监督网络

摘要： 自党的十九大提出实施乡村振兴战略以来,农村的改革事业一直在如火如荼进行。在此背景下,我国农村法治化治理取得了显著成效。但目前我国农村法治化治理存在法治建设主体缺失、居民法治意识淡薄、受当地传统落后思想影响、相关法律法规不健全等问题,需要通过完善农村法律人才培养机制、加大法治宣传力度、构建新型农村法治治理格局、构建农村法治监督网络等措施,助力提升我国农村法治化治理水平。

摘要： 为了提升自适应巡航车辆在跟踪目标车辆实现减速停车过程中的舒适性,本文提出一种基于并行监督强化学习算法的车辆制动控制策略,以达到拟人化的停车体验感。该控制策略网络以行动-评价的强化学习神经网络为基本控制单元,其次添加驾驶行为监督网络增强控制网络的拟人化特性,最后构建监督强化学习算法的并行更新机制,充分利用了计算资源以实现网络参数的在线与离线快速迭代。仿真结果表明,基于并行监督强化学习算法能够快速实现神经网络参数更新,同时能够结合实际驾驶数据不断的在线学习更新控制策略来更好地模拟驾驶员特性。

摘要： 为了提升自适应巡航车辆在跟踪目标车辆实现减速停车过程中的舒适性,本文提出一种基于并行监督强化学习算法的车辆制动控制策略,以达到拟人化的停车体验感.该控制策略网络以行动-评价的强化学习神经网络为基本控制单元,其次添加驾驶行为监督网络增强控制网络的拟人化特性,最后构建监督强化学习算法的并行更新机制,充分利用了计算资源以实现网络参数的在线与离线快速迭代.仿真结果表明,基于并行监督强化学习算法能够快速实现神经网络参数更新,同时能够结合实际驾驶数据不断的在线学习更新控制策略来更好地模拟驾驶员特性.

摘要： 成都市双流区,曾在全省率先试点镇(街道)纪(工)委书记专职化。当时,这一创新举措引发了媒体广泛关注,纷纷以最“小”纪委书记来进行报道。然而很快,这些报道内容就“过时”了。近年来,双流区着手打造基层“三级”纪检监督网络,在85个设党委的村(社区)成立纪委,在49个设党总支(党支部)的村(社区)创新成立纪检小组。比之当初的街道纪工委书记,新的社区纪委书记无疑来得更小。短短几年,最“小”纪委书记的头衔在双流“易主”了。

摘要： 为实现对所有行使公权力的公职人员监察全覆盖,将监督触角延伸至基层神经末梢,广州市海珠区纪委监委积极探索、主动作为,推动监察职能向社区延伸,着力构建起区、街道、社区三级严密的监察监督网络。

摘要： 近日,国家广播电视总局网络视听节目管理司指导监督网络视听节目服务机构,以全面反映网络视听节目的导向意义、社会价值和影响力为目标要求,规范节目综合评价行业行为,维护健康清朗的网络空间。

摘要： 随着城市化水平的提高和绿色环保意识的加强,建设可持续发展的城市成为了当今时代的选择.环境监测有利于促进绿色环保工作的开展,当前推进环境监测网络与改革能够有效提升环境的质量.本文就我国当前的环境监测的现状,分析我国当前环境监测面临的形势和要求,旨在寻找推进环境监测网络建设与改革的措施.

摘要： 去年以来，苍溪县纪委紧紧围绕扶贫政策落实、扶贫项目实施、扶贫资金使用三个重点，实施精准监督执纪问责，为脱贫攻坚稳步推进保驾护航。四级网络实现精准监督。为实现脱贫攻坚精准监督全覆盖，该县建立了县、片、乡、村脱贫攻坚精准监督工作小组，组建由纪检监察干部、村廉勤（村务）监督委员会委员、媒体记者、群众代表为成员的监督队伍，形成专职监督与兼职监督相结合的机制，构建四级脱贫攻坚精准监督网络，实现村村都有监督员。

摘要： 药品是特殊的商品，对药品实施有效监管，关系到广大消费者的用药安全，关系到公众生命健康权益的维护和保障。我国农村药品安全监督网络的建设主要存在五大问题，试提出解决方法。

摘要： 作者为了解当前辽宁省农村卫生监督体系建设状况选择了14个地级市作为调研，此次调查了9个中小城市所有县及郊区卫生监督所，了解7目前辽宁乡镇卫生监督监管模式、乡镇卫生监督监管人员数量、素质、隶属关系、工资待遇、机构性质、经费来源、工作用房、工作设施、乡镇卫生监督监管职责、乡镇卫生监督开展情况等内客，就此提出以设立中心乡(镇)或片区卫生监督派出机构为主要模式来建立健全农村卫生监督网络的建议。

摘要： 作者从全省已经完成的326个乡镇卫生监督派出机构的工作过程中，总结了加强乡镇(社区)卫生监督工作的成功做法。面对加强基层卫生监督工作的重要性和紧迫性，分析提出了加强基层卫生监督工作中必须要积极转交观念、争取有力政策支持、建立科学运转机制、提高综合效益等措施，从而建立起有效的省、市、县、乡镇(社区)四级卫生监督网络，从根本上实现城市和乡村卫生监督的全面覆盖。

摘要： 本文从加大药品管理法规的宣传力度、巩固执法队伍、严肃执法、实施目标管理、完善药品监督网络、健全监督检查制度,不断提高执法水平等方面论述了药品监督管理与目前的任务.

摘要： 维修资金政府代管具有中国特色.住宅专项维修资金具有影响范围广、存续期限长、资金数量大、涉及环节多、管理要求高等特点,与基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金具有相似之处.本文将住宅专项维修资金视为社会保障性基金之一,将基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金的政府管理模式加以比较,并综合运用业务访谈法、文献分析法和比较分析法等研究方法,以常州市为例对维修资金政府代管存在的问题进行研究,分析其产生的原因,并提出了改进与完善的建议,旨在为政府有关管理部门献计献策,对于规范政府代管机构的管理行为、提高维修资金的管理效率也具有重要的意义.

摘要： 维修资金政府代管具有中国特色.住宅专项维修资金具有影响范围广、存续期限长、资金数量大、涉及环节多、管理要求高等特点,与基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金具有相似之处.本文将住宅专项维修资金视为社会保障性基金之一,将基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金的政府管理模式加以比较,并综合运用业务访谈法、文献分析法和比较分析法等研究方法,以常州市为例对维修资金政府代管存在的问题进行研究,分析其产生的原因,并提出了改进与完善的建议,旨在为政府有关管理部门献计献策,对于规范政府代管机构的管理行为、提高维修资金的管理效率也具有重要的意义.

摘要： 维修资金政府代管具有中国特色.住宅专项维修资金具有影响范围广、存续期限长、资金数量大、涉及环节多、管理要求高等特点,与基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金具有相似之处.本文将住宅专项维修资金视为社会保障性基金之一,将基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金的政府管理模式加以比较,并综合运用业务访谈法、文献分析法和比较分析法等研究方法,以常州市为例对维修资金政府代管存在的问题进行研究,分析其产生的原因,并提出了改进与完善的建议,旨在为政府有关管理部门献计献策,对于规范政府代管机构的管理行为、提高维修资金的管理效率也具有重要的意义.

摘要： 维修资金政府代管具有中国特色.住宅专项维修资金具有影响范围广、存续期限长、资金数量大、涉及环节多、管理要求高等特点,与基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金具有相似之处.本文将住宅专项维修资金视为社会保障性基金之一,将基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金的政府管理模式加以比较,并综合运用业务访谈法、文献分析法和比较分析法等研究方法,以常州市为例对维修资金政府代管存在的问题进行研究,分析其产生的原因,并提出了改进与完善的建议,旨在为政府有关管理部门献计献策,对于规范政府代管机构的管理行为、提高维修资金的管理效率也具有重要的意义.

摘要： 维修资金政府代管具有中国特色.住宅专项维修资金具有影响范围广、存续期限长、资金数量大、涉及环节多、管理要求高等特点,与基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金具有相似之处.本文将住宅专项维修资金视为社会保障性基金之一,将基本养老保险基金、医疗保险基金、住房公积金等社会保障性基金的政府管理模式加以比较,并综合运用业务访谈法、文献分析法和比较分析法等研究方法,以常州市为例对维修资金政府代管存在的问题进行研究,分析其产生的原因,并提出了改进与完善的建议,旨在为政府有关管理部门献计献策,对于规范政府代管机构的管理行为、提高维修资金的管理效率也具有重要的意义.

摘要： 本发明公开了一种基于自监督低秩网络的半监督图像语义分割方法及装置，方法包括：构建自监督低秩网络，将来自两个分支的掩码分别进行逆几何变换，利用优化模块产生伪掩码输入到LR低秩模块；在每次迭代中，通过softmax归一化注意力和温度系数来计算赋值矩阵P；通过聚合输入特征X来更新最优基μ，获取类别为C的softmax规范化的类激活图A和深特征X1后，通过加权平均值计算第k个初始化基；在基初始化过程中使用由分类损失和伪掩码分割损失构成的目标函数进行监督，对LR低秩模块的输出结果进行解码和优化，根据损失对自监督低秩网络进行更新。装置包括：构建模块、优化模块、LR低秩模块、更新模块、预测模块、监督模块、输出模块。

摘要： 似真神经网络(PLANN)是一种带有由交互信息给定的权重连接的人工神经网络，其具有学习能力，并还保留了生物神经网络的许多特征。学习算法(300，301，302，304，306，308)基于统计估计，这比当前使用的梯度下降方法快。训练之后的网络成为模糊置信网络；推理和权重是可交换的，其结果是知识的抽取变得简单。PLANN在单个的网络结构中执行相关的存储，监督的，半监督的，非监督的学习和功能/关系逼近。这一网络结构能够易于通过模拟VLSI电路设计实现。

摘要： 本发明公开了一种基于自监督约束和不成对数据的无监督循环去雨网络方法。本发明的目标是在给定随机不成对数据的情况下，学习从雨水图片域R到目标干净图片域C的映射。本发明引入了生成对抗思想，主要包括雨水移除子网络、雨水生成子网络、鉴别网络三部分。本发明并没有像其他监督去雨方法一样采用成对的人工合成雨图和背景图进行监督训练，因此可以在一定程度上提高模型处理真实世界雨图时的泛化性，并且也绕开了难以从真实下雨场景中获得用于监督训练的输入‑标签图片对的困境，本发明同时也把加雨引入网络，实现雨纹闭环，为自监督去雨网络提供更强的监督。通过本发明可以实现对雨水的自动去雨，提高图片质量，方便图像进一步处理和利用。

摘要： 本发明公开了一种基于自监督低秩网络的半监督图像语义分割方法及装置，方法包括：构建自监督低秩网络，将来自两个分支的掩码分别进行逆几何变换，利用优化模块产生伪掩码输入到LR低秩模块；在每次迭代中，通过softmax归一化注意力和温度系数来计算赋值矩阵P；通过聚合输入特征X来更新最优基μ，获取类别为C的softmax规范化的类激活图A和深特征X1后，通过加权平均值计算第k个初始化基；在基初始化过程中使用由分类损失和伪掩码分割损失构成的目标函数进行监督，对LR低秩模块的输出结果进行解码和优化，根据损失对自监督低秩网络进行更新。装置包括：构建模块、优化模块、LR低秩模块、更新模块、预测模块、监督模块、输出模块。

摘要： 本发明提供了一种半监督学习方法，该方法包括：利用有标签数据对神经网络模型进行初始训练；获得待标定的无标签数据的增强数据；利用初始训练好的神经网络模型标定待标定的无标签数据及其增强数据的伪标签；利用有标签数据以及待标定的伪标签数据重新训练神经网络模型；其中，用于半监督学习的神经网络模型包括：输入层，用于接收输入数据；第一隐藏层，用于提取输入数据的低层语义信息；语义层，用于基于低层语义信息确定输入数据的低层语义标签；第二隐藏层，用于基于输入数据及其低层语义标签提取输入数据的高层语义信息；以及输出层，用于基于输入数据的高层语义信息确定其高层语义标签，并作为最终标签输出。

摘要： 似真神经网络(PLANN)是一种带有由交互信息给定的权重连接的人工神经网络，其具有学习能力，并还保留了生物神经网络的许多特征。学习算法(300，301，302，304，306，308)基于统计估计，这比当前使用的梯度下降方法快。训练之后的网络成为模糊置信网络；推理和权重是可交换的，其结果是知识的抽取变得简单。PLANN在单个的网络结构中执行相关的存储，监督的，半监督的，非监督的学习和功能/关系逼近。这一网络结构能够易于通过模拟VLSI电路设计实现。

摘要： 一种无监督/半监督CT图像重建深度网络训练方法。首先获取CT扫描协议下的CT弦图数据以及CT设备的成像系统参数，数据中包括无标注低剂量CT弦图数据，及少量低剂量CT弦图数据对应有标注CT弦图数据。其中有标注CT弦图数据指已知低剂量数据对应高剂量的清晰CT弦图数据信息。分别构建无标注与有标注数据两个部分的损失函数并加权求和获得无监督/半监督网络总体损失函数，通过此损失函数引导训练去噪网络。仅利用无标注数据或仅少量利用有标注数据训练获得精度较高，速度较快的CT图像去噪网络的效果。本发明旨在建立弦图数据复原模型和深度学习模型相结合的方法，从而实现CT图像优质重建。

摘要： 本发明公开了一种基于异构交叉伪监督网络的半监督医学图像分割方法，该方法包括以下步骤：收集样本，标注标签，按照5:1的比例将数据集随机划分为训练集和测试集，通过随机裁剪、水平翻转、旋转的方式进行数据增强；搭建HCPS网络模型；在训练集上对HCPS网络进行训练，执行分割任务并生成分割模型；通过训练集上测试模型，根据测试结果，选择最优的模型为最终模型，并保存用于图像的分割。本发明通过将HCPS网络模型中Unet与Swin‑Unet组合进行交叉伪监督学习，提升网络的训练效率和分割效果，同时根据Unet与Swin‑Unet组合进行交叉伪监督学习，提高全局特征的捕捉能力和局部捕捉能力，充分利用有的标注数据以达到令人满意的分割效果。

摘要： 本发明公开了一种基于自监督变分LSTM的深层半监督网络入侵检测方法，其实现步骤为：数据预处理，对数值表示进行标准化处理；压缩网络的LSTM编码器将有标签和无标签样本向量的高维特征表示压缩成低维表示，并使用softsign函数替换tanh函数作为激活函数；定义自监督变分自编码器，重构隐变量，定义潜在变量；使用LSTM解码器负责将隐变量转换为重构的特征向量，并将特征向量输入到评估网络中，得到初步分类结果；对标签数据和未标签数据的分类结果分别计算有监督损失和无监督损失，并将参数更新到权重函数内部；本发明可以用在存在不平衡数据的背景下最大限度的提取关键特征，具有较高的分类准确率，较低的误报率。

摘要： 一种无监督/半监督CT图像重建深度网络训练方法。首先获取CT扫描协议下的CT弦图数据以及CT设备的成像系统参数，数据中包括无标注低剂量CT弦图数据，及少量低剂量CT弦图数据对应有标注CT弦图数据。其中有标注CT弦图数据指已知低剂量数据对应高剂量的清晰CT弦图数据信息。分别构建无标注与有标注数据两个部分的损失函数并加权求和获得无监督/半监督网络总体损失函数，通过此损失函数引导训练去噪网络。仅利用无标注数据或仅少量利用有标注数据训练获得精度较高，速度较快的CT图像去噪网络的效果。本发明旨在建立弦图数据复原模型和深度学习模型相结合的方法，从而实现CT图像优质重建。