赋能与均衡：算法权力秩序的合法性风险及其治理

作为数字时代活跃的生产要素,算法以其技术之秉性,在政治发展、经济生产、社会生活等领域发挥重要作用,并逐步浮现权力特征。具体表现为技术驱动性、场景虚拟性、数据资源性和动态扩散性等行为特征,在权力结构功能体系中塑造着基于算法的权力秩序。同时,算法权力秩序存在一系列合法性风险,制约其权力效能的发挥。即非对称权力格局下的算法垄断、权力运行过程中的算法滥权以及功能性失衡下的伦理困境等。在技术、市场与政府三维理性审视下,统筹技术发展与安全、资本逐利与责任伦理以及算法监管与算法共治的均衡关系,是弥合算法鸿沟、规避算法共谋、避免算法滥权、塑造算法安全,促进数字经济社会安全发展的应有之义。     

短视频创作生态的失范现象与纠偏研究

摆拍短视频是指由人为策划、编造和表演,但伪装成真实新闻事件进行传播的短视频。处于管理灰色地带的摆拍短视频伪装程度较高,使用“新闻框架”影响用户对真实世界的认知,破坏网络生态甚至激化社会矛盾。为此,要建立短视频平台长效治理机制,区分摆拍背后的营销动机和政治动机进行分类处置,建立综合信息评价体系,做到事前事中事后监管并重。同时重视算法价值观,调动行业自律作为政府监管的有力补充,引导平台通过履行社会责任提升市场竞争力。     

法律监督数字化智能化的改革图景

法律监督数字化智能化是新阶段数字法治、智慧法治建构的重要变量。由检察大数据至法律监督数字化智能化的迭代升级,包含着技术、赋能、范式的转型升级,是应对与适应数字安全、数字司法公正、权利保障、制约监督及基础建设等方面现实需要的重要改革举措。具体来说,法律监督数字化智能化的重点在于“技术治理”的工具赋能、代码规制的监督样态、“去中心治理”的权责配置及强化算法模型应用监督等方面。法律监督数字化智能化改革的实践路径是通过遵循机械学习流程,建设大数据法律监督平台,建构法律监督算法模型,探索智能辅助“深度学习”机制,推动数字检察法律制度体系双层建构,助推数字化转型的规则之治。     

算法裁判的理论建构及路径选择——基于若干人工智能实验的启示

智能裁判是智能社会治理的重要组成部分。然而,对于人工智能是否适用于司法裁判以及能否进一步强化公平正义,还存在强化说与弱化说二种学说。为了准确把握人工智能应用于司法裁判的困境根源及应对策略,实验团组进行了系列人工智能应用于证据审查、法律事实认定以及法律适用的试验,并以此为基础建构智能裁判的理论体系,包括计算正义理论、机器裁判权理论和算法可辩论理论;其中,计算正义理论强调算法对于推动司法裁判正义具有不可替代的价值,机器裁判权理论则强调以法官为主导、以机器为辅助的裁判格局,算法可辩论理论则强调算法的可辩论性为当事人的权利救济提供有效保障。以智能裁判理论为基础,寻求裁判未来发展的路径：从裁判数字化向裁判智能化转变系总体方向;寻找法官与算法模型的黄金分割点,实现人工智能精准应用系核心所在;构建AI裁判模型算法审查制度则成为智能裁判体系建设的根本保障。     

会计电算化现金流量表编制方法研究

本文对会计电算化现金流量表编制方法进行了研究。     

基于KNN的人脸识别算法融合方法

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。     

算法赋能“精准思政”的意蕴、机理与路径

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。     

微博信息挖掘系统的相关算法模型

介绍微博信息挖掘系统中实现微博信息文字处理和转化等核心功能的算法及模型构建,以获取微博信息挖掘过程中各个环节所需的信息对象,为微博监控平台实现监测预警提供依据.     

警用装备仓储自动化货架分配方法研究

为了提高管理人员的工作效率,满足现代警用装备仓储物资管理的需要,实现装备入库和出库的货架自动化分配管理,基于传感器技术,利用就近入库和出库的分配原则,提出一种警用装备仓储管理领域自动化的货架分配方法,及一种库存装备的整理算法。装备在入库时贴上传感器,且同一种类型的装备采用相同类型的传感器,并在仓库中设置一个监测装置,实时监测装备存储位置。通过监测数据分析库存中同类装备的分布指标,超过阈值则调用装备整理算法调整装备存储位置,从而达到提高装备出库效率的效果。经模拟,本方法能够显著提高装备出库效率。     

基于新能源汽车轨迹聚类的行车线路优化研究

新能源汽车通行轨迹数据具有鲜活、准确特点,对优化城市道路行车线路十分有利。为此,在国家重点研发计划项目“基于端网云的国家新能源汽车安全运行协同防控平台”支持下,公安部交通管理科学研究所构建了新能源汽车监控信息共享应用平台,实时获取嘉兴市城区新能源汽车定位数据,基于聚类算法挖掘新能源汽车的轨迹特征,并建立区域公共线路求解的原始数据集;同时,利用动态规划算法求解区域公共线路,以嘉兴市新能源汽车轨迹数据验证行车线路的合理性和实用性;此外,通过新能源汽车轨迹热力图展示轨迹聚类特征,从中发现行车优化线路,为缓解交通拥堵和提高通行效率提供决策支持。