网络监督

摘要： 互联网时代,网络渗透到经济、政治、文化、社会生活等领域的各个角落,引起社会各方面的深刻变化。在政治生活中,网络成为了公民参政议政的重要途径,公民通过网络自由的发表观点和看法;通过网络,监督国家公职人员的行为和言论;通过网络,曝光国家公职人员的不端行为。2003年孙志刚事件、2009年周久耕事件、2012年杨达才事件等都是在网络上迅速发酵,形成网上舆论,引起权威部门的介入,导致很多官员被问责或免职。可见,网络监督对推动我国公共权力良性运行发挥着特殊的作用。但在网络监督的实践过程中,暴露出了诸多亟待解决的问题,本文试图对其中这些问题进行深入探讨。

摘要： 网络监督是大众监督在网络领域的拓展和延伸。在此次新冠肺炎疫情防控中,网络监督在疫情信息传递、抗疫物资调配、防疫措施落实和战“疫”决心凝聚中体现了重要价值。与此同时,也暴露出了网络信息公开、网络舆论引导、网络监督约束机制和网络监督权利保障方面存在的现实短板。为了使网络监督更好地服务于重大疫情防控,提升防控效果,就需要坚持以民为本,及时公开疫情信息;强化防疫显政,正面引导网络舆论;健全约束机制,充分保护个人隐私;完善权利保障,不断推进依法监督。在提高网络监督的公信力、引导力和约束力的基础上,进一步促进网络监督效能转化。

摘要： 在大数据和社交媒体时代,网络"舆情问责"正成为民众监督官僚公权力的重要手段。研究网络"舆情问责"可以为政府及纪检监察部门提供问责参考,从而更好地提升政民良性互动与政府公信力。使用扎根理论研究方法,以抖音中"涉官"舆情事件为研究对象,通过定向采集网民的评论数据进行编码,构建了"社会责任共情→在线社会支持→合意集体行动"的网络"舆情问责"控权机理模型。研究发现:社会责任共情是发生网络"舆情问责"的重要前提,民众可以通过抖音等社交媒体来增强社会共情水平,并在线上社会支持的调节作用下形成合意集体行动,共同塑造舆情问责的压力场,倒逼涉事官员或部门的问责实现,以达到对公权力的监督与约束。

摘要： 粉丝公益最初是受到韩国粉丝应援文化的影响而产生的,随着互联网技术和线上娱乐舆论的发展,粉丝公益以异军突起之势进入公众的视野.粉丝公益具有自发性、团体性、目的性、多样性等特点.对我国青少年的思想教育以及社会经济的持续发展有着不可忽视的积极影响,并且形成了大规模的社会效应.由于粉丝公益的特点以及网络技术发展导致的监管缺位,为粉丝公益的发展埋下了一定的隐患,只有监督制度完善,法律监管到位,思想引导常抓不懈,才能保障新媒体环境下粉丝公益健康长远的发展.

摘要： 粉丝公益最初是受到韩国粉丝应援文化的影响而产生的,随着互联网技术和线上娱乐舆论的发展,粉丝公益以异军突起之势进入公众的视野。粉丝公益具有自发性、团体性、目的性、多样性等特点。对我国青少年的思想教育以及社会经济的持续发展有着不可忽视的积极影响,并且形成了大规模的社会效应。由于粉丝公益的特点以及网络技术发展导致的监管缺位,为粉丝公益的发展埋下了一定的隐患,只有监督制度完善,法律监管到位,思想引导常抓不懈,才能保障新媒体环境下粉丝公益健康长远的发展。

摘要： 针对目标任务收集新类别的海量标注数据通常需要大量时间和人力成本,并已成为语义分割技术投入实际产业应用过程的主要瓶颈.本文旨在以"网络监督"的方式,在仅利用用户提供的目标类别关键词以及相应自动搜索到的网络数据的条件下实现语义分割模型的自主学习.该任务的核心挑战在于网络爬取的图像中存在一定量的类别噪声,从而影响自主学习的可靠性.为了解决类别噪声问题,本文设计了一种新颖的噪声擦除模型.该模型通过每次从小批次样本的置信注意力区域中以跨样本的方式学习语义信息来擦除训练图像中与搜索关键词无关的区域.基于该模型,本文同时提出了一种能够用于训练语义分割模型的高质量伪标注生成方法.在国际主流的公开数据集(PASCAL VOC 2012)上的大量实验表明,基于该方法的语义分割模型在利用网络监督与弱监督的条件下均取得了良好结果(mIoU=62.0％以及66.1％).

摘要： 网络监督不仅为公众充分行使监督权提供了渠道与平台,也为政府公共治理提供了新的契机与条件.网络监督是一把"双刃剑",如何有效发挥网络监督的积极效应,抑制其消极效应是政府公共治理中有待解决的问题.对此本文基于网络化治理的视角,从网络监督与政府公共治理的关系入手研究网络监督对政府公共治理的作用,从构建政府多元治理体系、完善网络安全制度保障和增强政府治理网络技术条件等三个方面提出了路径选择,进而促进政府公共治理效率,实现政府治理能力现代化.

摘要： 随着互联网技术的发展和群众民主意识的提升,广大人民群众选择网络监督作为其参与政治活动的最直接途径之一.网络监督突破了传统的群众监督模式,成为当前我国公民对公共权力进行监督的重要方式.但网络监督还存在监督主体非理性化与情绪化、监督客体意识不到位、监督渠道还不够畅通等问题,从而影响了网络监督功效的发挥.因此,探索建立一套完整的网络监督机制,有利于网络监督作用的发挥,对加强全面从严治党也具有重要意义.

摘要： 网络业已成为青年政治参与的主要阵地，所以，网络政治参与也就成为当前青年政治参与的重要方式。这种网络政治参与突破了传统媒体的信息舆论限制。在互联网不发达的时代，我国民众进行政治参与的方式主要是民主选举、投票等，除此之外就是通过电视、报纸、广播等传统媒体来进行参与。电视、报纸等传统媒体受自身实际限制，在社会参与中表现出信息承载量有限、信息传递速度慢等缺点。另外，传统媒体在我国主要承担着党和政府“喉舌”的职能，因此，传统媒体不可能使民众进行有效的政治参与。而互联网克服了上述问题，它以近乎“零门槛”的参与条件让民众参与到国家的各项事务中来，在互联网时代，人人都可以是新闻的制造者和传播者，都是新闻的受众者。作为思想最活跃、接受新生事物最快的青年人理所当然地利用了互联网这个最有力工具，通过发帖、跟帖的形式对丑恶现象进行抨击，同时为现实中受损的底层人民利益进行抗争。提出要加强立法和普法，促进网络监督的有序参与，加强青年网民的思想政治教育，要充分利用网络监督的言论平台，进一步畅通渠道，进一步发挥网络监督的反腐功能。

摘要： 互联网的普及，民众民主意识的觉醒，屡禁不止的腐败和远未健全的反腐机制以及民意表达渠道的不畅，这些因素极大地促成了网络监督的勃兴。但是，可操纵性、非理性以及民意背离性也都是值得警惕的问题。反腐机关应当：依法规范网络监督，建立网络信息快速反应机制，建立政府此导的网络监督模式，在计算机与网络技术上占得先机，以适应形式发展的需要。

摘要： 作为一种新兴媒体，网络在公众监督方面拥有得天独厚的优势。本文以“林嘉祥涉嫌猥亵女童案"为研究个案，采用定性和定量相结合的研究方法，揭示网络监督在酝酿、生发、扩张、转移等不同阶段中的特点，探究网络在监督过程中的困境及解决办法。

摘要： 新疆油田通过推广应用特色采油技术,提高成熟技术的应用效率、开展短检泵周期井治理和提高上修井的修前诊断等工作,有效提高油井措施的有效率和延长有效期;通过提高注水井洗井质量、开展特殊油藏注水技术攻关、推广标准化注水管柱和带压作业技术等一系列措施,有效延长了水井的作业周期.通过不断完善井下作业管理系统,建立网络监督体系,大大提高了井下作业质量."十二五"期间控减小修作业15500井次,作业成本2.8亿元,有效地提高了油田的效益.

摘要： 为了协助吉林省科技厅、吉林省实验动物管理委员会对吉林省实验动物的生产、使用、科研及教育培训提供管理支持，提高我省实验动物资源的利用效率，设计、建设了吉林省实验动物信息服务平台。rn 本文介绍了平台的新闻与公告、机构介绍、法规标准、许可证管理、生产与使用、知识库、教育与培训、供求信息、监督检查和留言板等十个模块的设计目的与服务功能，对信息服务平台的网络监督和远程教育培训等服务功能的完善作了进一步的设想。

摘要： 本文关注的是日益凸显的新媒体事件，及其所带来的公民、社会权利、网络监督立法的失衡，对现实社会文化、政治、组织方面的影响，折射出整个媒体生态的嬗变，理性思考多元化媒介竞争下如何使网络、公民、社会权利进一步协调平衡发展，对网络、公民、社会权利的重新构建做一些有益的探讨。

摘要： 本文就政府治理的路径选择提出了“堵疏结合，综合治理”的治理思路。在这一思路的指导下，利用网络这座沟通的桥梁，充分的发挥广大民众的参政和议政的热情。只有让广大民众参与到政府治理当中，才能真正堵上政府决策和监管当中的漏洞；只有让那些社会主流和民众的声音共同引导政府政府治理的方向，才能真正实现政府治理的效能化与民主化。

摘要： 本文就政府治理的路径选择提出了“堵疏结合，综合治理”的治理思路。在这一思路的指导下，利用网络这座沟通的桥梁，充分的发挥广大民众的参政和议政的热情。只有让广大民众参与到政府治理当中，才能真正堵上政府决策和监管当中的漏洞；只有让那些社会主流和民众的声音共同引导政府政府治理的方向，才能真正实现政府治理的效能化与民主化。

摘要： 本文就政府治理的路径选择提出了“堵疏结合，综合治理”的治理思路。在这一思路的指导下，利用网络这座沟通的桥梁，充分的发挥广大民众的参政和议政的热情。只有让广大民众参与到政府治理当中，才能真正堵上政府决策和监管当中的漏洞；只有让那些社会主流和民众的声音共同引导政府政府治理的方向，才能真正实现政府治理的效能化与民主化。

摘要： 本文就政府治理的路径选择提出了“堵疏结合，综合治理”的治理思路。在这一思路的指导下，利用网络这座沟通的桥梁，充分的发挥广大民众的参政和议政的热情。只有让广大民众参与到政府治理当中，才能真正堵上政府决策和监管当中的漏洞；只有让那些社会主流和民众的声音共同引导政府政府治理的方向，才能真正实现政府治理的效能化与民主化。

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： 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： 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： 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： 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： 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。