军事斗争准备中的法律问题研讨会学术观点综述

研讨会的主要观点为 :台湾是中国神圣领土不可分割的一部分 ,中华人民共和国对台湾享有无可争辩的主权 ,我国政府不承诺放弃使用武力是完全合法的 ;在未来的军事斗争中 ,实施具体军事行动首先要分清其性质 ,使其完全具有合法性与必要性 ;为适应军事斗争的需要 ,应制定《国防动员法》,建立战时军事刑事诉讼制度 ,将军事斗争主体的职权、职责、义务法定化、系统化 ;面对分裂势力和外国势力对统一的阻挠干涉 ,应根据国际法的有关规定、准则 ,进行针锋相对的斗争 ;要提高运用战争法的艺术 ,把战争法作为保护自己、战胜敌人的有力武器。     

挥挥手你将离去

在这个无雪的冬季,保安队里有了分别的泪水,老保安悄悄地打点起那泛白的蓝制服,看了看那熟悉的宿舍,要走了,要离开朝夕相处的战友了,依依惜别之情涌上心头。训练场上的摸爬滚打,关中凛冽的寒风,寒风中执勤队伍的矫健身影……都将成为记忆。岗哨旁自己亲手栽下的小...     

机关算尽、斗智逞才本为己——《红楼梦》中王熙凤才智简析

王熙风的才智是有其独特性的,它集中体现为王熙凤的精明强干、势利善变.从本质上说,王熙风的才智是一个利己主义者,一个绝对以自我为中心的实用主义者为满足其对金钱权力的贪欲所呈现的复杂的外在形式.它主要通过王熙凤在贾府逢迎贾母、当家执政、敛财整人来体现的.而王熙凤逢迎贾母是出于其当家执政之需要,当家执政则是为了更方便地敛财、抓权,整人成为其惯用的手段.王熙凤得势于斯毁于斯,势所必然.     

公共机构引领绿色低碳发展的内在机理、现实困境与优化路径

“双碳”目标为未来一段时间我国城市与区域治理提出了绿色低碳转型的新要求。公共机构率先实施节能降碳行动对推动绿色低碳发展具有减量、带动与政策效应。当前公共机构在节能降碳过程中存在地方性权责与测算标准尚不明确、地区间治理成效差距较大、数据与信息共享不足、示范带动效果尚未显现等现实困境,结合“双碳”目标下公共机构节能管理的新要求,以公共机构节能降碳为引领推动绿色低碳发展存在“央地—部际—区域—主体”多重协同机理。在“十四五”时期国家和地方可通过整合权责以统筹协调降碳行动、弹性协作以搭建政策协同平台、促进数据共享以完善区域治理网络、公私合作以提升降碳协同效能等方面的制度创新,助推公共机构节能降碳工作增效提质,实现对绿色低碳发展的有效带动。     

以领导型网络完善大都市圈单元化治理——来自对澳大利亚城市和地区委员会(CCR)的实践观察

都市圈作为新兴的国家治理单元成为新型城镇化和区域协调发展的重要议题。从全球大都市圈单元化治理的经验来看,网络化是其共同方向,但是各有侧重。澳大利亚的城市和地区委员会相较于其他的委员会机制而言,更加强调非行政权力的领导作用,进而突破形成了大都市圈的领导型网络（NLO）的治理模式。这一模式实现了行政权力驱动到社会资本驱动的治理转型的动力转移,有效激发了社会主体创新活力,丰富了全球大都市圈治理的经验。对我国而言,可以通过功能分层、城市能级提升和构建治理共同体,创新大都市圈治理的结构和模式。     

公共机构低碳协同发展研究——以京津冀地区为例

<正>公共机构作为国家治理体系和治理能力现代化的决策和执行部门,在推进“双碳”目标过程中承担着重要职能。“双碳”目标的提出赋予了公共机构新的使命,即在完成自身节能减排计划的同时,其技术应用、治理模式或协同机制等将对全社会低碳发展起到引领和示范作用。笔者以天津市公共机构低碳发展为案例,     

台积电“搬空”向美，凸显美“协防台湾”虚假本质

<正>台积电作为全球芯片行业的翘楚,是台湾岛内最重要的战略资源,素有“护岛神山”的称呼。目前在最新款苹果手机、超级计算机和汽车AI中使用的最先进芯片中,台积电占92%。当今世界仅台积电和三星拥有最先进5纳米芯片的代工厂,而台积电还有望率先投产下一代3纳米芯片。台积电在全球芯片供应链的重要地位,     

构建提升学员科研创新水平的孵化平台——依托学术期刊指导学研活动的有效途径

依托学术期刊指导学员的学研活动是创新教育的一个有效途径,是研究式教学的理想平台。这一教学模式具有教学方式的开放性、学员学习活动的自主性、教学效果考察的过程性、教学活动的实践性几大特点。它通过发挥文章刊用标准的导向作用、创新性选题的牵引作用,激发学员的创新欲望,强化其创新动机;通过把握选题方向,保障正确的创新指向;通过多种方式对学员进行科学思维方法的训练,培养其创新人格。实践证明,这种教学模式具有多方面的积极效果:激发了学员的学习动机,提高了专业知识的学习效果,增强了学员自主学习的能力,发展了学员的创新能力,培养了学员的综合素质。     

基于深度学习对口腔全景摄影片进行性别推断的研究

目的 探究深度学习技术对中国汉族人群口腔全景摄影图像（OPG）进行性别推断的可行性和准确性。方法 收集18～70岁汉族人群OPG影像数据10 600份（男性5 300份,女性5 300份）,按照8:1:1比例随机划分为训练集、验证集、测试集。采用MobileNetV2、Swin Transformer模型进行训练,通过准确率、F1分数及GradCAM算法评估模型分类性能及可视化展示。结果 MobileNetV2、Swin Transformer Small和Swin Transformer Tiny模型的准确率为97.57%、95.13%、96.28%,其中MobileNetV2模型表现最佳。Grad-CAM算法显示男性OPG图像主要关注左右侧下颌支及牙槽骨,而女性的OPG图像主要关注上颌窦、左侧下颌支及左侧后牙槽骨。结论 本研究基于深度学习技术构建的中国汉族人群OPG图像性别推断模型具有较高的准确性及泛化能力,为法医学性别推断提供了新的方法。