基于疫情防控的城市应急治理的三个维度

基于全球暴发的新冠肺炎疫情防控的城市应急治理可围绕"应急之治、武汉之治、风险之治"三个维度,从"常规行政"、"决策优化"、"风险防控"分析入手,透视"社区治理"、"内部控制"与"合规管理"的通识机制——"人、组织、平台"疫情应急体系,倡导"问题算法"、"博弈决策"与"认知心理"一体化、职业化的主动应急能力提升路径。     

论自动化行政中的瑕疵指令及其救济

伴随着自动化行政的广泛利用,由于数据来源、算法以及系统因素而带来具有瑕疵的行政指令,这些都会对相对人的权利产生影响并引发后续救济的难题和困境.基于自动化行政指令形成瑕疵的不同机理,甄别自动化行政中瑕疵指令的实质,理解算法黑箱是自动化指令产生瑕疵的基础,是应当考虑的法规范基础.基于此,传统的正当程序保护、申诉以及复议和诉讼面临着新的挑战.瑕疵指令实际上对应着几种救济的可能性,即针对行政程序、行政活动与事实行为的救济.对于有瑕疵的指令,需探寻更契合自动化行政特点的救济内容.     

基于亮度感知权重的夜间图像去雾技术

目的对夜间雾天环境下成像设备获取的图像进行去雾和图像增强处理,以便给公安机关的图像侦查工作提供直观的侦查信息。方法首先基于夜间大气散射物理模型,采用通道差引导的低通滤波器估计环境照度;其次使用亮通道和暗通道先验分别估算图像中光源区和非光源区的环境透射率,然后采用一种亮度感知权重的方式将二者融合得出最终的混合环境透射率;最后对夜间大气模型公式进行求解获得去雾图像。在此基础上使用CLAHE和SoG算法对图像视觉效果进行增强。结果经过对大量实际案例和计算机合成的夜间雾天图像进行处理,实验结果表明本文采用的去雾与图像增强技术在客观评价方面:偏色检测因子降低65%、平均梯度提高233%、信息熵提高7%,相较于其他主流方法均占显著优势;在主观评价方面:本文方法能同时提升图像颜色动态范围、矫正图像偏色、增强图像暗部细节。结论基于亮度感知权重的夜间去雾与图像增强技术能够有效增强夜间雾天图像的暗部细节、提高图像对比度和解决图像偏色问题,能为公安机关的图像侦查工作提供更直观有效的信息。     

算法:一种新的权力形态

算法如今广泛应用于社会生活各个领域,构建了一种新的社会图景与现实。作为一种技术,算法逐渐演进为一种新的权力形态。由数据和算法搭建的网络对用户形成类似于一种"全景监狱"的凝视。算法的"合理性"外衣和日常化呈现成为社会控制"无形的手",同时也带来了政治操控、隐私泄露和偏见固化等风险。因此,本文从公权领域、公共领域和个体领域...     

算法时代的垄断协议规制:挑战与应对

算法具备自主学习和大数据处理的能力,有助于达成、实施垄断协议,形成算法驱动的合谋现象。算法合谋并无明显的意思联络,缺乏明确的合意证据,因而对传统的垄断协议概念带来挑战。算法决策存在"黑箱",导致经营者排除、限制竞争的主观意图无法得到验证。"人—机"联系弱化,进而导致宽恕政策和法律制裁失灵。面对算法技术的进步,反垄断法亟待建立因应时代变化的垄断协议检测、认定和制裁规则体系。为此,垄断协议的检测应当保持前摄性,借助大数据和经济分析手段筛选市场异质信号,进而在垄断协议认定方面适当降低证明标准,发挥算法作为间接证据的证明功能,最后,通过续造法律责任督促算法设计者、提供者履行竞争义务,保持算法的可问责性。     

网络平台监管的算法问责制构建

算法的广泛应用使得平台运行日益自动化,加剧了网络平台事前的主观过错认定机制困境,导致现有平台监管追责机理模糊化、治理节点滞后、责任设置不符合比例原则.人工智能时代的平台监管,既应符合平台底层的技术逻辑,也应符合主客观相一致、责罚相适应的法律原则.因此,应穿透网络平台运行的技术面纱,将平台监管的触角和追责视角直接指向背后的算法责任.技术原理是中立的,但是技术的应用是包含主观意图的,应将平台算法设计部署的主观过错作为问责依据.平台的主观过错认定需明晰可回溯的问责点,可通过算法评估制度设置,并以算法备案制度事前固定问责点.事后可要求平台根据备案内容作出算法解释,说明设计的目的和预期后果,结合客观损害结果予以归责.平台算法法律责任的设置上,对于本身的设计过错作为实质责任予以归责,如果平台提供虚假备案与解释则承担不真实解释责任.