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“信息技术+法学”的教学、研究与平台建设:一个整体性的观察与反思

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中国法律评论 2021年第6期42卷 170-185页

作者：苏宇中国人民公安大学

近年来,"信息技术+法学"的教学、科研及平台建设活动在法学界蓬勃兴起,"数据法学""计算法学""互联网法学""网络法学""信息法学""网络与信息法学""数字法学""人工智能法学"等"新概念"已屡见不鲜,"信息技术+法学"已经成为法学高等教育及... 详细信息

近年来,"信息技术+法学"的教学、科研及平台建设活动在法学界蓬勃兴起,"数据法学""计算法学""互联网法学""网络法学""信息法学""网络与信息法学""数字法学""人工智能法学"等"新概念"已屡见不鲜,"信息技术+法学"已经成为法学高等教育及学术研究必须面对的新方向、新挑战。与此同时,这一全新领域也成为各国法学界交流、对话与竞争的"新赛道"。

关键词：信息法学信息技术法学高等教育网络与信息人工智能互联网全新领域学术研究

QuEChERS/超高效液相色谱-串联质谱测定人全血中24种磺酰脲类除草剂

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分析试验室 2022年第6期41卷 648-654页

作者：赵昱萱李开开董林沛任昕昕中国人民公安大学侦查学院北京100038 公安部物证鉴定中心北京100038

建立了QuEChERS/超高效液相色谱-串联质谱测定人全血中24种磺酰脲类除草剂的方法。对QuEChERS方法进行优化,样品加入NaCl和无水Na_(2)SO_(4)并取上层清液经Simple-QuEChERS Nano净化柱净化。采用EclipsePlus C18 RRHD色谱柱分离,以乙腈-... 详细信息

建立了QuEChERS/超高效液相色谱-串联质谱测定人全血中24种磺酰脲类除草剂的方法。对QuEChERS方法进行优化,样品加入NaCl和无水Na_(2)SO_(4)并取上层清液经Simple-QuEChERS Nano净化柱净化。采用EclipsePlus C18 RRHD色谱柱分离,以乙腈-水(含0.1‰甲酸)为流动相进行梯度洗脱,在多反应监测(MRM)模式下进行检测,内标法定量。在各自线性范围内,24种磺酰脲类除草剂线性关系良好(r> 0.995);检出限为0.1~0.2 ng/mL,定量限为0.2~0.5 ng/mL。加标回收率为93.4%~112.3%,日内相对标准偏差(RSD)为0.6%~8.1%,日间RSD为3.3%~9.7%。方法已用于实际案例中磺酰脲类除草剂的检测。

关键词：磺酰脲类除草剂血液内标法 QuEChERS 高效液相色谱-串联质谱

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公安情报学学科体系的构建

情报资料工作 2012年第4期33卷 17-21页

作者：谢晓专中国人民公安大学公安情报学系中国人民公安大学公安情报研究中心北京100038

文章提出了两种新的公安情报学学科体系构架:一是理论导向的公安情报学学科体系,由公安情报学理论、公安(警务)情报史、公安情报技术、公安情报实务、公安情报管理、公安情报教育、公安情报政策、比较情报学等分支学科构成;二是应用导... 详细信息

文章提出了两种新的公安情报学学科体系构架:一是理论导向的公安情报学学科体系,由公安情报学理论、公安(警务)情报史、公安情报技术、公安情报实务、公安情报管理、公安情报教育、公安情报政策、比较情报学等分支学科构成;二是应用导向的公安情报学学科体系构架,由国内安全保卫情报学、反恐情报学、维稳情报学、刑侦情报学、经侦情报学、禁毒情报学、网侦情报学、反黑情报学等分支学科构成。

关键词：公安情报学学科体系构建

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生成对抗网络在图像修复中的应用综述

计算机科学与探索 2024年第3期18卷 553-573页

作者：龚颖许文韬赵策王斌君中国人民公安大学信息网络安全学院北京100240

随着生成对抗网络的迅猛发展,许多基于传统方法难以较好解决的图像修复问题获得了新的研究途径。生成对抗网络凭借强大的生成能力,能从受损图像中恢复出完好的图像,故而在图像修复中得到较为广泛的应用。总结了近年来利用生成对抗网络... 详细信息

随着生成对抗网络的迅猛发展,许多基于传统方法难以较好解决的图像修复问题获得了新的研究途径。生成对抗网络凭借强大的生成能力,能从受损图像中恢复出完好的图像,故而在图像修复中得到较为广泛的应用。总结了近年来利用生成对抗网络修复受损图像问题的相关理论与研究,以受损图像的类别及其所适配的修复方法为主要划分依据,将图像修复的应用划分为图像补全、图像去模糊、图像去噪三个主要方面。针对每一方面,通过技术原理、应用对象等维度对图像修复的应用进一步细分。对于图像补全领域,从使用条件引导与潜在编码等角度探讨了基于生成对抗网络的不同图像补全方法;对于图像去模糊领域,阐释了运动模糊图像与静态模糊图像的本质不同及其修复方法;对于图像去噪领域,归纳了不同类别图像的个性化去噪方法。同时,对于每一类应用,分析了所采用的具体生成对抗网络模型的特点及其贡献。最后,总结了生成对抗网络应用于图像修复的优势与不足,并对未来应用场景进行了展望。

关键词：图像修复生成对抗网络图像补全图像去模糊图像去噪

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血液中吲唑酰胺类合成大麻素的检验研究

分析试验室 2021年第12期40卷 1430-1436页

作者：王冠翔张云峰王瑞花董林沛王继芬中国人民公安大学侦查学院北京100038 公安部物证鉴定中心北京110000

建立了血液中6种吲唑酰胺类合成大麻素超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)检验方法。前处理分别采用沉淀蛋白和固相萃取2种方法,UPLC-MS/MS检测,选用ACQUITY UPLCBEH C18 (1.7μm, 2.1 mm×100 mm)色谱柱,含1 mmol/L甲酸铵的甲酸-水(1... 详细信息

建立了血液中6种吲唑酰胺类合成大麻素超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)检验方法。前处理分别采用沉淀蛋白和固相萃取2种方法,UPLC-MS/MS检测,选用ACQUITY UPLCBEH C18 (1.7μm, 2.1 mm×100 mm)色谱柱,含1 mmol/L甲酸铵的甲酸-水(1:1000,V:V)溶液为水相(A相),甲醇为有机相(B相)进行梯度洗脱,采用正离子扫描模式,多反应监测(MRM)模式进行检测。结果表明,6种合成大麻素的线性范围宽,相关系数均大于0.99,检出限0.01~0.05 ng/mL,定量限0.05~0.1 ng/mL,回收率77.1%~95.7%,基质效应在75.2%~104.4%,日内日间精密度均小于11%。建立的方法可用于真实血液样本的检验。

关键词：吲唑酰胺类合成大麻素超高效液相色谱-串联质谱技术沉淀蛋白法固相萃取法

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开放教育资源的社会化分析

中国远程教育 2011年第13期 10-16,95页

作者：王龙中国人民公安大学

以国外名校网络公开课在国内风靡流行并为社会大众广泛了解、关注和应用为标志,开放教育资源进入了社会化发展阶段。本文对开放教育资源的社会化现象进行多方面的深入分析,梳理了社会化的具体体现情况,讨论了社会化发展背后的理念优势... 详细信息

以国外名校网络公开课在国内风靡流行并为社会大众广泛了解、关注和应用为标志,开放教育资源进入了社会化发展阶段。本文对开放教育资源的社会化现象进行多方面的深入分析,梳理了社会化的具体体现情况,讨论了社会化发展背后的理念优势、创新特质、传播基础和积累基础等特定基础,并分析了开放教育资源社会化产生的影响,最后从推动精品课程发展、推动开放教育资源发展、高等教育如何借鉴和应对三大方面进行了深入研讨。文章认为,开放教育资源的社会化是其发展面临的机遇和挑战,而提升开放教育资源可持续发展的能力、推动开放教育资源的深层次利用、创新开放教育资源的传播模式、促进开放教育资源的开放参与和内涵创新、建立与新闻传播媒体的良好互动关系将成为开放教育资源社会化阶段面临的重要实践课题。开放将成为世界高等教育发展的新纬度,并成为高等教育机构的一种发展和竞争策略。

关键词：开放教育资源精品课程社会化高等教育

基于Lightgbm算法的恐怖袭击预警模型构建研究

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情报杂志 2022年第6期41卷 21-28,98页

作者：陈晨李勇男王铭戬中国人民公安大学国家安全学院北京100038 中国人民公安大学侦查学院北京100038

[研究目的]在GTD海量恐怖主义活动数据中,存在特征影响恐怖袭击目标实现,使用机器学习方法建立恐怖袭击预警模型,可为反恐预警提供决策支持。[研究方法]通过预测恐怖袭击目标实现风险,可发现恐袭预警重要性特征。对135维GTD特征进行特... 详细信息

[研究目的]在GTD海量恐怖主义活动数据中,存在特征影响恐怖袭击目标实现,使用机器学习方法建立恐怖袭击预警模型,可为反恐预警提供决策支持。[研究方法]通过预测恐怖袭击目标实现风险,可发现恐袭预警重要性特征。对135维GTD特征进行特征筛选、归一化、独热编码、卡方检验、PCA降维,利用Lightgbm算法在内四种机器学习算法测试评估,并根据Lightgbm算法特征重要性,控制变量并重复实验得到重点及突增点特征。[研究结果]综合评价指标,证明Lightgbm算法在表现上优于其他机器学习算法,在保证样本类别1∶1均衡的前提下,910次实验其平均准确率为0.7986,召回率为0.7852,f1值为0.7832,平均运行时间为3.57s。Lighgbm算法在GTD数据上可有效提高分类效果,attacktype突增点特征及前十四顺位特征应作为重点特征辅助预警决策。

关键词：恐怖主义恐怖袭击反恐预警预警模型 GTD Lightgbm 特征工程机器学习

融合多种参数高效微调技术的深度伪造检测方法

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计算机科学与探索 2024年第12期18卷 3335-3347页

作者：张溢文蔡满春陈咏豪朱懿姚利峰中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

近年来,随着深度伪造技术趋于成熟,换脸软件、合成视频已经随处可见。尽管深度伪造技术为人们带来了娱乐,但同时也为不法分子提供了滥用的机会。因此,深度伪造检测技术的重要性也日益凸显。现有的深度伪造检测方法普遍存在跨压缩率鲁棒... 详细信息

近年来,随着深度伪造技术趋于成熟,换脸软件、合成视频已经随处可见。尽管深度伪造技术为人们带来了娱乐,但同时也为不法分子提供了滥用的机会。因此,深度伪造检测技术的重要性也日益凸显。现有的深度伪造检测方法普遍存在跨压缩率鲁棒性差、跨数据集泛化性差以及模型训练开销大等问题。为解决上述问题,提出一种融合多种参数高效微调技术的深度伪造检测方法,使用以掩码图像建模(MIM)自监督方法预训练的视觉自注意力模型作为主干,使用克罗内克积改进的低秩自适应方法对预训练模型的自注意力模块参数进行微调,同时采用并行结构加入卷积适配器对图像局部纹理信息进行学习,以增强预训练模型在深度伪造检测任务中的适应能力,采用并行结构引入经典适配器对预训练模型的前馈网络微调以充分利用预训练阶段学习到的知识,使用多层感知机代替原预训练模型分类头实现深度伪造检测。在六个数据集上的实验结果表明,该模型在可训练参数仅有2×10^(7)的情况下,在六个主流数据集上实现了平均约0.996的帧水平AUC。在跨压缩率实验中,帧水平AUC的平均下降为0.135。在跨数据集泛化性实验中,帧水平AUC达到了平均0.765。

关键词：深度伪造视觉自注意力模型自监督预训练模型低秩自适应参数高效微调

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融合字词特征的互联网敏感言论识别研究

计算机工程与应用 2023年第13期59卷 129-138页

作者：闫尚义王靖亚朱少武崔雨萌陶知众中国人民公安大学信息网络安全学院北京100045

互联网敏感言论与普通言论之间存在显著差异,为规避过滤规则,其语义较为隐晦,一词多义现象频出,不规范程度较高。为高效识别互联网中的敏感言论并对其进行准确分类,针对敏感言论的特点与现有模型的缺点,对文本卷积神经网络进行了改进,结... 详细信息

互联网敏感言论与普通言论之间存在显著差异,为规避过滤规则,其语义较为隐晦,一词多义现象频出,不规范程度较高。为高效识别互联网中的敏感言论并对其进行准确分类,针对敏感言论的特点与现有模型的缺点,对文本卷积神经网络进行了改进,结合ALBERT(a Lite BERT)动态字级编码模型、文本卷积神经网络、多头自注意力机制与门控机制的优势,提出了一种融合字词特征的双通道分类模型ALBERT-CCMHSAG。该模型将文本的字级与词级语义信息、局部关键特征与上下文语义进行了充分提取与融合,以此提升敏感言论的分类效果。ALBERTCCMHSAG模型在敏感言论数据集上、噪声敏感言论数据集、小样本敏感言论数据集上的表现均为最优,证明了该模型对敏感言论识别与分类能力更强,能应对噪声数据与适应训练数据不足的情况,鲁棒性更强。在酒店评论数据集上,该模型的性能同样优于对比模型,证明了模型在其他语料上也很可能具有优异表现。

关键词：敏感言论识别字特征词特征多头自注意力机制门控机制

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