监督行为

摘要： 为了鼓励施工企业在施工过程中选择安全施工并尽量避免安全事故发生,本文建立了一个关于政府-建设单位-施工单位的三方演化博弈模型,综合分析考虑了影响各方行为策略的因素。根据所建立的复制动态方程,研究了三者策略选择的演化过程,得到了6种具体情形下的演化稳定策略并利用现实数据结合软件进行了仿真分析。研究表明:政府有关部门的奖惩机制、政府及建设单位的监督行为、安全事故发生概率和违规操作被发现的概率等18个因素会直接或间接影响三方的策略选择。通过改善奖惩机制、加强监督效率、降低安全事故发生概率等手段能有效地促进安全施工进行。本文能为提高我国的安全施工水平提供建议,有利于安全施工进行。

摘要： 检察机关作为法律监督机关,其职责要求必然包含调查核实的基本要义,没有调查核实的监督行为,就如纸上谈兵般不够实际与真切。人民检察院组织法的修订,从实质意义上对检察机关调查核实权的行使予以承认,从法律角度对调查核实权的实务所需进行了肯定。笔者拟从平衡理论的角度,探讨检察机关行使调查核实权的基本准则。

摘要： 审计是一项专门的经济监督行为,而数据是审计检查与分析中必不可少的资源.随着大数据时代的来临,数据迅速化、巨量化、多元化的表征,促使传统审计方式向现代审计方式转变,审计监督的效能将实现质的飞跃.

摘要： 【裁判要旨】执法监督本质上属于行政机关内部的督察行为，不属于行政诉讼的受案范围。

摘要： 为贯彻落实最高检进一步规范法律监督行为、加大法律监督力度、提升法律监督实效的要求，湖南省检察院出台了《重大监督事项案件化办理的指导意见》。

摘要： 无公害农产品是指产地环境、生产过程、产品质量符合国家有关标准和规范的要求,经认证合格获得认证证书并允许使用无公害农产品标志的未经加工或初加工的食用农产。那么如何进行无公害农产品认证,打造农业畅销品牌呢？现就申请认证的条件、应提交的材料、申报流程等作以下介绍,供参考。无公害农产品认证采取产地认证和产品认证相结合的模式。产地认证是对农业生产过程的检查监督行为,

摘要： 自繁忙董事假说以来,多席位独立董事在公司治理中起到的作用广受质疑.以公司规模作为独立董事席位的声誉激励衡量指标,可探究不同席位声誉激励对独立董事监督行为及其效率的影响.研究结果表明,多席位独立董事在各公司间的监督行为存在差异,在声誉激励较大的任职企业,独立董事履行监督义务更为勤勉负责,缺席董事会会议可能性较小;受到高声誉激励的独立董事占所有独立董事的比例与公司业绩表现成正比.以上结论为理解声誉激励的运行机理提供了行为层面的经验证据,也有助于上市公司完善独立董事的选聘和监督机制.

摘要： 二○一六年七月二十三日宁政发[2016]171号各区人民政府,市府各委办局,市各直属单位:现将《南京市城乡规划行政监督办法(试行)》印发给你们,请认真遵照执行。南京市城乡规划行政监督办法(试行)第一条为了加强城乡规划管理,规范城乡规划监督行为,保障城乡规划的有效实施,根据《中华人民共和国城乡规划法》、《南京市城乡规划条例》、《城乡规划违法违纪行为处分办法》等法律、法规规定,结合本市实际,制定本办法。

摘要： 今年以来，湖北省云梦县财政局聚焦中心工作，统筹监督力量，规范监督行为，创新监督方式，坚持四个结合，实施财政监督，监督成效明显提升。一是坚持会计信息质量检查与“财务报销违规问题专项治理”相结合。为避免重复检查和克服人手少、任务重的困难。

摘要： 多个大股东在公司中可能具有两种行为倾向:监督行为和联盟行为.外部大股东对控股股东的监督行为限制了最大股东对公司控制权私利的掠夺,而外部大股东与控股股东的联盟行为则加剧了大股东对控制权私利的掠夺.在一国对股东利益保护水平一定的情况下,存在多个大股东是否能够降低大股东掠夺控制权私利水平依赖于控制集团的结构.当多个大股东组成的控制联盟掠夺控制权私利的边际成本高于或等于单一大股东掠夺控制权私利的边际成本时,监督效应起主导作用;反之,则联盟效应占主导.在中国目前对中小股东利益法律保护力度较弱的情况下,持股相近型上市公司的外部大股东更可能与控股股东合谋,形成控制联盟侵占中小股东利益.本文的经验证据表明,持股相近型上市公司的控股股东与中小股东之间的代理问题并未得到遏制,外部大股东更多地体现出联盟效应而不是监督效应,随着股权制衡度的提高,控股股东与中小股东之间的代理成本反而提高.高度集中型上市公司在降低控股股东控制权私利方面更具优势。

摘要： 考虑大股东在上市公司管理层任职状况的差异(是否担任董事长或总经理),利用我国民营上市公司2003～2011年的样本,基于两种委托-代理理论,本文从一个新的角度实证分析了上市公司股权集中与公司绩效的关系.研究发现,如果大股东未在上市公司管理层任职,则大股东持股与公司绩效表现为倒U形的先增后降关系,此种情况下适合用股东-经理人代理理论(监督理论)对大股东行为进行解释.该结论意味着随着持股比例的变化,大股东对管理层可能表现为监督不足或者监督过度;如果大股东在上市公司管理层任职,则大股东持股与公司绩效表现为U形的先降后增关系,此种情况下适合用大-小股东代理理论(侵占支持理论)对大股东行为进行解释.该结论意味着随着持股比例的变化,大股东对民营上市企业可能表现为利益侵占或利益支持.

摘要： 考虑大股东在上市公司管理层任职状况的差异(是否担任董事长或总经理),利用我国民营上市公司2003～2011年的样本,基于两种委托-代理理论,本文从一个新的角度实证分析了上市公司股权集中与公司绩效的关系.研究发现,如果大股东未在上市公司管理层任职,则大股东持股与公司绩效表现为倒U形的先增后降关系,此种情况下适合用股东-经理人代理理论(监督理论)对大股东行为进行解释.该结论意味着随着持股比例的变化,大股东对管理层可能表现为监督不足或者监督过度;如果大股东在上市公司管理层任职,则大股东持股与公司绩效表现为U形的先降后增关系,此种情况下适合用大-小股东代理理论(侵占支持理论)对大股东行为进行解释.该结论意味着随着持股比例的变化,大股东对民营上市企业可能表现为利益侵占或利益支持.

摘要： 考虑大股东在上市公司管理层任职状况的差异(是否担任董事长或总经理),利用我国民营上市公司2003～2011年的样本,基于两种委托-代理理论,本文从一个新的角度实证分析了上市公司股权集中与公司绩效的关系.研究发现,如果大股东未在上市公司管理层任职,则大股东持股与公司绩效表现为倒U形的先增后降关系,此种情况下适合用股东-经理人代理理论(监督理论)对大股东行为进行解释.该结论意味着随着持股比例的变化,大股东对管理层可能表现为监督不足或者监督过度;如果大股东在上市公司管理层任职,则大股东持股与公司绩效表现为U形的先降后增关系,此种情况下适合用大-小股东代理理论(侵占支持理论)对大股东行为进行解释.该结论意味着随着持股比例的变化,大股东对民营上市企业可能表现为利益侵占或利益支持.

摘要： 考虑大股东在上市公司管理层任职状况的差异(是否担任董事长或总经理),利用我国民营上市公司2003～2011年的样本,基于两种委托-代理理论,本文从一个新的角度实证分析了上市公司股权集中与公司绩效的关系.研究发现,如果大股东未在上市公司管理层任职,则大股东持股与公司绩效表现为倒U形的先增后降关系,此种情况下适合用股东-经理人代理理论(监督理论)对大股东行为进行解释.该结论意味着随着持股比例的变化,大股东对管理层可能表现为监督不足或者监督过度;如果大股东在上市公司管理层任职,则大股东持股与公司绩效表现为U形的先降后增关系,此种情况下适合用大-小股东代理理论(侵占支持理论)对大股东行为进行解释.该结论意味着随着持股比例的变化,大股东对民营上市企业可能表现为利益侵占或利益支持.

摘要： 本发明提供了一种基于行为特征编码的半监督网络异常行为检测方法，属于网络安全技术领域。本发明通过无标签网络行为样本对特征编码网络进行预训练，获得基于流型空间的三种特征表示；预训练学习到的特征编码表示有效表达了正常样本的先验分布特征，能够使网络异常行为在基于流行空间的特征表达上与正常行为具有显著差异。然后利用无标签网络行为数据样本和有标签的网络异常行为数据样本对整个网络(由特征编码网络和异常打分网络组成的网络)进行端到端的训练，以联合优化特征编码网络的重建误差和整个网络的异常打分。联合优化后，网络正常行为与异常行为能够得到有效区分，从而帮助系统获得优异的网络异常行为检测性能。

摘要： 本发明提供了一种基于行为特征编码的半监督网络异常行为检测方法，属于网络安全技术领域。本发明通过无标签网络行为样本对特征编码网络进行预训练，获得基于流型空间的三种特征表示；预训练学习到的特征编码表示有效表达了正常样本的先验分布特征，能够使网络异常行为在基于流行空间的特征表达上与正常行为具有显著差异。然后利用无标签网络行为数据样本和有标签的网络异常行为数据样本对整个网络(由特征编码网络和异常打分网络组成的网络)进行端到端的训练，以联合优化特征编码网络的重建误差和整个网络的异常打分。联合优化后，网络正常行为与异常行为能够得到有效区分，从而帮助系统获得优异的网络异常行为检测性能。

摘要： 本发明提供一种行为监督方法、装置、电子设备与存储介质，所述方法包括：基于目标人员作业对象的对象图像和/或目标人员的人员语音，确定所述目标人员的行为状态；基于所述目标人员的行为状态，发出提示信息。本发明提供的方法、装置、电子设备与存储介质，通过应用目标人员作业对象的对象图像和/或目标人员的人员语音，确定出目标人员的行为状态，并基于该行为状态进行提醒，从而能够实现目标人员的自动行为监督，无需监督人员全程参与，节省监督人员时间，并且，提高了目标人员专注工作/学习的时间，提高了目标人员的工作/学习效率和工作/学习质量。

摘要： 本发明属于传感器动作识别技术领域，公开一种针对行为识别的基于自监督少样本学习的动作序列分割方法，包括：构建自监督的少样本动作序列分割框架SFTSeg；该框架基于孪生神经网络，以大量源传感器的标记样本、少量目标传感器的标记样本、目标传感器的未标记样本作为输入数据；分别构建交叉熵损失函数、一致性正则化损失函数和自监督损失函数进行孪生神经网络训练；然后使用训练好的SFTSeg进行状态标签预测及活动分割。本发明在不同场景的不同传感器下，均有良好活动分割效果，且仅需很少的目标传感器标记样本即可达到良好活动分割效果。

摘要： 本发明提出一种基于弱监督学习的视频时序行为检测方法，采用对抗思想，通过加入精细化分层对片段级的行为边界进行切分，减少时序检测下行为实例的冗余信息；采用GCN显式建模片段的相似关系，提出了类别片段融合的内外对比损失来监督视频特征的中间表示，通过增大前景与背景间的特征距离，减小相同类别间的特征距离来解决上下文混淆问题，阈值融合得到“行为提案”，实现行为实例结构上完整性与内容上独立性定位的目的；采用互补思想，针对视频信息在特征学习、关系推理过程中的丢失问题，本发明提出将全局节点加入到互补学习层，将学习后的特征根据时间的连续性进行级联与全局节点进行相似度量，保证视频信息的完整性及行为识别的准确性。

摘要： 本说明书一个或多个实施例提供一种网络安全监督检查行为审计方法及装置，包括：识别网络安全监督检查行为；记录网络安全监督检查行为，形成审计结果；输出审计结果。进行网络安全监督检查行为时，被测端识别所进行的网络安全监督检查行为，识别之后，记录网络安全监督检查行为，将所有的记录结果形成审计结果，输出审计结果，根据记录的审计结果，可对网络安全监督检查行为进行监控和管理。

摘要： 本发明提出基于神经网络的非法行医行为识别与监督方法，属于人工智能技术领域。方法包括如下步骤：确定已启动的行医APP；激活人工神经网络的输入层；激活人工神经网络的第一中间层；根据在线时长大于第一预设阈值的每个行医APP的语义交互记录，激活所述人工神经网络的第二中间层；在行医APP活跃时间段内，基于人工神经网络识别是否存在非法行医行为。本发明还提出执行所述方法的服务器监管平台，监管平台连接多个行医APP的数据中心服务器，数据中心服务器用于获取安装有行医APP的行医终端的任务进程表。本发明能够基于可配置的动态人工神经网络实现在线行医行为的异常与非法识别并给出监管提示。

摘要： 本发明提出了一种基于背景抑制的无监督异常行为检测方法，实现步骤为：(1)获取训练样本集和测试样本集；(2)构建无监督异常行为检测网络模型；(3)对无监督异常行为检测网络模型H进行迭代训练；(4)定义无监督异常行为检测网络模型H*的异常分数函数score；(5)获取异常行为检测结果。本发明构建的无监督异常行为检测网络模型，克服了现有技术没有考虑视频帧的背景特征对算法感知的影响和训练集标注准确度对于有监督学习的影响，提高了异常行为检测方法的异常行为识别准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于飞参数据无监督聚类的飞行员平飘顶杆行为分析方法，包括以下步骤：将大量QAR数据进行筛选，得到其中俯仰操纵杆在接地前10英尺的累计值大于0的部分；提取高度、俯仰角等五个参数作为机器学习特征；根据所提取的参数，对其数据进行预处理，得到连续高度值、俯仰角累计变化值、最大俯仰角、飞机方向风量四个特征；使用K‑means聚类算法，将大量平飘顶杆航班数据分为四类：逆风影响类、俯仰影响类、高度影响类、自身影响类；基于数据分析，得到其平飘顶杆事件发生的主要原因。本方法在一定程度上避免了飞机降落阶段可能产生的安全事件，可以为航空科研人员提供对此类问题的新见解，指导航空公司对飞行员进行更加具有针对性的训练考核。

摘要： 本发明适用于计算机网络安全及人工智能领域，提供了基于无监督模型的用户行为异常分析评估方法及系统，本发明的评估方法使用无监督学习方法对日志数据特征做特征工程，将类别特征转换为特征内特征值出现的频率，通过对比特征内特征值之间的异常度，及特征之间的异常度，移除噪音特征和无用特征，得到目标特征；使用时间序列预测模型对所述目标特征学习用户行为规律，得到用户的异常行为；基于所述用户的异常行为，并结合云纷SIEM平台异常告警模块，使用统计方法对所述用户行为风险进行评估，从而能够在具有大量用户行为的日志数据中，准确的识别异常的用户行为，避免过多噪音特征和无意义特征导致低效率的规律学习和异常检测。