农地市场性流转的深化——基于有效保障的视角

发端于基层的土地流转实验为新时期农村土地制度变革指出了方向,各种土地流转形式和集体土地经营模式,也为农业产业化以及传统农业转向现代农业提供了有益的启示.但新农业集体经济组织在走向市场化的过程中面对各种风险.因此需要通过金融和保险等来支撑现代农业的发展,化解农民从事现代农业的风险,维护农民的利益,稳步推进有保障性的土地流转.     

论刑罚目的的实然和应然

从现实来看,预防犯罪作为其适用刑罚的目的,尽管符合了社会秩序的需要,但仍有其自身的局限性,有必要对其修正。在刑罚手段层面上,以报应限制特殊预防或一般预防,是达到正义和秩序相统一的正当途径。刑罚目的是刑法理论中的一个重要而又争论十分激烈的问题,它是刑罚制度的出发点和归宿点。在西方刑罚史上,出现了报应刑和目的刑之间的对峙和调和,对西方的刑罚制度产生了深远的影响。本文在评价这些理论的基础上对西方刑罚的实然目的和应然选择做了简单的探讨,以求对我国刑罚目的之选择有所帮助。     

河北省未成年人犯罪的基本情况及个性特点的调查与分析

采用艾森克个性问卷和自编问卷对年龄在16-18岁的218名未成年犯和274名高中生和53名石家庄市少年儿童保护教育中心的学员进行调查,结果显示未成年犯的人格具有偏离正常人群倾向的特点,他们的N分和P分高,而L分低。因此预防未成年人犯罪应注重培养其健全人格。     

培育我国中间阶层的战略思考

党的十六大报告在深化分配体制改革中提出 :“以共同富裕为目标 ,扩大中等收入者比重 ,提高低收入者收入水平。”这一提法作为全面建设小康社会的重要内容 ,有重要的理论意义和实践意义。通过培育全面小康社会的主体 ,即目前尚未充分发展的中间阶层 ,使大多数人进入中间阶层 ,才能实现全面小康的目标。     

机器学习技术结合Y染色体CpG位点推断男性年龄

目的 年龄推断作为个体特征描绘关键环节之一，在法医实践中的地位愈发重要，然而从混合斑中推断出个体年龄是一个尚未解决的难题。本研究通过筛选Y染色体上CpG位点并结合机器学习算法构建男性个体年龄推断模型。方法 从GEO数据库筛选男性血液甲基化数据，按照年龄变化趋势对Y染色体上的位点进行差异性分析。对Y染色体上的差异性CpG位点进行线性回归拟合并计算Spearman相关系数，基于年龄相关CpG位点构建支持向量机、梯度提升机、随机森林、多元线性回归、K最邻近等5种机器学习模型用于年龄推断模拟和验证。结果差异性分析得到26个CpG位点，通过线性拟合得到8个年龄相关CpG位点。五种机器学习训练模型推断年龄的平均绝对偏差（Mean Absolute Deviation,MAD）范围从5.19岁～7.68岁。在验证阶段的数据集中，支持向量机的年龄推断模型表现最佳，MAD为5.43岁。结论 本研究基于机器学习算法验证了Y染色体上的CpG位点对男性个体年龄推断的可行性，为法医实践提供有效依据。