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网络环境下寻衅滋事罪的司法认定问题研究

网络环境下寻衅滋事罪的司法认定问题研究

作者：赵梓言河北大学

学位级别：硕士

看待事物应该从正反两个方面出发,互联网技术的高速发展,一方面使得人们的生活工作更加高效便利,另一方面也带来了一些负面影响。互联网相关法律和相关制度的缺失,使互联网成为了不法分子眼中的法外之地,他们在网络空间中肆意发泄情绪,... 详细信息

看待事物应该从正反两个方面出发,互联网技术的高速发展,一方面使得人们的生活工作更加高效便利,另一方面也带来了一些负面影响。互联网相关法律和相关制度的缺失,使互联网成为了不法分子眼中的法外之地,他们在网络空间中肆意发泄情绪,使得网络空间乌烟瘴气、秩序混乱。针对这一情况,最高人民法院与最高人民检察院于2013年联合颁布实施了《关于办理利用信息网络实施诽谤等刑事案件适用法律若干问题的解释》(以下简称《两高网络诽谤解释》),其中第五条网络寻衅滋事条款将行为人利用信息网络实施的辱骂、恐吓、散布虚假信息的行为定性为网络型寻衅滋事罪。基于《两高网络诽谤解释》第五条和网络型寻衅滋事罪客观方面的不同,可以将网络型寻衅滋事罪分为网络辱骂、恐吓型寻衅滋事罪,主要表现为利用信息网络辱骂恐、吓他人,和网络散布虚假信息型寻衅滋事罪,主要表现为利用信息网络散布虚假信息。与传统寻衅滋事罪相比,网络型寻衅滋事罪体现出了与犯罪网络空间联系密切、犯罪行为表现为言论、犯罪危害性程度更大的特点。《两高网络诽谤解释》第五条的出现在一定程度上遏制了网络寻衅滋事行为,但其在网络型寻衅滋事罪定罪量刑方面规定的缺失,为司法实践带来了一定的困扰。整理分析2013年至2023年司法实践中有关网络型寻衅滋事罪的案例,可以发现司法实践中在认定行为人的行为是否构成网络型寻衅滋事罪上,有着危害性程度评价标准混乱,公共秩序理解存在分歧,明知的认定上存在盲区等问题,导致了轻罪重罚、重罪轻罚这一不合理情形的出现。针对司法认定中存在的这些问题,本文尝试探索了解决路径。针对危害性评价标准混乱的问题,本文对网络参数进行了筛选,在排除不合理的的网络参数后认为应当以点击量这一网络参数为基础制定统一的网络参数标准;针对公共秩序的理解存在分歧的问题,本文介绍了网络空间秩序发展的三个阶段,明确了网络空间秩序的内涵,认为公共秩序包括现实社会秩序和网络空间秩序;针对明知的认定存在盲区的问题,本文认为通过区分不同行为人的核实能力、核实义务和不同虚假信息的可信性程度,在司法实践中有助于司法机关更准确的判断行为人是否明知信息属于虚假信息。

关键词：网络空间寻衅滋事司法认定

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核心素养视域下高中历史任务驱动式教学研究

核心素养视域下高中历史任务驱动式教学研究

作者：公言萍山东师范大学

学位级别：硕士

随着课程改革的不断推进,历史课堂越来越倡导自主、合作和探究学习,注重对学生历史思维能力和问题解决能力的培养。而任务驱动式教学作为通过学生“做中学”“活动中学”的教学方式,能够促进历史学科核心素养的培育。它以教师为主导,学... 详细信息

随着课程改革的不断推进,历史课堂越来越倡导自主、合作和探究学习,注重对学生历史思维能力和问题解决能力的培养。而任务驱动式教学作为通过学生“做中学”“活动中学”的教学方式,能够促进历史学科核心素养的培育。它以教师为主导,学生为主体,任务为主线,情境为依托,追求的是历史教学的有效性。因此,任务驱动式教学契合了核心素养时代对历史教学的新要求,对于历史学科核心素养的落地具有重要价值。首先,任务驱动式教学根植于建构主义的理论基础,强调学生在探究任务的过程中实现知识的生成。它包括“时空感知、史料研习、分析评价、情感体验”四种指向历史学科核心素养培育的任务类型。其次,任务驱动式教学在高中历史课堂中具有重要价值:一是能够激发学生学习兴趣,转变历史学习方式;二是可以通过凝练课时任务主题,整合碎片化知识,进而提高课堂学习效率;三是可以发展学生历史思维,培养学科核心素养。再次,从历史学科的特点和任务驱动式教学本身的特性出发,高中历史任务驱动式教学应遵循科学性、情境性、层次性和探究性四个方面的原则。最后,任务驱动式教学一般要经过“分析目标,设计任务——创设情境,呈现任务——自主合作,探究任务——成果展示,表达交流——评价反馈,总结提高”五个环节,教师可以通过立足全面分析,精心设计任务;依托教学情境,推动任务落实;开展多元评价,关注学生发展等策略加以具体实施。为更好地阐释相关问题,文章以《中外历史纲要(上)》第6课为例进行具体说明,以期为高中历史任务驱动式教学提供些许参考。

关键词：高中历史教学历史学科核心素养任务驱动式教学

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区块链网络中区块传输和交易验证模型研究

区块链网络中区块传输和交易验证模型研究

作者：陶言昊南京信息工程大学

学位级别：硕士

脂蛋白a、纤维蛋白原及C反应蛋白在冠心病早期诊断中的应用

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中华全科医学 2024年第4期22卷 548-550,660页

作者：许宏洲陶言言陆国玉吴晓飞蚌埠医科大学第一附属医院急诊内科安徽蚌埠233004

目的探讨分析血清脂蛋白a(Lpa)、血浆纤维蛋白原(FIB)和C反应蛋白(CRP)三者检测指标在冠心病(CHD)诊断中的意义。方法选取2020年3月—2021年5月在蚌埠医科大学第一附属医院就诊的43例CHD患者作为CHD组,选择同一时段在该院就诊行冠状动... 详细信息

目的探讨分析血清脂蛋白a(Lpa)、血浆纤维蛋白原(FIB)和C反应蛋白(CRP)三者检测指标在冠心病(CHD)诊断中的意义。方法选取2020年3月—2021年5月在蚌埠医科大学第一附属医院就诊的43例CHD患者作为CHD组,选择同一时段在该院就诊行冠状动脉造影结果正常的45例健康志愿者作为对照组,比较2组临床资料。分别应用免疫比浊法、凝固法和免疫透射比浊方法检测CHD组及对照组研究对象血浆中的Lpa、FIB与CRP水平并进行比较。通过ROC曲线分析各指标单独诊断及三者联合诊断CHD的诊断价值及最佳阈值。结果CHD组Lpa、FIB与CRP水平均高于对照组(P<0.05)。血清Lpa、FIB、CRP单独检测诊断CHD的AUC分别为0.771(95%CI:0.674~0.868)、0.749(95%CI:0.640~0.859)、0.791(95%CI:0.697~0.886),灵敏度分别为53.13%、50.00%、59.38%,特异度分别为81.08%、78.39%、78.29%;三者联合检测诊断CHD的AUC为0.884(95%CI:0.813~0.956),灵敏度为81.25%,特异度为78.29%,血清Lpa、FIB、CRP三者联合检测诊断CHD优于单独检测。结论Lpa、FIB与CRP联合检测可提高CHD诊断的灵敏度,有利于CHD患者的早期发现,从而采取积极有效措施以干预CHD疾病的发展。

关键词：冠心病脂蛋白a 纤维蛋白原 C反应蛋白 ROC曲线

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文化线路视角下崤函古道遗产廊道构建

文化线路视角下崤函古道遗产廊道构建

作者：齐孟言河南农业大学

学位级别：硕士

崤函古道作为历史文化的瑰宝,自古以来便是中原通往西北、西南的重要交通要道。它不仅是商贸往来的必经之路,更是文化交流的桥梁,古道沿途聚集大量物质和非物质文化遗产,见证了古代社会的繁荣与辉煌。在文化线路视角下,探析丝绸之路崤... 详细信息

崤函古道作为历史文化的瑰宝,自古以来便是中原通往西北、西南的重要交通要道。它不仅是商贸往来的必经之路,更是文化交流的桥梁,古道沿途聚集大量物质和非物质文化遗产,见证了古代社会的繁荣与辉煌。在文化线路视角下,探析丝绸之路崤函古道及相关文化遗产的关联度并构建遗产廊道,对于文化遗产的整体性保护及传承有重要意义。研究全面分析了崤函古道及其沿线的文化遗产资源,运用层次分析法对相关文化遗产要素进行筛选与评价,选择关联度最高的文化遗产,利用GIS空间分析法对于崤函古道文化遗产资源的空间布局、聚集情况及其与古道之间的关系进行分析,以此构建崤函古道遗产廊道。具体内容如下:本研究系统梳理了文化线路、遗产廊道、丝绸之路的概念、类型、特征以及构成要素。根据遗产廊道分类标准,识别崤函古道遗产要素、探索遗产资源构成、分析遗产价值,得出历史、文化、科教、艺术、社会价值作为后续评价的因子,确保价值较高的文化遗产得到妥善的保护与传承。在此基础上,运用层次分析法构建崤函古道遗产廊道遗产资源评价体系,该体系综合考虑了古道遗产资源的多个维度,包括遗产资源价值、地理位置、遗产资源现状,构建科学且系统的评价体系,结合模糊积分法得出崤函古道遗产廊道资源的评价与分级结果,将崤函古道文化遗产资源分为三个等级,得出114个文化遗产资源点,将40分以上的遗产资源作为研究重点对象。将研究价值较高的遗产资源运用GIS软件进行空间分析,得出崤函古道文化遗产资源集聚型的空间分布特征,采用最近邻分析的方法计算出文化遗产与古道的关联程度,形成“核心保护与多层次缓冲”的空间格局,将文化遗产划分为核心区、缓冲区和边缘区,并从区域(宏观)、线路(中观)、节点(微观)三个不同层次组合构建崤函古道遗产廊道,并以节点中涧水秋云(新安函谷关)作为实践验证。最后,为了具体展示和验证上述研究方法和评价体系的应用效果,本文以新安函谷关文化遗产公园为实践案例进行深入分析。将崤函古道文化内涵融入新安函谷关,以“崤函丝韵,循迹古蹊”为设计理念,展现古代崤函古道的辉煌,将崤函古道的文化特征及脉络浓缩在新安函谷关内,打造一个集文化遗产展示、城市休闲娱乐于一体的综合性文化遗址公园。

关键词：文化线路丝绸之路崤函古道遗产廊道遗产保护

财政信息公开对企业税收遵从的影响 ——基于A股上市公司数据的研究

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财政信息公开对企业税收遵从的影响 ——基于A股上市公司数据的研...

作者：郭言豪山东财经大学

学位级别：硕士

提高企业税收遵从,增加税收收入,摆脱“土地财政”是我国进入发展新阶段后的亟待解决的问题。近年来,随着税收征管技术的提高,我国税收遵从度提升较快,但偷税、漏税等违法行为依然存在。在持续提高税收征管能力的同时,如何进一步提升企... 详细信息

提高企业税收遵从,增加税收收入,摆脱“土地财政”是我国进入发展新阶段后的亟待解决的问题。近年来,随着税收征管技术的提高,我国税收遵从度提升较快,但偷税、漏税等违法行为依然存在。在持续提高税收征管能力的同时,如何进一步提升企业税收遵从成为学术界关注的重点。根据滑坡模型可知,税收遵从包含主动性遵从和被动性遵从,两者同时提升才能在总体上提升企业税收遵从度。本文着眼于财政信息公开制度这一“软约束”,从理论、现实、实证层面探究财政信息公开对企业税收遵从的影响。首先,理论分析。在梳理了相关理论研究的基础上,分析了财政信息公开对企业税收遵从的整体性影响和间接作用机制。财政信息公开通过缓解政府与纳税人之间的信息不对称、提高纳税人税收道德、产生震慑效果影响企业税收遵从,通过影响政府公共产品服务提供、政策不确定性间接影响企业税收遵从,并依据相关理论分析提出本文相对应的研究假设。其次,现实分析。以《中国市级政府财政透明度研究报告》和纳税信用评级数据为基础,对我国财政信息公开和企业税收遵从现状及存在的问题进行了分析,并从描述性统计的视角考察了两者之间可能存在的正相关关系。再次,实证分析。以2013年-2022年沪深两市上市公司为研究样本,检验本文的理论假说。具体如下:(1)利用双向固定效应模型检验发现财政信息公开对企业税收遵从有显著正向影响,通过工具变量法、系统GMM、更改核心被解释变量等一系列稳健性检验,结果依然显著;(2)区分产权性质、所在城市类型、审计中介类型探究财政信息公开提高企业税收遵从的异质性,发现对国有企业、普通城市、非四大审计的公司影响更明显。最后,基于前期研究结论,提出合理的政策建议:明确财政信息公开范围,建立及时、系统的财政信息公开机制,强化财政信息公开的监督管理,建设阳光政府,探索一系列“软约束”制度。本文拓展了企业税收遵从影响因素的研究,为进一步提高财政信息公开水平提供了微观证据支持,对如何进一步提高企业税收遵从提供了启示和参考。

关键词：税收遵从财政信息公开信息不对称税收道德

结合时间注意力机制和单模态标签自动生成策略的自监督多模态情感识别

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 588-601页

作者：孙强王姝玉西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048 西安市无线光通信与网络研究重点实验室西安710048

大多数多模态情感识别方法旨在寻求一种有效的融合机制,构建异构模态的特征,从而学习到具有语义一致性的特征表示。然而,这些方法通常忽略了模态间情感语义的差异性信息。为解决这一问题,提出了一种多任务学习框架,联合训练1个多模态任... 详细信息

大多数多模态情感识别方法旨在寻求一种有效的融合机制,构建异构模态的特征,从而学习到具有语义一致性的特征表示。然而,这些方法通常忽略了模态间情感语义的差异性信息。为解决这一问题,提出了一种多任务学习框架,联合训练1个多模态任务和3个单模态任务,分别学习多模态特征间的情感语义一致性信息和各个模态所含情感语义的差异性信息。首先,为了学习情感语义一致性信息,提出了一种基于多层循环神经网络的时间注意力机制(TAM),通过赋予时间序列特征向量不同的权重来描述情感特征的贡献度。然后,针对多模态融合,在语义空间进行了逐语义维度的细粒度特征融合。其次,为了有效学习各个模态所含情感语义的差异性信息,提出了一种基于模态间特征向量相似度的自监督单模态标签自动生成策略(ULAG)。通过在CMU-MOSI,CMU-MOSEI, CH-SIMS 3个数据集上的大量实验结果证实,提出的TAM-ULAG模型具有很强的竞争力:在分类指标(Acc_(2),F_(1))和回归指标(MAE, Corr)上与基准模型的指标相比均有所提升;对于二分类识别准确率,在CMUMOSI和CMU-MOSEI数据集上分别为87.2%和85.8%,而在CH-SIMS数据集上达到81.47%。这些研究结果表明,同时学习多模态间的情感语义一致性信息和各模态情感语义的差异性信息,有助于提高自监督多模态情感识别方法的性能。

关键词：多模态情感识别自监督标签生成多任务学习时间注意力机制多模态融合

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基于深度强化学习的自动驾驶决策算法研究

基于深度强化学习的自动驾驶决策算法研究

作者：辛泊言西安工业大学

学位级别：硕士

深度强化学习同时具备强化学习决策能力和高维输入处理能力,在连续角色控制任务中应用频率较高,尤其是在交互频率强的任务中较为常见。近些年来,深度强化学习被广泛地应用在军事调度任务自动驾驶决策等运算领域,取得了丰硕的研究成果。... 详细信息

深度强化学习同时具备强化学习决策能力和高维输入处理能力,在连续角色控制任务中应用频率较高,尤其是在交互频率强的任务中较为常见。近些年来,深度强化学习被广泛地应用在军事调度任务自动驾驶决策等运算领域,取得了丰硕的研究成果。但从现有情况来看,以深度强化学习为基础构建的决策控制方法仍然存在一系列问题:算法输入数据复杂性高、易陷于局部最优解、样本有效利用率低、稳定性差等。本文将军事调度自动驾驶场景决策控制体系作为本文的研究对象,针对指定的自动驾驶任务情景,深入研究基于深度确定性策略梯度算法(DDPG)的高效驾驶决策控制方法,同时对现有的算法中的不足予以改进和优化,通过构建仿真环境对优化后的结果予以验证。本研究的主要内容及创新点如下:(1)针对当前深度强化学习算法输入数据复杂性高、模型复杂、简单的动作奖励函数适应性差的问题,提出了一种以多模块输入、多模块动作奖励函数为基础构建的DDPG算法,具体内容包括:一是结合驾驶决策输入信息特点,并根据环境感知结果,形成鸟瞰图,其中包括不同类型信息,提取三类数据(前视图像数据、激光点云图像数据、鸟瞰图像数据)充当深度强化学习方法输入;二是采用变分自动编码器技术,对于三类不同数据信息进行特征提取,其目的就是使策略训练速度提高。此外,为进一步探究影响驾驶决策的主要因素,以相关分析结果为基础,构建多模块动作奖励函数,在降低算法输入数据复杂性和提高动作奖励函数适应性的同时,提升了算法在自动驾驶领域的表现力。(2)针对深度强化学习现有算法容易陷于局部最优解,对环境探索能力低下的问题,提出了一种融合动态参数空间噪声的DDPG算法。首先,针对已知存在的问题,对多类网络噪声进行对比分析,探求军用调度任务复杂训练环境下不同噪声与环境探索效率之间的影响关系;其次,详细分析了层级归一化神经网络的基本结构,探寻目标噪声在该网络中的动态添加途径;最后,向现有DDPG算法中添加动态参数空间噪声,在原有传统算法(基线算法)的基础上,提高了算法的策略效果以及对环境的探索能力。(3)考虑到当前深度强化学习算法样本有效利用率低、算法稳定性差等问题,将深度强化学习中基于优先级的经验重放机制从离散控制领域拓展到了连续控制领域,即将基于优先级的经验回放机制从深度Q网络算法拓展DDPG算法中,提出一种基于优先级经验重放机制的DDPG算法。首先,通过对经验重放机制的原理以及对经验价值定义的研究,定义优先级经验重放机制经验样本的价值,其次,通过对Sum Tree二叉树结构的节点定义以及采样方法的研究,明确本课题使用的优先级采样操作算法。最后,利用Carla仿真平台将本文提出的基于优先级经验重放机制的DDPG算法与传统DDPG算法进行对比,对比结果表明改进后的算法有效地提升了样本有效利用率和算法稳定性,并大幅降低了算法的收敛时间。

关键词：深度强化学习 DDPG 多模块奖励函数动态参数空间噪声优先级经验重放

同伴拒绝对网络喷子行为的影响：心理机制与边界条件

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同伴拒绝对网络喷子行为的影响：心理机制与边界条件

作者：公言全四川师范大学

学位级别：硕士