监督人

摘要： 成年人协议监护制度是在世界人口老龄化问题日益严峻,尊重并保障被监护人的自主意志与自我决定权的人权思想获得世界各国普遍认可的国际背景下应运而生的一种全新的监护种类.为了满足社会生活需要,顺应时代发展,我国《民法典》第33条规定了成年人协议监护制度.该制度在我国尚处于起步阶段,《民法典》的规定过于笼统简要,不具有实际可操作性.因此,应结合我国实际情况,借鉴美日等发达国家有益的立法经验,使我国的成年人协议监护制度能够得到广泛适用和有效实施.

摘要： 从《老年人权益保障法》第二十六条到《民法总则》第三十三条,再到《民法典》第三十三条,意定监护制度逐渐走进了国民的视野,这也预示着我国的成年监护体系朝着更加多元化、弹性化的方向演进.但由于意定监护制度在中国施行时间并不长,而现行法律对于此制度的适用又过于原则概括,缺乏具体的可操作步骤,因此需要秉持"私法自治"理念,通过明确意定监护协议、建立意定监护统一公证制度、设定监督机制等方式完善意定监护制度.

摘要： 伴随着中国人口老龄化程度的加深,意定监护制度实践中的运用越来越多。但是我国还未制定一套完善的意定监护监督制度,创建配套的监督制度成为了该项制度的广泛运用的现实需要。

摘要： 《民法典》第33条首次规定了意定监护制度,是我国民事立法契合人权理念的重大突破,但该制度需要监督机制的保驾护航方可发挥有效作用。我国可借鉴日本立法框架建立公私合力、多层次、多方位的意定监护监督模式,并在监督人任职资格限定、选任方式和辞职解任事由、监督权范围、事前公证、备案程序等方面进行具体立法完善。

摘要： 《民法典》第33条首次规定了意定监护制度,是我国民事立法契合人权理念的重大突破,但该制度需要监督机制的保驾护航方可发挥有效作用.我国可借鉴日本立法框架建立公私合力、多层次、多方位的意定监护监督模式,并在监督人任职资格限定、选任方式和辞职解任事由、监督权范围、事前公证、备案程序等方面进行具体立法完善.

摘要： 围绕脱贫攻坚这一历史任务,四川省委、省政府提出＂四好村＂创建,就是要让贫困户＂住上好房子、过上好日子、养成好习惯、形成好风气＂。所以,各村党支部要充分发挥战斗堡垒作用,广大农村党员要积极行动起来,成为＂四好村＂建设的主人翁。发展产业的引路人。脱贫致富离不开产业支撑,产业是农村经济发展的命脉。

摘要： 政府采购是预算执行的重要环节,也是预算资金及其他公共资金主要开支去向,其涉及资金规模巨大、利益主体众多,采购的物品、服务和工程等种类庞杂,采购形式也多种多样。加强政府采购管理和监督,能大大提高财政绩效及至整个经济资源的配置效率,对清除腐败现象也至关重要。

摘要： 监督执纪＂四种形态＂是全面从严治党新常态下对强化党内监督工作的重要理论和实践创新,是强化纪检监察部门开展监督执纪问责工作的基本遵循和方向指南。在当前＂三转＂要求日益深化的前提下,纪检监察部门的执法监察工作应大力拓展监察空间、推动转变监察方式,丰富监察工作内容,准确把握和运用＂四种形态＂,切实推动执法监察成为监督执纪问责的有力抓手。

摘要： 家训中有:'家亲叔大,娘亲舅大',《弟子规》有:'事诸父,如事父'。可见叔父地位之重要,得以比肩父亲。而舅舅作为母亲的兄弟,在亲戚中其权威堪比叔叔。中国是一个几千年的农耕社会,皇权不下县的局面维持了几千年。地处天高皇帝远的农村,行政管理较为松散,社会秩序的维系依赖于社会道德的约束和宗族管理。宗族是家庭层系的最高级别,下面是家庭。家庭中血缘亲疏、长幼尊卑

摘要： 本发明公开了一种半监督人脸年龄估计装置。该装置训练方法为：步骤1、获取人脸图片数据集，并进行图像特征提取；步骤2、对有年龄标记的每一幅人脸图片，为其初始化年龄分布，并作为训练集；步骤3、利用当前训练集训练LBFGS‑LLD模型，并对所有图片进行年龄分布预测；步骤4、计算无年龄标记人脸图片的伪年龄；步骤5、将所有图片进行年龄分组，优化求解各年龄组所对应的方差，并用得到的方差更新相应年龄组内人脸图片的年龄分布；步骤6、以更新后的所有图片作为新的训练集，转步骤3；直至满足迭代终止条件。本发明还公开了基于该装置的半监督人脸年龄估计方法。本发明仅需使用少量有年龄标记人脸图片结合更多的无年龄标记人脸图片，即可获得更好的年龄估计精度。

摘要： 本发明公开了一种半监督人脸年龄估计装置。该装置训练方法为：步骤1、获取人脸图片数据集，并进行图像特征提取；步骤2、对有年龄标记的每一幅人脸图片，为其初始化年龄分布，并作为训练集；步骤3、利用当前训练集训练LBFGS-LLD模型，并对所有图片进行年龄分布预测；步骤4、计算无年龄标记人脸图片的伪年龄；步骤5、将所有图片进行年龄分组，优化求解各年龄组所对应的方差，并用得到的方差更新相应年龄组内人脸图片的年龄分布；步骤6、以更新后的所有图片作为新的训练集，转步骤3；直至满足迭代终止条件。本发明还公开了基于该装置的半监督人脸年龄估计方法。本发明仅需使用少量有年龄标记人脸图片结合更多的无年龄标记人脸图片，即可获得更好的年龄估计精度。

摘要： 本发明涉及一种基于迭代学习的半监督人眼多要素分割方法，包括以下步骤：将可见光下眼部数据集划分为有标签眼部数据集和无标签眼部数据集；基于有标签眼部数据集利用有监督深度学习网络进行训练，得到预训练模型；基于预训练模型通过前向推理获取无标签眼部数据集的伪标签；基于有标签眼部数据集对无标签眼部数据集和伪标签进行筛选，得到信任数据集；将有标签眼部数据集和信任数据集输入至有监督深度学习网络进行再训练，若未达到训练完成要求，则返回上述的伪标签获取步骤，否则结束训练得到人眼分割模型；采用人眼分割模型对人眼进行多要素分割。本发明能够在使用少量标签数据的情况下，提升模型的精度和鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于示例的无监督人脸图像翻译方法，包括如下步骤：S1、构建数据集；S2、构建两个独立的编码器，所述编码器分别为风格编码网络S和内容编码网络C；S3、所述风格编码网络对示例风格图像v进行编码得到风格特征fs(v)，所述风格编码网络对内容图像u进行编码得到内容特征fs(u)，S4、对S3步骤中得到的风格特征fs(v)和语义特征fc(h)进行密集语义匹配，构建粗略语义图；S5、构建图像解码网络，得到精细的人脸图像翻译结果；S6、进行身份及风格约束生成更精细的人脸生成效果。该方法基于无监督学习将跨域人脸图像翻译任务进行细分成两部分，先构建粗略语义匹配特征，再通过解码网络进行细化。从而实现生成精细的人脸翻译效果。

摘要： 本发明公开了一种基于3D旋转建模的无监督人脸转正方法，属于图像处理技术领域。首先提取输入目标侧脸图像和另一身份正脸图像的关键点2D坐标；之后对目标侧脸图像进行深度预测，得到关键点3D坐标，利用线性最小二乘技术得到正侧脸的仿射变换参数；然后旋转关键点3D模型；最后利用GAN网络补全正脸图像细节，并结合3DMM模型旋转、投影得到的信息引入GAN网络使结果更真实。本方法不依赖姿势标签作为监督，可实现无监督侧脸转正效果，且本发明结合3DMM引导正脸生成，结果更加真实。

摘要： 本发明公开了一种基于自编码结构的半监督人脸识别方法，包括以下步骤：S1：导入训练样本数据，所述训练样本数据包括已标注人脸数据与未标注人脸数据；S2：构建深度神经网络；S3：使用ResNet对训练样本数据进行采样，提取特征，得到embedding特征；S4：训练整体模型架构，得到特征提取模型backbone；S5：将待识别人脸数据输入特征提取模型，提取出256维/512维的特征，判断不同待识别人脸数据提取出的256维/512维特征的cosin距离是否大于0.5，若是，则认定为同一个人；若否，则认定为不同的人。本发明采用了基于交叉熵损失改进的Angular‑Softmax Loss函数，而且引入了无监督学习的自编码结构，由于无监督学习的自编码结构无需对数据进行标注，所以可以大大减少数据标注，提高输入的数据量。

摘要： 本发明公开了一种基于伪标签的半监督人群计数方法及装置，包括：获取并输入人群图片训练集；分别得到每幅人群图片所对应的人群密度等级概率分布向量、预测密度图、密度图伪标签和人群密度等级聚合分数向量；依次对所有的人群图片进行损失函数计算，并监督迭代训练，以使在每一次迭代训练中，根据人群密度等级概率分布向量和人群密度等级聚合分数向量的交叉熵损失，以及，预测密度图的L2损失，来进行监督迭代训练，直至所有的人群图片都进行监督迭代训练，从而完成了对人群计数模型的训练；将待计数的人群图片输入已完成训练的人群计数模型，从而得到预测人群数量。本发明解决了现有技术中依赖大量有标记数据的局限性问题。

摘要： 本发明公开了一种半监督人脸情绪识别方法，包括获取基础图像数据样本；对标签数据进行预测，计算预测值和标签值之间的距离作为监督损失；将无标签数据生成平滑伪标签，将平滑伪标签和预测值之间的距离作为半监督损失；构建基于相似性学习的三元组损失，包括对图像数据的深度特征进行聚类，构建三元组，计算相似性三元组损失，构建完整损失函数，并根据梯度下降更新网络参数；获取半监督人脸情绪识别模型，并对当前的人脸图像数据进行情绪分析。本发明在连续域数据集中识别准确高效，同时通过调整末端在离散域数据集中取得了优异的识别率；本发明通过基于相似性学习的三元组损失函数，能够学习人脸图像间的相似性，提高了情绪变化的识别率。

摘要： 本发明公开一种基于阵列时序的半监督人工智能人体检测嵌入式系统，其采用模块化程序设计方法，系统包括依次连接的人体编号模块、序列生产模块、趋势分析模块、结果对比模块、验证模块与误差分析模块，以及人体检测模组等七大模块；本发明根据指定区域内的历史人流量，可以对特定时间段的人数进行预测，有利于工作人员提前根据预测结果制定策略。本发明在人体检测过程中，采用像素梯度向量特征进行比对识别，通过验证，发现本系统有效提升了识别精度。

摘要： 本发明提供了一种半监督人脸特征点检测结果评价方法、装置及存储介质，在传统基于深度学习的人脸检测算法的基础之上添加了评价当前预测结果准确性的评估结果，使得算法模型在没有人工标记参考的情况下能够评估预测质量，从而发掘训练好的模型在哪些情况下表现较差，从而针对性的改进。举例说明：在实际应用场景中，每一张输入到模型的人脸图像是没有人脸特征点位置标记的，此时无法通过人工标签和预测结果比对判断算法预测的好坏，但是本发明中的方法能够在预测人脸特征点坐标的同时，额外给出评价当前预测结果准确性的评估结果。从而能够知道模型在使用过程中对哪些数据预测的效果好，哪些预测的不好，方便对算法进行针对性的改进。