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1.
人工智能(AI)在医疗领域具有重大应用价值,不过,"黑箱"属性是其走向广泛应用的最大阻碍.通过法律制度的合理设计可以有效应对医疗AI的"黑箱"难题.转变规制思路,重点运用临床试验、真实世界研究等其他方法管控医疗AI之风险.从对算法解释的规制转向对算法透明和可追溯的规制,从对算法本身的规制转向对算法之外的其他环节和要素的规制,并契合医疗AI"非锁定"之特性,可建立全生命周期的规制体系.同时,平衡好监管安全和技术创新之关系,防止规制过度,应适度"温和"上市前的监管措施,在特定情形下豁免审批或加速审批,将监管重心适当后移,为医疗AI之发展创造合理空间.  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
算法消费者是消费者体系中的一种新类型,是通过在智能算法接入互联网等信息网络为生活消费购买商品或接受服务的消费者。算法消费者个人信息保护体系的构建需要在《民法典》《个人信息保护法》《消费者权益保护法》《电子商务法》等法律法规的基础上,进行法律衔接与适用空间的解释或立法构造。算法消费者个人信息过程保护应围绕算法消费者的同意机制多元化、平台经营者个性化披露、算法消费者自动化决策拒绝权及个人信息处理者信息信义义务等维度展开,并以公益诉讼保护作为结果保护的手段。  相似文献   
4.
目前对养老保障满意度的研究所采用的统计方法,都是基于养老保障满意度与影响因素之间的线性关系,且未对所建模型进行检验及理论预测。由于事物之间关系复杂,变量之间往往呈现非线性关系。采用支持向量机算法结合粒子群优化算法,建立养老保障满意度非线性模型。用于研究的养老保障满意度样本数为8 339份。结果显示,基于支持向量机的分类模型对养老保障满意度预测精度高于76%,预测性能优于二元逻辑回归预测结果。表明养老保障满意度与受教育程度、受教育满意度、家庭经济状况满意度、总体生活满意度、对社会总体评价等5个影响因素之间存在非线性关系。因此,应用支持向量机算法建立养老保障满意度非线性模型是可行的。  相似文献   
5.
6.
开发区是地方经济增长的引擎,对改善投资环境,带动地方经济发展贡献突出。对开发区进行科学有效评价,将有利于其健康发展。研究从经济效益和对外开放两个方面,基于投入、产出的8项指标,采用熵值法计算开发区绩效;为明确创新与绩效关系,采用K-means聚类算法对开发区的创新等级进行识别,并结合熵值法计算结果,构建创新—绩效的关系分布。同时进一步基于2012年至2016年安徽省统计年鉴数据,展开实证研究。分析结果显示:安徽省16个地市省级以上开发区分布在3个类型区,其中,位于高创新—高绩效类型区的地市数量少,低创新—低绩效类型区的地市数量偏多,各地市发展差距明显。针对这3个类型区,分别提出均衡经济梯度、加快产业转移、产业结构调整等建议。  相似文献   
7.
数据时代面临的个人信息受到侵害、个人隐私泄露、算法歧视等一系列重大问题,应将以保护信息主体权利为目的的被遗忘权确立下来。欧美被遗忘权在隐私与自由之间存在的冲突背后所体现的是被遗忘权对于各国需求的重要性,我国现有法律制度中规定的删除权与欧盟所确立的被遗忘权是不能等同的。现行被遗忘权面临着调整对象的设定缺陷、权利内容的设定偏差、责任主体的设定不足三方面的发展困境。学者热议与实践需求在一定程度上表明我国应当引入被遗忘权,并应从调整对象的优化构建、权利内容的改造构建、责任承担的明确构建搭建起中国的路径选择,以解决网络信息社会的发展带给我们的新挑战。  相似文献   
8.
9.
"一带一路"建设开启了中国企业对外直接投资的新纪元,然而面对日益复杂的投资环境,能否准确识别、科学评价和有效应对风险深刻影响着企业对外直接投资的成败。本文构建了以外源性风险、内生性风险和过程性风险为核心,且动态评价我国企业对外直接投资风险的分析框架,基于对H公司的问卷调查,运用综合集成算法(DHGF),多维评价"一带一路"背景下H公司对外直接投资风险水平。研究结果表明:"一带一路"背景下,H公司作为我国企业对外直接投资的典型代表,其面临的对外直接投资风险稍有下降,但仍处于高风险区域,企业亟须分类防控各层级风险。  相似文献   
10.
国家区域援助对象识别事关国家区域援助的成效,对于缩小区域差距、实现区域协调发展具有重大意义.然而实践中,国家区域援助对象识别面临标准模糊混乱、分类重叠交错等问题,一定程度上产生了新的区域矛盾和社会问题,急需科学的方法进行精准识别.随着自然语言处理技术的提升以及智网工程的全面建构,大数据在"充分数据"和算法逻辑上的优势,将大数据在区域领域的应用推向了新的高度.但是,公共政策形成与个人隐私权保护之间的价值冲突、数据抽取不公正产生的数据歧视和算法人为设定带入的"价值他设"问题都对运用大数据进行国家区域援助对象识别提出新的挑战.为此,从伦理路径和实践路径加强大数据区域应用的指引和规范,可以有效保障国家干预区域市场的正义性和合目的性,有助于国家区域援助突破发展桎梏,重塑制度价值.  相似文献   
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