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吉林省律师人才培养工作存在问题及对策研究

吉林省律师人才培养工作存在问题及对策研究

作者：陆洋洋吉林大学

学位级别：硕士

随着我国法治化水平的持续提升,社会中出现的纠纷问题不断变多,法律成为人们维护利益的重要工具和方法。伴随着国家法治化的进程,律师队伍的从业人员不断增加,律师行业的发展水平在很大程度上体现了一个国家和地区的法治建设重要高度。... 详细信息

随着我国法治化水平的持续提升,社会中出现的纠纷问题不断变多,法律成为人们维护利益的重要工具和方法。伴随着国家法治化的进程,律师队伍的从业人员不断增加,律师行业的发展水平在很大程度上体现了一个国家和地区的法治建设重要高度。培养人才的前提之一是要对人才有个定位。联合国教科文组织认为:唯具有创造精神,做出了或正在做出创造性成果的人才能成为人才。据此可知,此概念将创造性定义为人才的必备素质。那么,我们要培养怎样的律师人才?在公共视野里,人们对优秀律师的定义一般是具备良好的政治素质和职业道德、高深的法律专业知识、敏捷的思维、深厚的文字功底、非凡的口头表达能力、尚佳的交往能力等等。但事实上,许多律师虽并非满足以上所有条件,却仍不失为一名成功的律师。因此,我们在考察律师人才时,更应因人而异,针对不同人的经历采取针对性的培养方案。在社会主义法治建设不断推进的大背景下,律师行业面临着巨大机遇,不过其带来的一些挑战和问题也不容忽略。尤其是吉林省其管理与运行上仍存在许多不足。这也构成了吉林省律师人才进一步占领市场、服务市场的巨大阻碍。推动和贯彻法治,必定会逐渐抛弃人治,不过当代法治并不意味着一定要排除人的因素。相反,法治国家的创建和发展需要大量的法治人才为基础。一个国家与社会没有专业的法律专家和人才,那么其就无法创建起系统而完备的立法体系。缺乏高素质的人才,自然无法在执法工作上稳定落实,司法环境下的依法治国工作也将变成毫无价值的空谈。不管是实施依法治国的需要,还是为了积极应对入世的挑战,都需要在人才培养工作上加大力度。而律师专业型人才的培养,关键点在于法学教育是否发达,在于协会管理的规范性,同时还需要司法行政部门所给予的配合。正是考虑到这样的背景因素,为了进一步提升律师人才的积极性,为之发展提供更广阔的空间,同时,也为了增强吉林省律师行业总体实力,使之迅速发展,构成了本文研究的目的和意义所在。文章中,笔者通过对吉林省律师现状的研究分析,总结出了吉林省律师人才培养存在的问题,并以此为基础构建了一系列针对律师人才培养的制度与措施。本文主要讨论了律师人才培养的各种问题,在研究吉林省律师人才特点的基础上,分析了吉林省律师人才激励体系的建设状况,提出了司法行政机关、律师协会、律师事务所在人才激励上存在的问题,并给出了解决问题的思路。以完善的律师人才培养方式,针对性的培养方法,创建专业人才向前发展的良好平台。以打造新时代律师人才为出发点,充分激发相关人才的热情和创造力,以增加幸福感和收获。好的培训方法也可以促进律师事务所的人才成长。从某种程度上说,培训就像投资一样,是评估人力资本的重要方式,是人力资源开发不可或缺的一部分,提高律师事务所的效率,并保护效益空间,这也是最重要的事情。我们应该相信,通过司法行政机关、律师协会、律所文化氛围的创建,搭建人才发展的平台,提升个体创造力,能够创建一支高水平的律师从业队伍,为我国的法治建设添砖加瓦。本文的研究成果对吉林省律师行业人才培养问题的研究和律师队伍建设两个方面都具有积极的意义。理论和实际相结合,保障论文研究的成果尽可能贴合实际,能够带来积极的社会性参考。目前,我国在建立和谐社会的关键阶段,发展社会主义民主法治,需要一大批律师人才的参与。因而我国律师行业所面临的困境,做好律师人才的培养工作,具有十分关键的意义。

关键词：司法行政机关律师协会律师事务所律师人才培养机制

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基于深度学习的点击率预测模型研究

基于深度学习的点击率预测模型研究

作者：陆洋洋华南理工大学

学位级别：硕士

随着移动互联和云计算的进步,在线广告和新闻等大量涌现,导致用户难以直接从大量、复杂且高维的数据中筛选出目标信息。为解决该问题,许多基于深度学习的推荐系统算法被提出,并在实际应用中取得了突破性成就。然而,在广告推荐任务中,数... 详细信息

随着移动互联和云计算的进步,在线广告和新闻等大量涌现,导致用户难以直接从大量、复杂且高维的数据中筛选出目标信息。为解决该问题,许多基于深度学习的推荐系统算法被提出,并在实际应用中取得了突破性成就。然而,在广告推荐任务中,数据特征通常是多领域、多类型、且关联较少的。现有主流模型(如x Deep FM模型)虽显性或隐性地组合特征以学习更多信息,但仍存在一些重要问题亟需解决:(1)高阶隐性特征组合通常采用前馈神经网络来实现,但前馈神经网络的非线性组合表达能力不足,具有一定的局限性;(2)当前实现显性特征组合的模型只到二阶,而集成模型中高阶隐性特征组合的阶数不能确定,因此不同阶特征组合对点击率预测模型的影响无法确定。针对特征组合不充分的问题,本文通过在x Deep FM模型中的前馈神经网络模块前加入对数转换层,从而提出自适应极深因子分解机模型(Ax Deep FM)。所提出模型的前馈神经网络能从不同阶、有用的特征组合中学到更多模式的特征表示。Ax Deep FM模型在Movielens20M数据集、Avazu数据集以及Criteo数据集上的AUC值分别是0.8301,0.7872和0.7821,证明了该模型的有效性。针对不同阶特征组合对点击率预测的影响问题,本文采用二阶特征组合模块AFM模块替换Ax Deep FM模型中的前馈神经网络,进一步将隐性特征组合和显性特征组合模型变为纯显性高阶特征组合模型,从而提出了注意力因子分解与压缩交互网络模型(AFM&CIN模型)。该模型各模块都显性地实现特征组合,同时改变CIN层数可有效实现确定阶数的显性特征组合。AFM&CIN模型在Movielens20M数据集、Avazu数据集和Criteo数据集上的AUC值分别为0.8241,0.7858和0.7887,证明了该模型的有效性。此外,本文还分别将AFM&CIN模型的特征交互层数设置为11,15,19和23,从而探究不同阶显性特征组合对点击率的影响。

关键词：深度学习点击率预测特征组合

基于特征增强和数据关联的多目标跟踪方法研究

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基于特征增强和数据关联的多目标跟踪方法研究

作者：陆洋洋南京邮电大学

学位级别：硕士

随着物联网的普及和5G应用的发展,越来越多的图像数据被产生和收集。为了有效地对这些数据进行处理,研究者们对计算机视觉下的图像分类、目标检测、图像分割和目标跟踪等各个子领域都进行了深入研究与探索。多目标跟踪是从连续的图像帧... 详细信息

随着物联网的普及和5G应用的发展,越来越多的图像数据被产生和收集。为了有效地对这些数据进行处理,研究者们对计算机视觉下的图像分类、目标检测、图像分割和目标跟踪等各个子领域都进行了深入研究与探索。多目标跟踪是从连续的图像帧中得出所有感兴趣目标的轨迹,其广泛应用在自动驾驶、人机交互和机器人视觉导航,近年来受到越来越多的关注。由于多目标跟踪目标数量的随机性、跟踪背景的复杂性、目标间的遮挡等多种因素的干扰,设计一个准确、高效的多目标跟踪算法仍然是一个具有挑战性的任务。本文为了改进多目标跟踪算法的准确率,围绕多目标跟踪中特征提取和数据关联步骤展开了研究,提出一种基于特征增强和数据关联的多目标跟踪算法,有效的改进了漏检、误检和遮挡造成的错误关联问题。主要研究内容如下:（1）针对目标的漏检和误检的问题,提出了一种基于运动显著特征和互相关注意力的多目标跟踪算法。首先采用运动增强模块,利用相邻帧特征的时间差分运算来增强通道中的运动相关特征,抑制无关信息。然后采用互相关注意力模块,将检测任务和重新识别任务解耦以减少这两个任务之间的竞争。最后将目标检测、特征提取和数据关联统一到一个框架中,实现了端到端的优化。（2）针对遮挡导致的目标轨迹中断和轨迹ID变换的问题,提出了基于二次关联低分检测框的多目标跟踪算法。通过在提出使用运动增强和互相关注意力的方式的基础上,使用二次数据关联的方法。该方法不同于以往只保留高分检测框的做法,而是将高分框和低分框分开处理,利用低分检测框和轨迹之间的相似性,发现真正的目标,实现在遮挡情况下的正确关联。在MOT Challenge上提供的MOT 16/17数据集、MOT20数据集上实验,采用了 8个（MOTA、MOTP、IDF1、MT、ML、FP、FN、IDs）标准评估指标来全面衡量算法。在MOT17数据集上的实验结果显示,运动增强模块和互相关注意力模块的应用将MOTA从66.6%提升至67.5%,FP减少了 12.1%。在此基础上叠加二次数据关联,最终的MOTA为68.7%。实验结果表明,改进后的链式跟踪算法可以增加相邻两帧之间的关联性,能够有效的解决遮挡问题,以提高多目标跟踪算法的准确性。

关键词：深度学习多目标跟踪运动特征互相关网络数据关联

集值映射全局真有效次梯度下的Moreau-Rockafellar定理

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数学杂志 2012年第6期32卷 1069-1074页

作者：余国林陆洋洋北方民族大学信息与系统科学研究所宁夏银川750021

本文研究了集值映射的Moreau-Rockafellar型定理的问题.利用集值映射弱次梯度的Moreau-Rockafellar定理,在内部(锥)-凸条件下,获得了集值映射关于全局真有效性的Moreau-Rockafellar型定理结果,推广了集值映射在锥-凸假设下的Moreau-Rock... 详细信息

本文研究了集值映射的Moreau-Rockafellar型定理的问题.利用集值映射弱次梯度的Moreau-Rockafellar定理,在内部(锥)-凸条件下,获得了集值映射关于全局真有效性的Moreau-Rockafellar型定理结果,推广了集值映射在锥-凸假设下的Moreau-Rockafellar型定理的结果,所得结论深化和丰富了最优化理论的内容.

关键词：集值映射全局真有效性次微分 Moreau-Rockafellar定理

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基于改进物元分析法的岸线开发利用风险评估

水利水电科技进展 2022年第4期42卷 1-6,20页

作者：方国华陆洋洋叶晓晶廖涛河海大学水利水电学院江苏南京210098 江苏省水利勘测设计研究院有限公司南京分院江苏南京210029

在界定岸线开发利用风险内涵和要求的基础上,构建包括水质污染、生态环境、工程安全、管理与应急能力4个方面共20个指标的岸线开发利用风险评估指标体系。运用层次分析法确定指标的主观权重,运用熵权法确定客观权重,并通过最小相对信息... 详细信息

在界定岸线开发利用风险内涵和要求的基础上,构建包括水质污染、生态环境、工程安全、管理与应急能力4个方面共20个指标的岸线开发利用风险评估指标体系。运用层次分析法确定指标的主观权重,运用熵权法确定客观权重,并通过最小相对信息熵原理得到组合权重,基于灰关联改进物元分析法建立岸线开发利用风险评估模型,对长江南京段岸线开发利用进行风险评估。结果表明:改进物元分析法可有效评估岸线开发利用风险水平,评估结果符合实际情况;长江南京段岸线开发利用整体处于较低风险级别,岸线管护效果良好,但应重点防范生态环境风险,可通过优化岸线布局、落实岸线清理整治工作以及开展岸线生态保护和修复,进一步降低岸线开发利用风险水平。

关键词：岸线开发利用风险评估信息熵原理组合权重灰关联物元分析法

基于改进灰色模糊评判的河流岸线开发利用风险评估

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长江科学院院报 2023年第12期40卷 7-14,22页

作者：叶晓晶方国华廖涛陆洋洋河海大学水利水电学院南京210098 江苏省水利勘测设计研究院有限公司江苏扬州225000

开展河流岸线开发利用风险评估研究是采取合理岸线管理保护措施、维护河流健康的前提与基础。从水质风险、生态风险、社会风险及管护风险4个方面构建河流岸线开发利用风险评估指标体系。采用层次分析法-熵权法计算指标组合权重,改进并... 详细信息

开展河流岸线开发利用风险评估研究是采取合理岸线管理保护措施、维护河流健康的前提与基础。从水质风险、生态风险、社会风险及管护风险4个方面构建河流岸线开发利用风险评估指标体系。采用层次分析法-熵权法计算指标组合权重,改进并耦合灰色聚类分析与模糊综合评判方法,建立河流岸线开发利用风险评估模型,采用地统计分析方法建立风险空间分析模型。对长江南京段岸线进行实例研究,结果表明:长江南京段岸线开发利用风险总体等级较低,但部分岸线风险等级较高;风险等级较高的岸线段多分布于江宁、栖霞及六合区;风险变化受自然因素与人为活动的共同作用。

关键词：河流岸线开发利用风险评估模糊综合评判灰色聚类分析空间分析

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舒适护理干预在老年慢性心衰护理中的应用价值分析

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中文科技期刊数据库（文摘版）医药卫生 2022年第6期 109-111页

作者：陆洋洋张家港市第二人民医院江苏张家港215631

探讨舒适护理应用于老年慢性心衰的效果。方法:2019年8月~2021年8月82例老年慢性心衰患者,随机数字表法分组,对照组41例常规护理,观察组41例舒适护理,比较生活质量、自护能力。结果:干预后,观察组躯体功能(56.34(7.56)分、机体疼痛(64.0... 详细信息

探讨舒适护理应用于老年慢性心衰的效果。方法:2019年8月~2021年8月82例老年慢性心衰患者,随机数字表法分组,对照组41例常规护理,观察组41例舒适护理,比较生活质量、自护能力。结果:干预后,观察组躯体功能(56.34(7.56)分、机体疼痛(64.06(8.65)分、躯体角色(52.58(5.06)分、社会功能(62.73(6.93)分评分高于对照组(43.35(5.96)分、(56.23(7.50)分、(46.34(5.65)分、(55.33(5.56)分,P<0.05。干预后,观察组自护技能评分(28.18(2.63)分、自护意识(24.46(6.44)分、自护概念(24.37(5.14)分、健康知识(23.04(1.93)分及自护能力总分(93.36(2.55)分高于对照组(23.36(4.42)分、(20.36(5.50)分、(22.46(4.46)分、(19.32(1.20)分、(85.16(3.14)分,P<0.05。结论:舒适护理应用于老年慢性心衰患者的护理中,可有效提高患者的自我护理能力,有助于提高其生活质量,对提高护理质量具有积极作用。

关键词：老年慢性心衰舒适护理生活质量满意度

基于互相关注意力的链式帧处理多目标跟踪算法

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计算机科学 2023年第1期50卷 131-137页

作者：陈云芳陆洋洋周鑫张伟南京邮电大学计算机学院南京210023

多目标跟踪的一阶段方法因其在推理速度方面的优势逐渐成为主流。然而,与两阶段方法相比,其跟踪精度较差。一方面是因为采用单幅图像输入,目标间的关联性不强,容易导致目标丢失,另一方面忽视了检测和跟踪两个任务之间的差异性。为了减... 详细信息

多目标跟踪的一阶段方法因其在推理速度方面的优势逐渐成为主流。然而,与两阶段方法相比,其跟踪精度较差。一方面是因为采用单幅图像输入,目标间的关联性不强,容易导致目标丢失,另一方面忽视了检测和跟踪两个任务之间的差异性。为了减轻上述限制,提出了一种基于互相关注意力的链式帧处理多目标跟踪算法(MOT-CCC)。MOT-CCC将连续的两帧图片作为输入,将目标关联问题转化为两帧检测框对回归的问题,增强了目标间的关联性;采用互相关注意力模块将检测任务和身份识别任务解耦,以平衡并减少这两个任务之间的竞争。此外,所提算法将目标检测、特征提取和数据关联3个模块融合到一个网络中,实现了端到端的优化,提高了跟踪准确性,减少了跟踪耗时。在MOT16和MOT17基准测试中,MOT-CCC比原有的基准CTracker算法的MOTA提高了1.3%,FP减少了13%。

关键词：多目标跟踪链式跟踪器互相关注意力一阶段方法端到端

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对工程图学若干问题的讨论

机械工程师 2012年第7期 98-99页

作者：陆洋洋韩柏扬州工业职业技术学院江苏扬州225127

文中介绍了作者对工程图学相关知识的理解。通过实例对平面图形的尺寸和线段的关系、国标中机件的表达方法等有关内容进行了讨论,取得了有益的收获。

关键词：制图平面图形表达方法