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关于当前法院安全检查工作的几点思考 008

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人民法院报

作者：蹇文鼎

近年来，针对法院和法官实施的涉诉闹访及暴力袭击事件时有发生，这些事件的发生，不仅挑战了法院的司法权威，还严重威胁了法官的生命财产安全，给法院安全检查工作敲响了警钟。我们必须高度重视法院安全工作，切实加强法警队伍建设，...

近年来，针对法院和法官实施的涉诉闹访及暴力袭击事件时有发生，这些事件的发生，不仅挑战了法院的司法权威，还严重威胁了法官的生命财产安全，给法院安全检查工作敲响了警钟。我们必须高度重视法院安全工作，切实加强法警队伍建设，高标准、高规格地做好法院安全检查工作，?

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关于司法警察执行押解工作的几点思考 008

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人民法院报

作者：蹇文鼎

押解工作是人民法院司法警察的常规业务工作之一。如何切实加强司法警察队伍建设，安全顺利地执行好押解工作，保障法院审判工作顺利进行，本文将提出以下几点思考。一、押解工作中存在的安全问题和产生的原因押解工作是司法警察在刑事...

押解工作是人民法院司法警察的常规业务工作之一。如何切实加强司法警察队伍建设，安全顺利地执行好押解工作，保障法院审判工作顺利进行，本文将提出以下几点思考。一、押解工作中存在的安全问题和产生的原因押解工作是司法警察在刑事案件审判中，依法强制将被押解?

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关于加强法院诉讼档案信息化建设的思考 008

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人民法院报

作者：蹇文鼎

诉讼档案是人民法院在审判活动中与诉讼当事人及其他诉讼参与人依法共同进行诉讼活动形成的具有参考利用价值并立卷归档保存的最原始、最全面的信息记录。同时，人民法院的诉讼档案也是国家档案的重要组成部分，具有极其重要的作用。随...

诉讼档案是人民法院在审判活动中与诉讼当事人及其他诉讼参与人依法共同进行诉讼活动形成的具有参考利用价值并立卷归档保存的最原始、最全面的信息记录。同时，人民法院的诉讼档案也是国家档案的重要组成部分，具有极其重要的作用。随着司法改革的不断深入，最高人民法院对建?

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如何做好人民法院的保密工作 008

人民法院报

作者：蹇文鼎

随着社会经济不断发展，科技进步日新月异，信息网络飞速发展，人民法院作为国家司法机关，其保密工作面临着前所未有的新情况、新问题、新挑战。如何做好新形势下法院保密工作，是当前必须思考的重大问题。一、新形势下法院保密工作存...

随着社会经济不断发展，科技进步日新月异，信息网络飞速发展，人民法院作为国家司法机关，其保密工作面临着前所未有的新情况、新问题、新挑战。如何做好新形势下法院保密工作，是当前必须思考的重大问题。一、新形势下法院保密工作存在的问题随着高科技的迅猛发展?

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光学遥感图像的小样本目标检测

遥感学报 2024年第7期28卷 1693-1701页

作者：周莲何楚汪鼎文郭子琪武汉大学计算机学院武汉430072 武汉大学电子信息学院武汉430072

对遥感图像进行目标检测,具有广阔的应用前景。针对小样本背景下遥感图像目标检测任务存在特征提取不足、定位困难和分类易混淆的问题,本文提出了一种基于协同注意力模块和对比学习分支的小样本目标检测算法。首先,对训练样本进行数据... 详细信息

对遥感图像进行目标检测,具有广阔的应用前景。针对小样本背景下遥感图像目标检测任务存在特征提取不足、定位困难和分类易混淆的问题,本文提出了一种基于协同注意力模块和对比学习分支的小样本目标检测算法。首先,对训练样本进行数据增强操作,以扩充数据集规模;其次,提出了一种协同注意力模块,包括设计的背景衰减注意力和空间感知注意力,利用遥感图像丰富的背景与目标特征信息,指导网络关注与目标定位相关的重点信息,从而便于RPN网络生成更好的区域建议框,减少遗漏目标的概率,提升模型对小样本类别的定位性能;然后,设计了一种对比学习分支。基于设计的对比损失函数,通过联合训练策略,在训练时从特征学习逐步过渡到分类器学习,提高了分类的准确率;最后,设计出一种基于微调的迁移学习范式的小样本目标检测模型,分为基础训练阶段和微调阶段,在基础训练阶段借助充足的基类样本训练模型学习类无关的参数,在微调阶段使用制作的小样本数据集帮助目标检测模型适应特定类别目标,提升其检测性能。此外,本文以两阶段微调方法TFA(Two-stage Fine-tuning Approach)为基准,通过在遥感数据集NWPU VHR-10和DIOR上验证本文提出算法的有效性,结果显示本文算法在NWPU VHR-10和DIOR数据集上与其他基准算法相比,平均精度均有大幅提升。

关键词：目标检测小样本学习遥感图像注意力机制对比学习

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构建·生成·协同:参数化主义转向的3种角度

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建筑学报 2024年第3期 97-103页

作者：蒲阳鲍鼎文华中师范大学美术学院武汉430079 南京艺术学院设计学院南京210013 澳大利亚皇家墨尔本理工大学建筑与城市设计学院澳大利亚南京阿米巴结构优化研究院南京210031

参数化主义最终目标是旨在推动建筑设计作为一门自治的学科继续向前发展,以此革新研究规则、拓展研究范围,并构建一套独立且相对完善的理论知识体系与设计原则。从理论构建、生成原则与人机协同3种角度提出转向策略:在理论构建层面,关... 详细信息

参数化主义最终目标是旨在推动建筑设计作为一门自治的学科继续向前发展,以此革新研究规则、拓展研究范围,并构建一套独立且相对完善的理论知识体系与设计原则。从理论构建、生成原则与人机协同3种角度提出转向策略:在理论构建层面,关注科学观与哲学观对新设计范式的影响;在生成原则层面,解析拒绝同质和建立关联的两类逻辑内涵;在人机协同层面,讨论设计师与智能机器之间身份认同与文化映射的重构。

关键词：理论构建生成原则人机协同参数化主义

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裂隙两相流入渗模式及界面演化可视化试验研究

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裂隙两相流入渗模式及界面演化可视化试验研究

作者：衷鼎文南昌大学

学位级别：硕士

岩土体裂隙介质不仅是裂隙型油气藏、CO2及核废料地质封存等能源与环境工程的储存环境,还是地下水污染物运移及修复、岩土体边坡降雨入渗的流动通道。裂隙多相渗流作为上述常见工业活动及自然现象中流体主要的流动模式,与稳定的裂隙饱... 详细信息

岩土体裂隙介质不仅是裂隙型油气藏、CO2及核废料地质封存等能源与环境工程的储存环境,还是地下水污染物运移及修复、岩土体边坡降雨入渗的流动通道。裂隙多相渗流作为上述常见工业活动及自然现象中流体主要的流动模式,与稳定的裂隙饱和渗流相比,受裂隙介质性质及流体性质等因素的影响,流体相界面常发生失稳现象,形成不稳定的指进优势流,流动行为也更加复杂。而由相界面失稳造成的指进优势流,对岩质边坡内降雨流体的入渗速率、地下水的运移效率、二氧化碳的地质封存效率等至关重要,因此成为岩石力学、水文地质学和环境科学等众多学科领域的研究热点。为了研究上述自然灾害防护、环境保护、地下化石能源开采等工程中普遍存在的裂隙介质多相渗流,本文以裂隙介质及多相流体为研究对象,以多相流体入渗模式及界面特征的演化为核心科学问题,在流体可视化试验的基础上,通过图像分析方法开展了裂隙介质水气两相流流动行为、相界面失稳情况及两相流流态转变等内容的研究。主要研究成果如下:（1）基于光学透射原理,搭建了裂隙介质多相渗流可视化试验平台。使用翻模技术制作了能够高度还原天然岩石裂隙形貌特征的透明粗糙裂隙试样。在数字图像预处理方法的基础上,通过流体可视化试验实现了对岩体粗糙裂隙中多相流流动行为的观测和细观机制分析。（2）研究了裂隙介质性质及流体性质与流体流态转变、特征参数演化情况之间的关系。通过平行板裂隙可视化试验观测结果与液滴分离概念模型,发现液滴的演化过程可分为3个阶段:液滴形成初期、液滴发展阶段、液滴分离阶段,并且液滴特征参数及流动形态在不同入渗阶段会呈现出不同的特征。基于力学平衡关系及平行板裂隙指进液滴的演化过程,分析了周期性间断流形成的物理机制,并建立了两相流流态转变与裂隙局部开度分布之间的联系。（3）通过粗糙裂隙水气两相流试验,探究了毛细数、裂隙开度等因素对两相流入渗模式的影响,揭示了无重力参与的稳态入渗条件下界面失稳以及入渗模式随毛细数演化的物理机制。在毛细力与黏滞力竞争结果的影响下,粗糙裂隙两相流随毛细数的增加逐渐呈现出毛细指进、过渡区指进与稳定入渗三种经典的入渗模式,其中毛细指进的形成主要受控于粗糙裂隙毛细力的分布情况,稳定入渗的形成主要是达西尺度黏滞力的作用;入侵相饱和度随毛细数的增加呈现出先增加后减小的非单调变化;稳态驱替条件下（M>1）两相界面会发生失稳、入侵相提前穿透的现象。（4）研究了重力参与下水气两相流的流动行为。与水平粗糙裂隙类似,重力参与下的入渗模式在毛细力、黏滞力及重力竞争结果的影响下,随毛细力的增加逐渐经历毛细指进→过渡区指进→稳定入渗的演化过程,而入侵相饱和度随毛细数的增加则呈现出先减小后增加的变化趋势,与水平粗糙裂隙完全相反,并且在低入渗流量下,观察到了两相流体在突破裂隙后由连续指进液滴流转变为周期性间断流的现象。

关键词：透明裂隙试样可视化试验两相流入渗模式界面失稳:重力效应

基于联邦分割学习与低秩适应的RoBERTa预训练模型微调方法

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数据采集与处理 2024年第3期39卷 577-587页

作者：谢思静文鼎柱上海科技大学信息科学与技术学院上海201210

微调后的大语言模型(Large language models,LLMs)在多任务中表现出色,但集中式训练存在用户隐私泄漏的风险。联邦学习(Federated learning,FL)通过本地训练避免了数据共享,但LLMs庞大的参数量对资源受限的设备和通信带宽构成挑战,导致... 详细信息

微调后的大语言模型(Large language models,LLMs)在多任务中表现出色,但集中式训练存在用户隐私泄漏的风险。联邦学习(Federated learning,FL)通过本地训练避免了数据共享,但LLMs庞大的参数量对资源受限的设备和通信带宽构成挑战,导致在边缘网络中部署困难。结合分割学习(Split learning,SL),联邦分割学习可以有效解决这一问题。基于模型深层权重的影响更为显著,以及对部分层的训练准确率略低于整体模型训练的发现,本文按照Transformer层对模型进行分割,同时引入低秩适应(Low⁃rank adaption,LoRA)进一步降低资源开销和提升安全性。因此,在设备端,仅对最后几层进行低秩适应和训练,然后上传至服务器进行聚合。为了降低开销并保证模型性能,本文提出了基于联邦分割学习与LoRA的RoBERTa预训练模型微调方法。通过联合优化边缘设备的计算频率和模型微调的秩,在资源受限的情况下最大化秩,提高模型的准确率。仿真结果显示,仅训练LLMs最后3层的情况下,在一定范围内(1~32)增加秩的取值可以提高模型的准确率。同时,增大模型每轮的容忍时延和设备的能量阈值可以进一步提升模型的准确率。

关键词：大语言模型低秩适应联邦学习分割学习联合优化

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基于改进YOLO v7的鲑鱼检测模型轻量化研究

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农业机械学报 2024年

作者：郑荣才谭鼎文徐青陈大勇元轲新南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江) 广东海洋大学机械工程学院

为实现水下复杂环境下鲑鱼的快速准确识别，提出一种基于YOLO v7轻量化的鲑鱼检测模型YOLO v7-CSMRep。首先，采用Stem模块合并Backbone层的前4个卷积操作，有效降低了模型的计算量。其次，使用多尺度重参数化（Multi-directional repar... 详细信息

为实现水下复杂环境下鲑鱼的快速准确识别，提出一种基于YOLO v7轻量化的鲑鱼检测模型YOLO v7-CSMRep。首先，采用Stem模块合并Backbone层的前4个卷积操作，有效降低了模型的计算量。其次，使用多尺度重参数化（Multi-directional reparameterization， MRep）模块替代YOLO v7的ELAN和ELAN-H模块，增强了单向特征提取能力，同时大幅减少参数量和计算量。最后，在Backbone层末端集成卷积块注意力模块（Convolutional block attention module， CBAM），提升网络的空间和通道特征提取能力。试验结果表明，改进后的模型体积、参数量和计算量分别降低4.28%、5.29%、31.30%，F1分数、mAP0.5分别提高0.54、0.73个百分点，分别达到93.1%、97.1%，帧率提高15.41%，达到140.8 f/s。对比YOLO v5s、YOLO v6s、YOLO v7、YOLO v7-tiny、YOLO v8s模型，mAP0.5分别提高1.0、2.0、0.7、0.8、1.2个百分点。因此，本文提出的方法能够快速而准确地识别鲑鱼，为深远海养殖生物量监测提供技术支撑。

关键词：深远海养殖鲑鱼检测 YOLO v7 Stem模块多尺度重参数化卷积块注意力模块