定研究院

药品的安全、有效和质量可控是上市药品应具有的最基本属性。药品监管是指药品监督管理机构对药品的研制、生产、流通和使用环节等进行管理的过程。对上市药品的质量监管是药品监管的重要部分。从2008年起,在国家食品药品监督管理总局... 详细信息

药品的安全、有效和质量可控是上市药品应具有的最基本属性。药品监管是指药品监督管理机构对药品的研制、生产、流通和使用环节等进行管理的过程。对上市药品的质量监管是药品监管的重要部分。从2008年起,在国家食品药品监督管理总局的统一部署下,中国食品药品检定研究院每年组织全国各级药品检验机构对上市药品进行评价性抽验(后称“国家药品抽检”)。其目的可以概括为:客观地评价国内药品的质量状况;分析产品的主要质量问题进而明确产品质量提高的方向;通过药品质量标准的提高,促使企业提高产品质量。从2007年起,《中国抗生素杂志》创办“抗生素药品质量控制与评价”专辑,邀请国内参与国家药品抽验工作的药品检验机构专家,针对每年的抗生素评价性抽验工作撰写论文,报道国内抗生素药品的质量状况,集中展示抗生素质量控制与评价工作所取得的成就。

关键词：药品检验机构市场监管药品监管抗生素药品中国抗生素杂志药品质量标准质量控制与评价上市药品

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β-内酰胺酶抑制剂的稳定性与降解反应特性

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中国抗生素杂志 2024年第3期49卷 241-251页

作者：胡昌勤中国食品药品检定研究院北京102629

β-内酰胺酶抑制剂与广谱β-内酰胺抗生素的联合使用是一种有效解决细菌耐药的策略之一。目前上市的β-内酰胺酶抑制剂按其化学结构主要包括氧青霉烯类(克拉维酸)、青霉烷砜类(舒巴坦和他唑巴坦)和二氮杂二环辛烷类化合物(阿维巴坦),本... 详细信息

β-内酰胺酶抑制剂与广谱β-内酰胺抗生素的联合使用是一种有效解决细菌耐药的策略之一。目前上市的β-内酰胺酶抑制剂按其化学结构主要包括氧青霉烯类(克拉维酸)、青霉烷砜类(舒巴坦和他唑巴坦)和二氮杂二环辛烷类化合物(阿维巴坦),本文对临床常见的β-内酰胺酶抑制剂的稳定性与降解反应特性进行综述,并结合当前药典标准中的有关物质检查项,探讨上述β-内酰胺酶抑制剂的杂质谱控制策略。

关键词： β-内酰胺酶抑制剂稳定性降解反应杂质谱控制

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长期储水条件下废弃矿井巷道围岩破坏机理研究

长期储水条件下废弃矿井巷道围岩破坏机理研究

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作者：胡昌顺安徽理工大学

学位级别：硕士

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基于证据蒸馏的可解释性虚假新闻检测方法研究

基于证据蒸馏的可解释性虚假新闻检测方法研究

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作者：胡昌江重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网的快速发展和新闻媒体的快速迭代,使得人们获取新闻更加方便,但同时也带来了虚假新闻泛滥的严重问题。人们对于自动化虚假新闻检测技术的需求日渐高涨。然而,以往的虚假新闻检测模型通常只提供检测结果,缺乏说服力,因... 详细信息

近年来,随着互联网的快速发展和新闻媒体的快速迭代,使得人们获取新闻更加方便,但同时也带来了虚假新闻泛滥的严重问题。人们对于自动化虚假新闻检测技术的需求日渐高涨。然而,以往的虚假新闻检测模型通常只提供检测结果,缺乏说服力,因此可解释性虚假新闻检测的相关研究逐渐受到关注。本文主要致力于研究以目标新闻文本及其相关原始报告文本为基础的可解释性虚假新闻检测技术,通过引入图神经网络构建新闻、原始报告图从原始报告中搜索有价值的信息,辅助模型增强检测性能和引入图对比学习消除原始报告图表示和文本表示之间的差异。研究工作主要内容如下:在以往的虚假新闻检测研究中,常见的做法是采用Top-k方法对大量的原始报告进行筛选,以提取出对判断新闻真伪有价值的信息。然而,这种方法存在一个显著的问题,即对于每条新闻来说,能够提供有价值信息的原始报告数量是不确定的。这意味着,如果简单地应用固定k值的Top-k选择策略,模型可能无法有效地挑选出真正有助于新闻真实性判断的报告。此外,传统的单文本顺序模型在捕捉文本中长距离语义依赖关系方面也存在明显的局限性,这可能导致模型无法充分理解文本的深层含义,从而影响其预测性能。为了解决上述问题,该文提出了双编码器证据蒸馏神经网络的可解释性虚假新闻检测模型,该模型采用Gumbel-softmax替换Top-k的挑选方式,使模型自适应选择有价值的报告,且我们引入图神经网络,构造了一个双编码器结构以弥补上述模型的不足。在两个公开数据集上取得的实验结果相较于之前的最优基线模型Cof CED,macro F1值分别提高了3.35和1.23,验证了该文提出模型的有效性。在以往的基于原始报告的可解释性虚假新闻检测研究中,模型通常集中于分析目标新闻与各种原始报告之间的相关性,以此作为判断新闻真实性的依据。这种方法在提取有用的信息以解释新闻为何被判定为真实或虚假时,主要关注单个报告与新闻的关联度。然而,这一过程中往往忽视了原始报告之间的相互作用和高度相关性。理论上,如果多份原始报告与一则目标新闻具有很高的相关性,那么这些报告之间也应当存在显著的相似性。这种内在的联系为虚假新闻检测提供了额外的维度,可以加以利用来改进模型的性能。为了充分利用原始报告之间的相关性并提高虚假新闻检测的准确性和可解释性,本文提出了一种新颖的基于图对比学习的可解释性虚假新闻检测模型。图对比学习的过程使得在语义上相似的原始报告在表示空间中更加靠近,而不相似的报告则被推远。通过图对比学习,模型能够有效地区分出与新闻高度相关且彼此间也高度相关的原始报告,这样模型在大量原始报告中搜索有价值的信息(即证据)范围被缩小了,提高虚假新闻检测的准确性和可解释性。在两个公开数据集上的实验结果表明,该模型与目前最先进的基线模型相比,在可解释性虚假新闻检测任务上的macro F1值分别提高了1.65%和2.21%。

关键词：虚假新闻检测可解释性图对比学习图神经网络原始报告

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