认罪认罚量刑从宽实效研究——基于故意伤害罪轻罪的数据解读

我国认罪认罚从宽制度设计具有明显的公正优先价值导向。通过构建非线性量刑模型分析177161份故意伤害罪致人轻伤的初审判决书发现,司法实践中表现出明显的“从宽”克制倾向：认罪认罚对轻罪量刑的作用倾向于在“底线”游走,接近量刑情节“坦白”;传统量刑情节仍在习惯性适用,认罪认罚发挥实效的空间不足。在法定主义背景下推动更高层次上公正与效率的统一,可以考虑,一方面建立认罪认罚分级分类制度,适当加大对轻罪的从宽幅度;另一方面扩大认罪认罚从宽幅度的法定空间,在立法上赋予认罪认罚“减轻”情节地位,破解量刑折扣零和博弈的困局。     

运用"艺友制"提升高校课程思政实效的探索

课程思政是新时代高校思想政治教育的实践创新.如何有效提升高校教师的育人意识、育德能力是全面推进课程思政建设的关键问题.教育家陶行知提出的"艺友制"具有灵活和效率两大特征.通过有"一技之长"的教师发挥引领作用,构建多样化主题的"课程思政艺友群",可以提供高校教师差异化、个性化的学习选择."课程思政艺友群"相当于新型"课程思政学习共同体",不仅能有效提升高校教师课程思政教学能力、科研能力,还能帮助高校完善课程思政制度体系、加强各学科、各部门之间的联系,强化全员育人的协同效应.     

基于二元关系的产业关联分析方法研究

本文运用二元关系理论和Warshall算法计算产业系统中各产业之间的连通关联关系,为认识产业结构和产业关联状况提供了简便的量化分析方法。结合安徽产业系统的实例,分析了安徽产业结构的特点及产业关联状况。     

解读性格密码 独辟蹊径选才——企业人员测评便捷方法探究

本文分析了当前我国企业人才招聘方法和现状 ;对现有国内外人员测评技术和人客观性格标志(血型、颜色、出生时间等 )测评方法进行剖析和对比分析 ,并根据笔者 10多年调研和实践经验 ,提出一种人客观性格标志群联合快速测评方法 ,供企业在人员招聘和干部选拔中参考 ,并希望学术界和企业界人士予以关注和研究     

基于满意度水平的多目标群决策问题的迭代算法

基于满意度水平的概念，本文提出了在实现决策人体各自的满意度水平的基础上，使群体的联合满意度极大化的即决策规则，根据这一规则去求多目标群决策问题的最佳调和解。由于目标间的冲突性，当各决策个体的满意度水平过高时，会导致群决策的最佳调和解集为空集。本文讨论并给出了降低和修正各决策个体满意倥 方法。。并将整个求解过程总结为一种算法，使之易于在计算机上实现；文中最后还给出了数值算例。     

基于STACKELBERG模型的冲突事件互适性解

为求取建筑工程项目冲突事件的互适性解,通过冲突事件互适性演化过程与Stack.lb.rg模型的对比分析,提出了基于Stackelberg模型的分部递阶算法.应用该算法,可以得到冲突事件互适性一阶变换的多个局部解及其相应的求解程序;在此基础上,根据建立的满意度判径及满意度值,可选取出冲突事件互适性二阶变换的全局解.分析结果表明,这一算法不仅能有效解决建筑工程项目冲突事件的互适性决策问题,而且对一般多层多下级项目管理决策也具有普适性.     

基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法

本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.     

中部城市群“出招”

进入具体实施阶段以后，中部四大城市群将上演怎样的风云际会？四大城市群能否顺利探寻到撬起自身的“阿基米德支点”？所有这些问题的答案都将在城市群新的一招一式中精彩呈现。     

大型数据库中数据挖掘算法SLIQ的研究及仿真

大型数据库中的数据挖掘是目前数据挖掘领域重要的前沿课题.SLIQ算法是处理大型数据库数据的有效算法之一.该算法分为三个阶段在预处理阶段,对数值属性进行预排序;在树的构建阶段采用了树的宽度优先增长策略,使得SLIQ能够处理海量的磁盘数据;在树的修剪阶段,采用了一种基于最小描述长度原理的修剪算法.实验结果表明,SLIQ能够较快且准确地处理海量的数据.