惩罚

摘要： 低碳技术创新的双重外部性与“搭便车”风险严重制约了我国低碳技术创新联盟的稳定发展。基于此背景,运用随机博弈模型分析多主体惩罚机制对低碳技术创新联盟演化的影响,结果表明:多主体惩罚机制的实施能有效提升低碳技术创新联盟的稳定性。其中,第二方惩罚机制是影响低碳技术创新联盟稳定性的主要因素,第一方与第三方惩罚机制及随机干扰则对联盟的稳定速率有重要影响。为促进我国低碳技术创新联盟稳定发展,助力“碳达峰、碳中和”目标的实现,进一步从政策制定与管理实践角度提出优化我国低碳技术创新联盟稳定性的对策建议。

摘要： 低碳技术创新的双重外部性与“搭便车”风险严重制约了我国低碳技术创新联盟的稳定发展。基于此背景,运用随机博弈模型分析多主体惩罚机制对低碳技术创新联盟演化的影响,结果表明:多主体惩罚机制的实施能有效提升低碳技术创新联盟的稳定性。其中,第二方惩罚机制是影响低碳技术创新联盟稳定性的主要因素,第一方与第三方惩罚机制及随机干扰则对联盟的稳定速率有重要影响。为促进我国低碳技术创新联盟稳定发展,助力“碳达峰、碳中和”目标的实现,进一步从政策制定与管理实践角度提出优化我国低碳技术创新联盟稳定性的对策建议。

摘要： 《刑法修正案(十一)》下调未成年人犯罪最低刑责年龄背景下,未成年犯罪人刑罚应遵从“未成年人最佳利益原则”还是“社会最佳利益原则”的法理问题,实际上反映了“挽救未成年犯罪人”还是“惩罚未成年犯罪人”的认知失调。该认知失调根据加害者或受害者的身份角色划分,差异性解读未成年人心智状态与法律保护力度,是制度性逻辑(心智不成熟—法律保护不足—选择挽救)与道德性逻辑(心智成熟—法律保护过度—选择惩罚)的博弈,是未成年人犯罪与成年人犯罪社会认知的核心差异。道德话语可消解关于未成年人犯罪的认知失调:关注手段与性质恶劣的程度,更多地从权力伦理地位角度去理解罪行之恶(即惩罚的问题);关注教育缺失,更多地从性教育、法治教育加强未成年人的约束(即挽救的问题)。以道德准则评判司法实践可能成为培养青年法治精神的阻碍,应加强法哲法理教育,以强化青年对法治精神和法治社会的正确认知。

摘要： 惩罚种类繁多,从不同视角可分为权变惩罚和非权变惩罚、正惩罚和负惩罚、公开惩罚和私下惩罚、正式惩罚和非正式惩罚、有效惩罚和无效惩罚。惩罚会对受罚者的态度、行为和绩效产生影响,这被称为惩罚的直接效应。同时,惩罚还会对观察者产生影响,这被称为惩罚的溢出效应,其具有群体警示作用,能达到"杀鸡儆猴"的效果。领导者无论采用什么惩罚措施,都应当遵循权变惩罚的原则。领导者在实施惩罚时,应向员工说明惩罚理由,保持惩罚的一致性,把握惩罚的时机,实施个性化惩罚,合理运用公开惩罚与私下惩罚。

摘要： 法情感是指引发社会效果和形成法律后果的人类法律心理和社会心理活动。引起法律效果和产生法律后果的并非全是理性的,情感有隐形的计分系统和和解系统,即情感具有工具理性和价值理性的二元结构。法情感的价值理性是正反馈机制,如尊严等目的合理性;法情感的慎思理性是负反馈机制,如复仇等工具理性。偏好价值理性的情感往往不会产生实质性的损害后果,一般不能作为法律上抗辩的理由,例如羞辱、恶心。偏好工具理性的情感往往产生实质性的损害后果,一般可以作为法律上抗辩的理由,如愤怒、仇恨。防止一阶法情感的弥散化,可能导致的差异、排斥和污名化风险。二阶法情感的惩罚机制发生在报复与克制的边界。三阶情感作为变量参与法律人性化的过程之中。

摘要： 教育工作者常一边惩戒违规违纪学生,一边以爱之名、反复说教,收效甚微。改变固化思维和育人方法,用爱感化学生,真心包容学生,讲方法、重规律才能止爱之殇,教育方得始终。

摘要： 惩罚的实质是为了使受罚者服从规则,促进社会秩序的稳定发展;教育惩罚的实质是为了促进学生对规则的认同与主动内化,提升学生的社会道德,促进学生的社会化,而现实教育中常有对学生实施惩罚时不注重学生对规则的认同与主动内化,而只是一味地强制灌输,使学生处于被动地位而忽略了学生作为教育主体的主动性,因此,在惩罚教育时应关注学生主体对规则的内在认知,促使学生对规则的认同,提升惩罚教育的效果。

摘要： “你愿意接受什么样的惩罚?”这是我经常对班上犯错学生说的一句话。刚接手这个班的时候,我就向学生宣布:以后如果谁犯了错,就把自己愿意接受的惩罚用纸条写下来,折好,交给老师,老师手里有一个“惩罚瓶”,专门保存学生的纸条,惩罚结束后再将纸条拿走。

摘要： 《著作权法》修正后引入了惩罚性赔偿制度,从功能论的角度分析,《著作权法》引入惩罚性赔偿制度应是基于惩罚和遏制两个功能定位,而不是鼓励权利人提起诉讼。然而要实现惩罚和遏制的功能定位,《著作权法》关于惩罚性赔偿制度的设计需要同这两个功能定位相适应和相匹配。事实上《著作权法》关于惩罚性赔偿制度“倍数”确定的问题并未得到很好的解决,并且惩罚性赔偿制度和行政罚款、形事罚金之间的适用问题也未得到解决。这样能否真正实现惩罚和遏制的功能就存在疑问了,在《著作权法》已经对惩罚性赔偿制度作出规定的前提下,这些问题有待于未来从解释论角度找寻答案。

摘要： 殷墟卜辞中“寇”的用法有三:(一)用作动词,表示劫掠、侵犯之义;(二)用作名词,表示寇贼之义;(三)用作名词,表示人名、地名、族名。我们主要探讨了卜辞中作为名词表示寇贼的“寇”的犯罪、抓捕与惩罚。寇贼曾闯入商人宗庙大肆劫掠,被商王视作灾咎事件,而其罪行当远不止于此。商王对于寇贼的打击是不遗余力的,发动了大规模的抓捕行动,从选派人员到抓捕过程、结果频频占卜,颇为重视。商王对于抓获的寇贼予以严厉的惩罚,主要表现为刑罚,即肉刑与死刑。在肉刑方面,寇贼主要被施以刖刑;在死刑方面,商王采取了与祭祀结合的方式剥夺寇贼的生命权,将之用为人牲。除此之外,在特殊情况下寇贼还被商王用作战争工具,仅见于商人伐■方的战役,但并非主力,似不能高估。

摘要： 在安全管理中,惩罚是一种基本的管理手段,因它能够及时矫正职工的不安全行为,确保组织安全有效的运行而在日常安全管理中发挥着重要的作用.然而,如果用法不当,非但不能调动职工的积极性和创造性,反而会严重挫伤职工热情,出现敌对情绪,甚至出现极端的攻击行为.因此,研究如何有效利用惩罚这种管理手段具有重要的现实意义.

摘要： ＭＡＳ中的市场机制是计算模型从集中向分散的控制与行为模型发展的结果。该文引入惩罚概念以进一步完善市场机制，与Ｍｉｌｌｅｒ和Ｗａｌｄｓｐｕｒｅｒ等人的工作相比，该文的市场模型可使Ａｇｅｎｔ资源与其自身能力和外部环境趋于一致，加快资源流动速度。同时对惩罚力度的调整为实现ＭＡＳ的自适应提供了一种手段。

摘要： 本发明提供了游戏机验证管理器件(10)和游戏器件，用于通过第一通信装置(110)将验证请求和ID数据发送到验证服务器(24)，在允许接收状态下等待包括验证结果数据的响应，获取指示验证OK、验证NG和超时的事件的验证级别数据，通过第二通信装置或第三通信装置将基于验证级别数据的电子货币终端设置数据和电子货币终端操作指令发送到电子货币终端(134)，并在至少一种情况下中止该数据和指令的发送。电子货币终端设置数据可以存储在惩罚设置服务器(140)等中。

摘要： 本发明提供了一种基于A星惩罚控制优化算法的机器人路径规划方法，本发明采用当前节点邻域扩展方法，考虑了不同种类机器人之间的差异，根据不同种类机器人的运动学特性和动力学特性，差异化地对当前节点邻域进行扩展，减少无用节点的搜索，提高了算法的普适性。此外，本发明引入惩罚算法对代价函数进行优化，使代价函数对于当前节点至目标节点的代价估计更加准确，启发更加具有目的性，有利于减少探索节点数，提高路径平滑度。

摘要： 本发明公开了基于WGAN动态惩罚的网络安全不平衡数据集分析方法，针对不平衡数据集中的少类样本构建WGAN模型。在判别器损失函数中添加一项惩罚项，约束损失函数的梯度范数，惩罚项在真实数据分布上叠加一个随机分布作为过渡分布，惩罚项的系数为真实分布与生成分布之间的均方距离。在模型训练过程中，两个数据分布之间的均方距离不断变化，即对判别器损失函数的惩罚是动态更新的，有助于提高模型训练的稳定性和效率。本发明提出的基于WGAN动态惩罚的网络安全不平衡数据集分析方法，通过生成大量少类样本，与原始样本融合，实现数据集的平衡。在基于浅层机器学习算法对数据分类时，实现对原始少类数据的高效正确检测。

摘要： 本发明提供一种基于自适应惩罚函数粒子群算法的光储逆变器能量调度方法。为了减少用户日电力开支，本发明针对户用式光伏储能逆变器系统的能量调度问题展开研究。惩罚函数与优化算法相结合的方法是解决相关问题的常用手段，但传统惩罚函数存在惩罚因子难以确定的缺陷，因此本发明提出了一种自适应惩罚函数法。该方法能在优化算法的每一次迭代过程中根据所寻方案超出约束范围的大小自动调整惩罚因子，最后搜索出用户电力开支较小时的系统各部分出力数据。通过对比分析，本发明所提算法有效减少了用户的电力开支。

摘要： 本发明提供了一种基于融合代价和自适应惩罚项系数的半全局立体匹配方法，首先采用指数融合公式将输入图像的Census变换代价值、AD代价值、输入图像的方向梯度和方向梯度进行结合，获得融合匹配代价；然后根据像素点所处位置的颜色分量和梯度分量，选择对应的系数进行多路代价聚合；接着在三维视差空间中选择代价值最小的视差值，组成初始视差图；最后经过视差优化处理流程，得到最终的视差图。在Middlebury平台的Cones、Teddy和Tsukuba图像上的实验表明，相比原始半全局立体匹配算法，应用本技术方案可实现所有区域平均误差降低13.3%～34.5%；不连续区域平均误差降低20.3%～36.2%；非遮挡区域平均误差降低13.8%～51%。

摘要： 本发明公开了基于惩罚COX回归的乳腺癌预测方法，将随访数据处理为生存数据备用，数据预处理后的全部预测因子作为模型的输入变量，通过bootstrap法采样获得T个自助样本集，基于不同的自助样本集分别独立构建惩罚COX回归模型作为集成学习的基预测器，基预测器构建后，使用简单平均法组合该T个基预测器，最终形成集成惩罚COX回归模型作为乳腺癌发病预测的集成预测器。该基于惩罚COX回归的乳腺癌预测方法，采用Bagging集成框架和惩罚回归模型的独特结构，有助于探讨不同维度因素与我国女性乳腺癌发病风险的关系，从而辅助医生对预防乳腺癌发病给出建议，可以降低估计量的方差，避免了单一分类器估计的不稳定性，提高了预测性能。

摘要： 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，尤其涉及一种弃新能源惩罚成本的分段函数式计算方法。包括：确立弃新能源惩罚成本的分段函数式计算方法；定义经济高度模型的优化目标函数；得到多能源系统经济高度策略；基于QPSO算法对多能源发电系统经济高度策略进行优化。本发明通过纳入弃新能源分段惩罚系数函数来增大弃新能源惩罚成本，使得惩罚成本的计算更加具体，从而大幅提高新能源的消纳率，减少弃风、弃光量，使高比例新能源更多的接入电网，使其经济效益与新能源消纳量最大化。

摘要： 本发明的实施例提供了一种基于贝叶斯惩罚特征选择的SQL注入攻击检测方法。所述方法包括获取SQL注入攻击样本数据，并进行预处理；将预处理后的SQL注入攻击样本数据进行特征提取，得到特征流；通过改进的贝叶斯算法对所述特征流中的特征进行分类，得到潜在子集和激活子集；利用Pearson相关系数算法将所述激活子集中具有相关性的特征剔除，得到SQL注入攻击数据。以此方式，可以高效的筛选出就具有稀疏性的数据中筛选出有用特征，并且在特征空间发生变化时，及时根据最新的特征空间进行建模，从而更能适应当今的大数据以及在线流特征数据的情况。

摘要： 本发明公开一种能耗惩罚机制下多移动机器人路径规划的方法，包括多移动机器人路径规划的A*算法，遗传算法与A*算法的嵌套方法；每个移动机器人执行所分配所有任务的能耗、能耗惩罚系数，所有移动机器人平均能耗，能耗惩罚机制的阈值。先启用多移动机器人路径规划的A*算法，根据当前节点的逆向递推父节点输出规划路径；再能耗惩罚机制评判，如果能耗惩罚系数大于或等于能耗惩罚机制的阈值，则需要重新分配移动机器人执行任务的顺序，否则不调整；再启用遗传算法与A*算法嵌套方法，输出总能耗最小下的任务顺序和规划路径。它概念简单，操作方便，适应于能耗约束下多机器人均衡能耗作业的现实需求，提高了多移动机器人进行规划路径结果可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于一致惩罚场损失函数的深度度量学习方法，通过采用一致惩罚场损失函数，对所有类别的样本采用一致的排斥场和吸引场。吸引场使相同类别的样本的特征更加聚合；排斥场使不同类别的样本特征间的距离更大。所述方法一方面可以优化和改善深度度量学习中样本嵌入特征的质量，另一方面，会使所有类别的决策边界趋于一致，提高基于同一阈值进行推理决策的精度。