不确定性人工智能数据的证据分析

由于人类在认识过程中表现出的智能和认知不可避免地伴随着不确定性，不确定性人工智能电子数据的可信性和证据分析的科学性问题也成为人们关注的重点。在司法实践中，需要通过区分基于有形物和基于语言(包括自然语言与人工语言)的证据属性来审查不确定性人工智能电子数据的可信性。同时，基于贝叶斯网络，实践中还需要在不确定性人工智能的信息点挖掘、模式识别以及证据表达方式三方面充分利用规则表示概念之间的关系，建立不确定性人工智能分析电子数据的认知模型，并用拓扑势形式化地表示电子数据信息中的规律性，这样才能确保不确定性人工智能电子数据证据分析过程的科学性。     

浅谈非法证据排除规则

《刑事诉讼法》第五十条规定:“审判人员、检察人员、侦查人员必须依照法定程序,收集能够证实犯罪嫌疑人、被告人有罪或者无罪、犯罪情节轻重的各种证据。严禁刑讯逼供和以威胁、引诱、欺骗以及其他非法方法收集证据,不得强迫任何人证实自己有罪。必须保证一切与案件有关或者了解案情的公民,有客观地充分地提供证据的条件,除特殊情况外,可以吸收他们协助调查。”但是,佘祥林案、杜培武案等冤假错案表明,《刑事诉讼法》所规定的非法证据排除规则并没有很好地落实到基层。虽然近几年最高院、最高检都对非法证据排除规则做了有关的解释,但是在这些规定下,现实中仍存在部分侦查人员通过精神压迫、间接胁迫等方式来迫使犯罪嫌疑人招供的现象。本文通过分析我国的非法证据排除规则在实践中不能很好落实的原因,希望推动我国非法证据排除规则的落实。     

非法证据在庭前会议中的排除方式研究

2013年1月施行的《刑事诉讼法》中增加了庭前会议程序,其中对于非法证据排除的相关内容引起了法学理论界和司法实务部门的广泛关注,对庭前会议司法实践的实证研究表明庭前会议程序本身还存在法规模糊、制度欠缺等问题,其中对于非法证据的处理更是争议的焦点。本文系统分析了我国现行法律法规体系中有关庭前会议中非法证据排除的相关条款,考察了司法实践情况以及法学理论界的不同观点,从我国当前刑事司法体系发展阶段及特点出发,提出除控辩双方争议较大的情况以外,非法证据排除问题原则上应当在庭前会议中解决,同时法律法规应明确庭前会议中非法证据排除决定的效力。     

论我国刑事诉讼中“非法证据”的界定标准

在刑事非法证据排除规则的具体运用中,"非法证据"的界定是当然前提。非法证据并非是任一证据合法性要件欠缺的广义非法证据,而专指取证主体通过严重非法的手段或者侵犯公民基本权利的方式所获取的证据材料。我国刑事非法证据包括非法言词证据和非法实物证据两类,两类非法证据在实际判断中虽存在差异,但都应围绕取证手段的非法性展开,分别考察取证手段是否违反法律规定以及违法的严重程度,以准确界定刑事非法证据的范围。     

行政证据在刑事诉讼中的应用疑难问题研究

2012年的《刑事诉讼法》于52条第2款首次明确规定了行政证据可以适用于刑事诉讼程序,但该条规定本身过于原则,实践中的应用还需进一步分解与细化。首先要对行政证据概念加以界分。其次应明晰与严格限制证据收集主体的"行政机关",除实物证据进入刑事诉讼之外,还应有条件的允许言词证据的使用。最后在刑事诉讼中采纳行政证据,并非在最终判决中采信,行政证据要严格遵循刑事诉讼中的"非法证据排除规则",做好瑕疵证据的解释与补正。     

基于信息融合的多层次多因素客户洗钱风险综合评估研究

有效的客户洗钱风险评估体系是金融机构全面落实风险为本监管思想、合理利用反洗钱监管资源、有效打击洗钱行为的基础.文章选取金融机构中企业客户的多项核心交易属性作为信息源,借助专家评估系统和新型聚类离群点算法对信息源进行洗钱风险分析与量化,以量化结果为证据源,建立了基于D-S证据理论的客户洗钱风险综合评估模型.通过采用某省企业的外汇交易数据对本模型进行了实证检验,研究结果表明该模型能够较为全面、准确的评估客户的综合洗钱风险.