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281.
人脸识别技术作为公安机关应用最广泛的一项现代信息技术,在人口管理、治安防范、案件侦查、便民服务等工作场景都有着显著的成效。受数据噪音、算法引擎本身以及客观环境的制约,基于单一人脸识别算法在现阶段公安机关实战应用场景中,仍存在一些问题。提出了一种基于KNN的人脸识别算法融合方法。该方法的多算法决策根据单一算法引擎返回的分数和Top N之间的分布情况决定是否进行多算法比对,对“没有把握”的返回结果通过KNN算法融合判定,以达到节约计算资源,提升不同场景下人脸识别引擎的鲁棒性和准确率目的。结果表明该方法在复杂人脸识别测试集的识别准确率达到93.45%,有效避免了单一算法的局限性,提升了人脸识别的综合性能。 相似文献
282.
张可法 《安徽警官职业学院学报》2022,(4):87-95
数据时代,传统“粗放型”思政教育显现出一些积弊,但“精准”思政模式利用算法画像、算法推荐和算法预判等功能,运用算法逻辑模块输出“可视化描述”,辅助提供修正教育教学内容的坐标、创新教书育人的工作手段,以及多维度正确指引学生的三观认知,有利于实现人机结合助推学生健康发展的“精准思政”大格局。同时,警惕“信息茧房”和“数据滥用”现象,坚守“以生为本”的育人理念,积极做好思政教育路径的创新探索。 相似文献
283.
算法在不断提高人类生产、生活和治理效率的同时,也给社会带来困扰,一些负面影响甚至被归咎于算法。其实,算法并非在当下突然产生,而是一份社会历史遗产。在算法的演进中,古典算法和传统算法都曾给社会带来困扰,最终还是社会力量主导了算法发展的方向,让算法回到了以人为本的向善。算法只是提高效率的工具,为市场立规,可运用算法向善;为企业谋发展,并非与算法向善相抵触。 相似文献
284.
人工智能时代算法的领域归属、形态属性与功能价值发生重大变化,其影响力失控蔓延的苗头愈加明显,催生“算法焦虑”。本文以“算法焦虑”现象为研究对象,从算法自身以及规制理念、治理模式等多个角度系统挖掘“算法焦虑”诱发因素,进而从多元互动、相互联结的维度构建迈向算法信任的本土化治理方案。 相似文献
285.
大数据下的信用评级机制生成独立于数据本体的数字人格。数字资本主义利用算法控制来推动金融信用的产生与发展,进而监控资本主义利用私有化"数字人格"实施黑箱管控。我国基于数据驱动的社会信用体系属于数字技术公共基础设施,在矫正监控资本主义逐利偏差的同时,生成与法律强制下行政管理方式相并行的算法行政。算法行政作为全新的权力工具导致数字社会治理机制的范式转化,这对法治国的传统法律原则提出挑战。福柯的"规训"理论可以解释基于数字人格的权力运作以及社会信用体系的正当性,也能解构算法行政生成的"自我规制型"问责制,由此生成全新的数字行政法学。这为我国社会信用系统的法律规制提供新形态的学科支撑,也为该制度输出提供西方话语体系中的说服工具。 相似文献
286.
在人工智能成为新基建重要内容的时代,面对与算法如影随行的社会风险问题,如何规训算法使其"向善",又如何驾驭算法使能"为善",日益成为政府、社会和学术界所关注的重要议题。在讨论算法治理现有进展和现实困境的基础上,需要立足于中国本土的具体情况,从技术架构和社会环境的角度分析算法生态供给侧的社会化生产路径及其治理在人工智能时代的特殊性。在中国人工智能头部企业的行动研究案例说明,社会科学在将计算的社会化生产和社会风险作为重要的研究内容时,以源头参与、多方合作的方式推进算法治理能够降低人工智能可能带来的社会风险,创造出更多的社会价值。 相似文献
287.
《安徽警官职业学院学报》2020,(5):26-33
计算机算法的发展为竞争者达成价格合谋提供了便利。传统的反垄断政策在规制某些算法合谋时不再有效。算法合谋有四种形式:信使类合谋、轴辐类合谋、代理类合谋和自主类合谋,分析了其形成的条件、运行机制,并采用经济学的方法,从成本收益和效率的角度说明了算法合谋的治理应当是事前管控与事后追责双管齐下;在具体的反垄断规制措施上,执法机关应当秉持竞争优先,慎用管制的理念,谨慎使用算法透明原则以保护创新和产权,强化算法合谋的事后问责,加大合谋的处罚力度。 相似文献
288.
王智慧 《天水行政学院学报》2020,(2):93-97
算法的大规模应用给人类生活带了前所未有的便捷,智能产品、智能搜索和导航、个性化的定制服务、精确的推荐等等。我们在享受如此高效便捷的同时,不免担心随之而来的诸如APP窃听、信息泄露、算法歧视等问题。传统法律制度下关于个人信息保护之规定已经不能满足社会变化所带来的新的需要。完善法律规定,建立“算法+专门机构”的双重监督模式,同时加强公民个人信息保护意识,才能更好地适应社会新变化。 相似文献
289.
智慧司法建设如火如荼的同时,学术界对智慧司法可能带来的负面效应过分忧虑:担忧对诉讼参与人贴标签会出现主观偏见、担心裁判算法黑箱可能会产生歧视、忧心人工智能代替法官思考甚至取代法官。上述忧虑乃是基于对智慧司法的想象。事实上,贴标签并不会产生偏见;智慧司法确实充满了黑箱,但并不构成逻辑困扰;智慧司法并没有增加裁判过程中的歧视,而是限制了本就存在的歧视行为;算法没有能力代替法官思考,更不可能取代法官。未来在讨论智慧司法建设时应当破除对新鲜事物的恐惧,摘除针对算法的有色眼镜,关注算法对司法带来的各种冲击。 相似文献