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智能船舶岸基操控人员法律地位研究

黑龙江省政法管理干部学院学报 2022年第1期 81-87页

作者：过怡安罗猛华东政法大学传播学院上海201600 哈尔滨工程大学人文社会科学学院哈尔滨150000

智能船舶是人工智能技术在海事领域的最新研究成果。智能船舶朝着无人化方向发展,岸基操控人员成为智能船舶的远程控制主体,与传统船舶最低安全配员原则产生冲突,对当前船舶法律规制体系发出挑战。智能船舶岸基操控人员与传统船员的权... 详细信息

智能船舶是人工智能技术在海事领域的最新研究成果。智能船舶朝着无人化方向发展,岸基操控人员成为智能船舶的远程控制主体,与传统船舶最低安全配员原则产生冲突,对当前船舶法律规制体系发出挑战。智能船舶岸基操控人员与传统船员的权利、义务有所区别,法律地位也亟待明确。应当从岸基操控人员的工作性质出发,正确区分智能船舶岸基操控人员的法律地位,明确岸基操控人员与传统船员的责任界限,完善智能船舶相关国际海事立法。

关键词：智能船舶岸基操控人员法律地位责任规制

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北极地区旅游资源开发的法律困境与解决路径

世界环境 2021年第2期 77-79页

作者：过怡安哈尔滨工程大学人文社会科学学院

一、问题的提出近年来,北极旅游逐渐成为一种新兴的活动。然而,目前并没有专门的国际法律文件界定北极的法律地位,相关法律秩序不成体系,更缺少针对旅游资源开发的法律规制。严峻的法律困境若不尽快解决,势必会阻碍北极旅游资源开发活... 详细信息

一、问题的提出近年来,北极旅游逐渐成为一种新兴的活动。然而,目前并没有专门的国际法律文件界定北极的法律地位,相关法律秩序不成体系,更缺少针对旅游资源开发的法律规制。严峻的法律困境若不尽快解决,势必会阻碍北极旅游资源开发活动的进展。受全球气候变暖的影响,北极地区冰川融化速度加快、海冰减少、可达性提高,旅游领域的经济价值逐渐凸显,为人们开发利用提供了可能。

关键词：旅游资源开发冰川融化国际法律文件法律困境北极地区开发利用全球气候变暖问题的提出

三重维度下互联网信息内容法治化治理问题及改进建议

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社会治理 2022年第7期 69-77页

作者：彭桂兵过怡安华东政法大学传播学院华东政法大学传播法研究中心

互联网信息内容治理是互联网高质量发展的基础,同时考验着国家治理体系和治理能力现代化的推进程度。作为治理客体,要具体、深刻和立体地看待互联网信息的性质、样态以及类别,可以从个人与公共、内容与形式、单类与生态等三重维度来考... 详细信息

互联网信息内容治理是互联网高质量发展的基础,同时考验着国家治理体系和治理能力现代化的推进程度。作为治理客体,要具体、深刻和立体地看待互联网信息的性质、样态以及类别,可以从个人与公共、内容与形式、单类与生态等三重维度来考察其治理现状。当前互联网信息内容治理主要存在偏向个人信息弱化公共信息、出现信息内容和信息形式“两极化治理”、注重对单类信息的分类化治理且定点式治理思维明显等问题。对此,本文提出要锁定信息源传播,从实践上协调个人信息和公共信息的平衡;强化互联网平台的主体责任,统一信息内容和信息形式的治理;摒弃定点式治理思维模式,愈加注重“信息生态”建设。

关键词：互联网信息内容法治化治理信息生态公共信息

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北极地区旅游资源开发的法律困境与解决路径

中国海商法研究 2020年第2期31卷 58-66页

作者：罗猛过怡安哈尔滨工程大学人文社会科学学院黑龙江哈尔滨150001

北极地区以其独特的风光和无可替代的吸引力,越来越受到国际市场的关注和欢迎。目前,北极地区正在发展成为新兴的旅游目的地。北极地区旅游资源开发为人类带来巨大的经济效益,同时也加剧了各国对北极旅游资源的竞争。相较于北极渔业与... 详细信息

北极地区以其独特的风光和无可替代的吸引力,越来越受到国际市场的关注和欢迎。目前,北极地区正在发展成为新兴的旅游目的地。北极地区旅游资源开发为人类带来巨大的经济效益,同时也加剧了各国对北极旅游资源的竞争。相较于北极渔业与矿业资源的开发,北极旅游资源开发起步较晚,制约因素更多。相关法律秩序不成体系、法律规范缺乏针对性等法律困境阻碍着资源开发的进程。因此,一方面要完善北极旅游立法,采取预防与控制措施,合理分配资源、规制责任,为北极地区旅游资源的开发提供静态的法律保护;另一方面,要抓住政策机遇,建立动态、全面、高效的北极资源争端解决机制,形成“动静结合”的法律加争端解决机制的全方位屏障,为北极旅游资源开发工作保驾护航,实现北极旅游资源的可持续发展。

关键词：北极地区旅游资源开发北极旅游生态补偿机制人类命运共同体

BBNJ协定下海洋遗传资源的来源披露制度研究

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黑龙江省政法管理干部学院学报 2023年第5期 112-118页

作者：过怡安华东政法大学传播学院上海201600

当前国际视域下,BBNJ协定涉及各国在公海及国际海底区域的根本利益。在国家间激烈的利益博弈中,来源披露制度作为一项防御性保护手段,能够为海洋遗传资源提供知识产权法律保护,助力实现海洋遗传资源获取与惠益分享目标。此前已有部分国... 详细信息

当前国际视域下,BBNJ协定涉及各国在公海及国际海底区域的根本利益。在国家间激烈的利益博弈中,来源披露制度作为一项防御性保护手段,能够为海洋遗传资源提供知识产权法律保护,助力实现海洋遗传资源获取与惠益分享目标。此前已有部分国际法主体对海洋遗传资源来源披露制度进行了初步探索,国家与国际组织双边谈判以及WTO各论坛都曾将其列为重点议题,但海洋遗传资源来源披露制度建设目前仍存在较大缺陷。面对迫切的国际需求,应结合相关国际法及知识产权理论,克服“生物海盗”等现实问题,为海洋遗传资源来源披露制度发展扫清障碍,促进海洋遗传资源惠益共享。

关键词： BBNJ 海洋遗传资源惠益分享来源披露模式生物海盗

基于多目标优化算法的天然气市场价格构建研究

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基于多目标优化算法的天然气市场价格构建研究

作者：安怡宁东北财经大学

学位级别：硕士

在当今全球环境污染加剧以及能源需求不断增加的背景下,天然气作为一种环保,清洁的能源,逐渐成为了各国调整能源结构,向低碳发展转型的最佳选择。近年来全球天然气市场供应紧张,全球天然气需求量的持续增加使得北美、欧洲和亚太三大区... 详细信息

在当今全球环境污染加剧以及能源需求不断增加的背景下,天然气作为一种环保,清洁的能源,逐渐成为了各国调整能源结构,向低碳发展转型的最佳选择。近年来全球天然气市场供应紧张,全球天然气需求量的持续增加使得北美、欧洲和亚太三大区域的天然气价格不断攀升。此外天然气价格受国际形势,供求关系等多种因素的影响,这使得天然气价格的走势分析成为难点,在此背景下天然气价格的预测研究就显得十分重要。国内外的专家都对天然气的价格预测进行了大量的研究,取得了一定的研究成果,推动了能源预测领域的发展和创新。然而天然气序列具有较强的非线性和随机性,使得基于线性假设的统计预测方法存在一定的局限性。随着人工智能的发展和应用,人工智能预测方法凭借其良好的非线性拟合能力逐渐受到学者们的关注。单一的人工智能预测方法在一定程度上能够有效提取数据特征,提升预测精度,但是预测过程中容易出现过拟合,局部最优等情况,从而导致预测结果失真。相比之下,包含数据预处理技术与优化算法的组合预测模型能够更好的提升模型预测性能。目前大多数提出的组合模型都使用单目标优化算法,重视预测精度的提高,但是忽视了预测结果的稳定性。因此为了提高预测精度并增强预测稳定性,本文提出了一个新颖的基于改进的完全自适应噪声集合经验模态分解算法ICEEMDAN和多目标蝗虫优化算法MOGOA的组合预测模型。本文的主要内容包括以下几个方面:首先,用数据预处理技术ICEEMDAN对原始序列进行分解和重构,消除序列中的干扰信息,进而生成一个较为平滑的新序列用于后续的模型预测;其次,本文分别利用BPNN算法,ELM算法,LSTM算法和CNN算法对去噪后的天然气价格序列进行预测,形成四组不同的预测结果;再者,本文利用MOGOA算法优化权重系数,将上述预测结果进行整合,从而使得整体预测效果达到最佳。最后,本文提出了一个较为完整的指标评价体系,多个仿真预测实验以及三组有效性测试对本文所提出的组合预测模型的预测性能进行全面,科学的评估和进一步的验证。仿真预测实验的结果表明,本文所提出的ICEEMDAN-MOGOA组合预测模型与涉及的18个对比模型(即6个单一预测模型,12个组合预测模型)相比,在确定性预测和不确定性分析中表现更加优异,预测结果具有更高的精确度和稳定性。在梳理和总结了国内外大量的能源价格预测研究的基础上,本文的创新之处可以概括为如下几个方面:首先,本文提出了一个新颖的组合预测模型,综合了数据预处理技术,多目标优化算法和多个单一预测模型的优势,能够更有效,精准的对天然气价格数据进行预测。其次,采用先进的数据预处理技术即完全自适应噪声集合经验模态分解算法ICEEMDAN对原始序列进行重构,消除了数据的高频噪声,提取了数据中更多的信息,另外本文同时关注了预测的稳定性和精确度,利用多目标优化算法对多个单一预测模型结果进行加权,提高了模型的预测精度和稳定性。再者,本文设计了一套综合的指标评价体系以及多组不同的仿真实验对组合预测模型的表现进行了全面和科学的评价,同时还引入了三组有效性测试来进一步验证组合预测模型的性能,使实验结果更具可靠性。本文的不足之处在于由于数据限制,未能考虑影响天然气价格的多方面因素,另外本文只选取了部分代表性的预测方法进行对比,没有充分考虑其他优秀的算法或模型,所以在未来的研究工作中仍旧需要对本文所提出的天然气价格组合预测系统进行完善。

关键词：数据预处理多目标优化算法天然气价格预测准确性和稳定性

帮助行为—求助者调节性焦点的匹配效应及其作用机制

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帮助行为—求助者调节性焦点的匹配效应及其作用机制

作者：任怡安浙江大学

学位级别：硕士

本研究基于调节性焦点理论和人—环境匹配理论,探讨了帮助者提供的帮助方式（依赖型帮助/自主型帮助）与求助者调节性焦点（防御性焦点/提升性焦点）的匹配与否（匹配vs不匹配）是否影响了求助者对帮助行为的评价及其作用机制,即是否存... 详细信息

本研究基于调节性焦点理论和人—环境匹配理论,探讨了帮助者提供的帮助方式（依赖型帮助/自主型帮助）与求助者调节性焦点（防御性焦点/提升性焦点）的匹配与否（匹配vs不匹配）是否影响了求助者对帮助行为的评价及其作用机制,即是否存在帮助行为—求助者调节性焦点的匹配效应。人们向他人提供帮助的方式可分为依赖型帮助和自主型帮助,依赖型帮助指帮助者直接给予求助者解决方案,以达到帮助求助者及时解决问题的目的;自主型帮助指帮助者通过教会求助者解决问题的方法,以达到帮助求助者自主解决问题的目的。求助者调节性焦点可分为防御性焦点和提升性焦点。调节性焦点理论区分了目标追求中的两种不同关注点:防御性焦点指对履行责任和维护安全的关注,提升性焦点指对实现希望和获得成就的关注。因此,防御性焦点的个体关注帮助行为能否帮助其即刻解决问题从而避免当下的错误和损失,提升性焦点的个体关注是否能从帮助行为中获得长远的成长和提升。由此而言,该匹配效应是指,当帮助者提供的帮助方式与求助者的调节性焦点相匹配时（即帮助者对于防御性焦点的求助者提供依赖型帮助、对于提升性焦点的求助者提供自主型帮助）,与不匹配（帮助者向提升性焦点的求助者提供依赖型帮助、对于防御型焦点的求助者提供自主型帮助）相比,帮助者的帮助行为能够获得求助者更为积极的反应。本研究能够为帮助者在面对其他人的求助时,如何选择恰当的帮助方式,在能够帮到求助者的同时,还能够获得求助者更为积极的反应提供参考。通过三项研究对该匹配效应及其机制进行了探讨:研究一通过测量求助者的特质性调节性焦点,以帮助行为的认知情感评价为因变量,验证帮助行为-求助者调节性焦点的匹配效应。结果发现,当帮助方式与求助者的特质性调节性焦点相匹配时,即在“自主型帮助-提升性焦点”、“依赖型帮助-防御性焦点”这两种情况下,相较于“自主型帮助-防御性焦点”、“依赖型帮助-提升性焦点”这两种情况,求助者对帮助行为的认知情感评价更高。研究二包含2项研究,通过操纵求助者的情境性调节性焦点进一步验证研究一的发现。研究2a和2b分别采用学生样本和企业人员样本及不同的因变量指标（再次求助意愿、帮助有效性评价）,对帮助行为-求助者调节性焦点的匹配效应进行进一步验证。结果表明,当帮助方式与求助者的调节性焦点相匹配时,即在“自主型帮助-提升性焦点”、“依赖型帮助-防御性焦点”这两种情况下,相较于“自主型帮助-防御性焦点”、“依赖型帮助-提升性焦点”这两种情况,求助者对帮助行为的评价更高。研究三对帮助行为—求助者调节性焦点的匹配效应的中介机制进行探究。研究发现,当依赖型帮助/自主型帮助与求助者调节性焦点相匹配时,求助者对帮助行为有更高的“正确感”体验,并对帮助者进行更积极的利他动机归因,进而提高对帮助行为的评价。因此,“正确感—利他动机归因”在帮助行为与求助者调节性焦点匹配与否对帮助行为评价的影响中起到链式中介作用。综上所述,本研究验证了在获得帮助以后所存在的帮助行为—求助者调节性焦点的匹配效应,即求助者对他人所提供的依赖型或自主型帮助的评价受到自身调节性焦点的影响,当帮助者提供的帮助行为与求助者的调节性焦点相匹配（自主型帮助-提升性焦点,依赖型帮助-防御性焦点）时,会获得求助者更积极的评价,尽管这两种帮助均能解决其问题;且“正确感—利他动机归因”在帮助行为—求助者调节性焦点的匹配效应中起到链式中介作用。

关键词：匹配效应自主型/依赖型帮助调节性焦点正确感利他动机归因

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所有的人生磨难，不过是命运馈赠的礼物

2019年

作者：怡安

来源：南通市图书馆图书评论

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基于多任务联合训练的属性感知情感分类模型

小型微型计算机系统 2023年

作者：刘欣怡过弋上海大数据与互联网受众工程技术研究中心大数据流通与交易技术国家工程实验室(商业智能与可视化技术研究中心) 华东理工大学信息科学与工程学院

在大数据时代，信息包含大量值得被挖掘和分析的价值，对情感进行自动分类的需求成为了自然语言处理的热门领域之一。由于大型预训练语言模型参数较多，针对下游任务进行微调时需要大量有标注语料以及时间对模型进行训练。本文基于多任... 详细信息

在大数据时代，信息包含大量值得被挖掘和分析的价值，对情感进行自动分类的需求成为了自然语言处理的热门领域之一。由于大型预训练语言模型参数较多，针对下游任务进行微调时需要大量有标注语料以及时间对模型进行训练。本文基于多任务联合训练的思想，提出了一种多任务属性感知情感分类模型。首先，该模型采用提示学习的策略将多属性文本拆解为多条单属性文本，并针对可用语料不足的问题使用多个提示拼接文本进行训练；其次，该模型设计了对属性进行分类的辅助任务模块，让模型能关注到文本中属性信息从而作出更准确的预测；最后，在四个常用的公开数据集上进行了实验，通过分析证明该模型能够有效提高属性级情感分类的性能。

关键词：数据挖掘属性级情感分类多任务学习提示学习 BERT