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企业数据出资的法理逻辑与制度设计

当代法学 2025年第2期39卷 44-56页

作者：刘颖同济大学法学院

企业数据作为新型生产要素出资入股，是公司法回应数字时代的重要举措之一。企业数据出资符合非货币财产出资的基本要素，有利于提升公司的信用和增进公司整体价值，符合企业大数据数尽其用原则，顺应数字时代公司法的发展趋势。企业数... 详细信息

企业数据作为新型生产要素出资入股，是公司法回应数字时代的重要举措之一。企业数据出资符合非货币财产出资的基本要素，有利于提升公司的信用和增进公司整体价值，符合企业大数据数尽其用原则，顺应数字时代公司法的发展趋势。企业数据出资的基本逻辑在于，企业数据应依据不同类型和范围的差异化出资，注重企业数据出资中自治与强制的利益平衡以及承担数据安全保护的法定义务。基于企业数据具有与传统生产要素不同的价值易变性、可复制、非排他性等特点，企业数据出资规则应当在出资比例、出资人竞业限制和为公司经营所必须等方面作出特殊限制。企业数据出资的风险防范需将公司法路径作为一般防范机制，以及将合同法路径作为特殊防范机制，多维度保障其他股东、公司和债权人利益。

关键词：企业数据出资非货币出资公司资本制度利益平衡

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论意向作为亲子关系认定的底层逻辑

法学 2025年第1期 102-121页

作者：刘颖同济大学法学院

亲子关系的认定在亲属法中具有重要作用。如何认定亲子关系,将在扶养法、监护法、亲属法和继承法等多领域产生系列影响。在学术界和理论界,将血缘联系作为亲子关系认定依据的观点长期以来占据主流地位。基于亲子法的价值取向从父母本位... 详细信息

亲子关系的认定在亲属法中具有重要作用。如何认定亲子关系,将在扶养法、监护法、亲属法和继承法等多领域产生系列影响。在学术界和理论界,将血缘联系作为亲子关系认定依据的观点长期以来占据主流地位。基于亲子法的价值取向从父母本位转向子女本位,以及生殖技术的进步和家庭结构的多样性等因素,意向作为亲子关系的认定逻辑逐渐清晰。相关理论与司法实践已揭明,意向是法律上亲子关系认定的底层逻辑。在自然血亲的亲子关系认定中,意向是一种事实行为,且意向在男性与女性之间有一定差别,女性在孕育过程中享有终止的选择权。在拟制血亲的亲子关系认定中,意向有事实行为和意思表示两种形式。在人工生殖的亲子关系认定中,意向是一种要式的意思表示。通常情况下的父母身份具有生物学父母和社会性父母的同一性。如果生物学父母和社会性父母出现不一致或分离的情形,法律上亲子关系的认定取决于父母的意向,社会性父母一般被确认为法律上的父母,以维护家庭结构的稳定和实现儿童利益最大化。随着现代家庭法的发展,亲子法不断强化以意向为核心的社会联系作为亲子关系认定的底层逻辑。

关键词：意向生育意愿亲子关系社会联系

基于自然驾驶行为的智能驾驶复杂场景构建方法

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华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第2期53卷 38-47页

作者：武彪任洪泽郑联庆朱西产马志雄同济大学汽车学院上海201804

智能驾驶系统测试评价作为智能网联汽车研发的重点,需要重点关注车辆在复杂气象和复杂交通流场景中的真实性能表现。该研究提出一种基于天气复杂度和交通复杂度的复杂场景构建方法,用于满足复杂交通环境导航智能驾驶的测试需求。基于中... 详细信息

智能驾驶系统测试评价作为智能网联汽车研发的重点,需要重点关注车辆在复杂气象和复杂交通流场景中的真实性能表现。该研究提出一种基于天气复杂度和交通复杂度的复杂场景构建方法,用于满足复杂交通环境导航智能驾驶的测试需求。基于中国大型实车路试项目(China-FOT)自然驾驶数据,分析车辆速度、纵向加速度、横向加速度、横摆角速度等车辆动力学参数,通过拟合安全边界包络线构建驾驶行为风险等级,筛选提取自然驾驶危险工况,用于明确导航智能驾驶功能安全相关的基本场景类型,通过基于多动态目标物基础场景关联特征组合的交通交互行为耦合方法构建复杂场景类型;基于量化的自然天气因素,通过自然驾驶行为特征分布,构建光照因素、降雨因素、雾气因素等影响指标表征天气复杂度;基于信息熵理论,通过支持向量机方法和K-折交叉验证方法,构建相遇角度、相对距离、相对速度等复杂度参数,用于表征复杂场景的交通状态;针对复杂场景开展封闭场地实车试验,通过真实的测试性能评价参数得到测试场景的复杂度,验证复杂场景的合理性。为导航智能驾驶功能构建能够表征真实复杂交通环境的测试场景,为智能网联汽车智能驾驶系统的优化迭代提供支持。

关键词：自然驾驶行为特证复杂场景天气复杂度交通复杂度支持向量机信息熵理论

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基于能量法的薄壁管压缩失稳褶皱预测模型

汽车工程 2025年第2期47卷 376-382,390页

作者：贺宏伟吴航宇余海燕同济大学汽车学院上海201804

薄壁管具有质量轻、强度高等优势,是汽车轻量化和工业生产的常用结构。研究薄壁管的轴压失稳特性有助于其在优化结构设计和安全性上的应用。因此,本文基于能量法提出了一种新的薄壁圆管轴压褶皱模型,用于描述薄壁管轴压变形褶皱的形貌... 详细信息

薄壁管具有质量轻、强度高等优势,是汽车轻量化和工业生产的常用结构。研究薄壁管的轴压失稳特性有助于其在优化结构设计和安全性上的应用。因此,本文基于能量法提出了一种新的薄壁圆管轴压褶皱模型,用于描述薄壁管轴压变形褶皱的形貌特征和平均压缩载荷。通过试验和有限元模拟验证了新理论模型和塑性铰模型对褶皱长度和压缩平均载荷的预测精度。结果表明:相比塑性铰模型,新理论模型预测的褶皱长度更接近试验和有限元结果,预测平均误差减少55.2%。采用摩擦因数修正后,新理论模型对压缩平均载荷的预测精度提升29.7%。指导工程实践时,应采用考虑摩擦效应修正的褶皱预测模型。

关键词：褶皱预测模型薄壁圆管能量法轴压失稳压缩载荷

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氢气循环泵的转子动力学特性分析

同济大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 107-114页

作者：高源林梦竹同济大学汽车学院上海201804

基于ANSYS构建了用于燃料电池汽车氢气供应系统的氢气循环泵(罗茨泵)转子系统的模型,通过对转子系统的模态分析,得到了独立转子系统和双转子系统的前六阶固有振型和固有频率。在模态分析的基础上分析了转子系统的谐响应特性,获得了齿轮... 详细信息

基于ANSYS构建了用于燃料电池汽车氢气供应系统的氢气循环泵(罗茨泵)转子系统的模型,通过对转子系统的模态分析,得到了独立转子系统和双转子系统的前六阶固有振型和固有频率。在模态分析的基础上分析了转子系统的谐响应特性,获得了齿轮、叶轮边缘两个部位的谐响应特性曲线。结果表明:轴端、转子叶轮等结构振动变形量较大,在接近前三阶固有频率(960Hz左右)时转子系统振动响应幅值最大,双转子耦合系统相对于单独转子系统会出现更加复杂的振型,转子叶轮对不平衡量的响应更显著。研究将为氢气循环泵转子系统的设计制造和振动特性预估提供积极的参考作用,并为氢气循环泵动力学特性的研究奠定基础。

关键词：罗茨泵转子系统动力学特性模态分析谐响应分析

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融合特征下的双流CNN的制动蠕动颤振评价

振动与冲击 2025年第1期44卷 134-142,189页

作者：李阳靳畅李天舒顾鼎元同济大学汽车学院上海201804

针对车辆蠕动颤振主观评价方法效率低、耗时长、测试流程复杂的问题,研究了蠕动颤振信号的时序特征和时频域特征提取方法,将2D-CNN的空间处理能力与1D-CNN的时序处理能力相结合,提出一种融合特征下的双流卷积神经网络的蠕动颤振评价方... 详细信息

针对车辆蠕动颤振主观评价方法效率低、耗时长、测试流程复杂的问题,研究了蠕动颤振信号的时序特征和时频域特征提取方法,将2D-CNN的空间处理能力与1D-CNN的时序处理能力相结合,提出一种融合特征下的双流卷积神经网络的蠕动颤振评价方法。一条支路的输入为经过变分模态分解提取的时间序列特征,另一条支路的输入为经过快速傅里叶变换提取的图像特征,将一维时序特征与高维图像特征融合,训练模型进行评分。该方法通过融合不同模态的信息,充分捕捉蠕动颤振的局部波形特征和空间纹理特征。结果表明,融合两种特征的评分模型的八分类准确率达87.13%,验证了特征融合方法在蠕动颤振评价上的有效性。

关键词：卷积神经网络(CNN) 融合特征变分模态分解(VMD) 蠕动颤振

日本高校对学生使用生成式人工智能技术的立场及启示——基于359份日本高校政策样本的分析

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外国教育研究 2025年第1期52卷 82-100页

作者：张韬略陈沪楠同济大学法学院上海200092

生成式人工智能的出现使得高等教育中滥用人工智能生成内容的行为出现了升级和异化的趋势。基于359份高校政策样本的分析发现,日本高校正积极应对生成式人工智能的使用问题,并根据不同的教学理念与立场,从行为规范和评估考核两方面入手... 详细信息

生成式人工智能的出现使得高等教育中滥用人工智能生成内容的行为出现了升级和异化的趋势。基于359份高校政策样本的分析发现,日本高校正积极应对生成式人工智能的使用问题,并根据不同的教学理念与立场,从行为规范和评估考核两方面入手进行探索和回应。在学生使用人工智能生成内容的行为规范上形成了包括“禁止直接使用”“一般禁止,例外允许”“教师自由裁量”“鼓励使用”等的严宽行为规范,其中“一般禁止,例外允许”模式正日渐成为主流模式。同时,日本高校从事前准备试用与提供设备、事中隔绝人工智能以及事后多方认定的三个维度提出了相应的评估考核改革方案。在比较两国就使用生成式人工智能技术更加广泛的共性基础与差异特点的前提下,日本高校的经验可以为我国高校应对生成式人工智能技术提供镜鉴。

关键词：日本高校生成式人工智能人工智能生成内容学术不端

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德国专利投资基金评介：模式、案例与启示

德国研究 2025年第01期 100-115+151页

作者：罗钧张韬略同济大学法学院

在全球知识产权竞争日益加剧的背景下，专利投资基金作为促进技术要素与资本要素融合的重要工具，能够在推动科技成果转化、增强国家创新能力等方面发挥重要作用。德国专利投资基金作为该领域较为成熟的先行者，其运行模式和案例实践所... 详细信息

在全球知识产权竞争日益加剧的背景下，专利投资基金作为促进技术要素与资本要素融合的重要工具，能够在推动科技成果转化、增强国家创新能力等方面发挥重要作用。德国专利投资基金作为该领域较为成熟的先行者，其运行模式和案例实践所展示的法律框架、基金结构、投资标的选取、运作机制等核心特点具有可供借鉴的共性特征和经验教训。相比之下，我国专利投资基金尚处于初步发展阶段，虽有一些实践探索，但在法律制度、监管体系、市场运作模式等方面仍存优化空间。借鉴德国模式，我国可通过完善专利投资基金立法、行政监管、行业自律规范、专利组合投资管理、相关主体联动以及政府引导等措施，加速专利投资基金的发展进程，以更好地服务于科技创新和产业升级。

关键词：专利投资基金知识产权德国

人工智能大模型训练数据的风险类型与法律规制

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政法论丛 2025年第1期 23-37页

作者：黄锫同济大学法学院上海200092

训练数据对于人工智能大模型的开发具有不可或缺的重要作用。但是基于我国现行的法律制度和大模型的技术原理,会存在训练数据侵权风险、训练数据偏差风险和训练数据泄露风险等三种风险类型。人工智能大模型训练数据的侵权风险主要包括... 详细信息

训练数据对于人工智能大模型的开发具有不可或缺的重要作用。但是基于我国现行的法律制度和大模型的技术原理,会存在训练数据侵权风险、训练数据偏差风险和训练数据泄露风险等三种风险类型。人工智能大模型训练数据的侵权风险主要包括大模型预训练时使用作品类数据可能会违反《著作权法》的规定、使用个人信息数据可能会违反《个人信息保护法》的规定等两种情形。人工智能大模型训练数据的偏差风险主要包括价值性偏差风险、时效性偏差风险和真实性偏差风险等三种情形。人工智能大模型训练数据的泄露风险主要包括面向开发者的数据泄露风险、面向攻击者的数据泄露风险等两种情形。可以通过调整现行立法来满足人工智能大模型开发者的训练数据需求,通过元规制的方式激励人工智能大模型开发者防范训练数据的偏差风险,以及通过加强法定义务督促人工智能大模型开发者防范训练数据的泄露风险。

关键词：生成式人工智能大模型训练数据法律规制