舆论监督权

摘要： 以舆论监督异化现象为切入点,分析舆论监督异化具体的表现形式是民意扭曲为多数人的暴政、监督权的滥用导致政治社会生活的无序、舆论监督沦为“舆论审判”。阐释了民主监督正当化行使的缺位加剧了舆论监督异化现象;提出需完善社会舆论立法、提高舆论媒体社会治理法治化水平、构建系统的司法信息公开机制并坚持依法审判等措施,实现社会舆论在合法路径下进行正当有序的监督。

摘要： 以舆论监督异化现象为切人点,分析舆论监督异化具体的表现形式是民意扭曲为多数人的暴政、监督权的滥用导致政治社会生活的无序、舆论监督沦为"舆论审判".阐释了民主监督正当化行使的缺位加剧了舆论监督异化现象;提出需完善社会舆论立法、提高舆论媒体社会治理法治化水平、构建系统的司法信息公开机制并坚持依法审判等措施,实现社会舆论在合法路径下进行正当有序的监督.

摘要： 本文从隐私权的相关理论概念入手,进而探讨公众人物隐私权与新闻自由、公众知情权、舆论监督权的关系,最终提出对公众人物隐私权法律保护的建议,以期待推动我国对公众人物隐私权法律保护的发展与完善.

摘要： 随着社会的发展,公众人物隐私权被侵犯的事件时有耳闻,公众人物隐私权的保护愈来愈为人们所关注.隐私权,作为一种重要的人格权,法律对其予以了充分的保护,但涉及到“公众人物”时,其隐私权的保护就随之发生了变化.考虑到公众人物这一群体的特殊性,很多被普通人视为个人隐私的东西却在他们那里成为了公众兴趣和社会公共利益所关注的,所以,实践中往往会偏向社会新闻媒体的舆论监督自由和大众的知情权.而在绝对不属于公共利益和公众兴趣的个人隐私的范围内,这一特殊群体的隐私权应受到有效的保护.因此,研究公众人物隐私权的限制和保护这一问题,深有法理意义.

摘要： 随着微信、微博等新媒体传播方式的迅速发展,越来越多的运营微信公众号、时尚博主、网络大V在自己的自媒体空间、互动论坛等平台发布街拍美女照片,形式各异,花样百出,以此来提高点击率和关注度,从而提高网络人气和知名度。对于这种未经他人同意,擅自在网络空间发布、传播他人肖像的行为是否构成对肖像权的侵犯,在司法实践中有较多争议。笔者认为,

摘要： 作为社会舆论的主要阵地、媒体担负监督社会工作以及引领社会意识的重要使命,而媒体舆论监督权的正确行使,也是实现社会公正的一个重要途径.借助于客观报道能够让媒体起到良好的公众意识和社会舆论引导作用,并能让自身舆论监督权的职能得以充分发挥.因此,相关媒体部门需要进一步加强对舆论监督权的合理使用,并借此达到良好的舆论监督效果.本文主要就舆论监督权的应用途径进行分析研究.

摘要： 近年来,公民状告媒体的新闻官司在我国屡见不鲜,一方面考验着我国的新闻法制建设,另一方面是新闻媒体舆论监督权与公民名誉权这两种权利的博弈.如何实现两者之间的平衡,保障公民名誉权与新闻媒体舆论监督权的充分实现,已成为新闻工作者与法学工作者共同研究的课题.

摘要： 本文通过分析美国诽谤法的实际恶意原则,讨论这一原则在我国实际案例中平衡舆论监督权与侵害名誉权之间关系的重要意义,以此来剖析这一原则在中国的适用与局限.

摘要： 本发明公开了一种基于无监督权重深度模型的偏振图像去雾方法及装置，涉及图像去雾处理领域，以解纠缠的表示学习思想为起点，根据stokes理论，直接解算光波的偏振信息，将第一图像与第二图像直接输入无监督权重深度模型，依次经过编码层、融合层和解码层，输出得到去雾后的偏振图像，在模型训练方法上，通过在权重测量层内设计两个权重，从而考虑了不同模态信息的保留方式，将两个权重计入损失函数中对无监督权重深度模型进行训练，最终实现远距离场景去雾。采用分焦平面型偏振成像系统采集不同雾霾条件下的偏振图像，通过无监督权重深度模型进行偏振去雾处理，以解决目前图像去雾时对远距离场景去雾效果不佳的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于种子集的半监督权重核模糊聚类的图像分割方法，其实现步骤为：(1)选择图像；(2)提取待分割图像纹理特征；(3)产生聚类对象数据矩阵；(4)初始化聚类中心、隶属度和核参数；(5)计算点密度函数值；(6)更新聚类中心、隶属度和核参数；(7)计算目标函数值；(8)判断是否满足终止条件；如果是，执行(9)，否则，执行(6)；(9)产生分割图像。本发明提取图像每个像素的纹理特征，用基于种子集的半监督权重核模糊聚类的图像分割方法对该纹理特征进行划分，提高了图像分割的稳定性，获得更加准确的分割结果。

摘要： 本文档揭示一种用于整并计算机及其相关网络的威胁情报数据的系统和方法。数量庞大的原始威胁情报数据收集自多个来源，且被划分成一公共格式以供进行群集分析，其中数据的群集是使用无监督式机器学习算法来达成。产生的经组织的威胁情报数据其后经历以加权资产为基础的威胁严重等级相关过程。一特定计算机网络的所有中间网络漏洞均被使用做为此过程的关键整并参数。透过此高速自动化过程所收集的经过处理的最终情报数据接着在传输至第三方之前被格式化成预定义格式。

摘要： 本公开的实施例公开了一种舆论监督方法和装置、电子设备和存储介质。其中，方法包括：获取网络社交平台的页面信息；分别基于新闻信息的每条舆论内容，确定每条舆论内容的属性；基于新闻信息的舆论数量和每条舆论内容的属性，确定新闻信息的积极属性的舆论内容的数量占比和消极属性的舆论内容的数量占比。本公开实施例可以通过获得的消极属性的舆论内容的数量占比，以便确定是否需要对相应的新闻进行跟踪报道，此外，还可以根据舆论内容判断是否需要进行舆论引导，以防止消极舆论对社会公众安全可能形成的威胁。

摘要： 本申请提供了一种监督权限的配置方法，涉及数据处理领域。该方法包括：获取被监督目标的N个属性标识；基于所述N个属性标识中的M个属性标识生成权限配置表，其中，所述权限配置表包括第一信息，所述第一信息用于确定所述被监督目标；将所述权限配置表与第一用户相关联，以配置所述第一用户的监督权限。本申请还提供了一种监督权限的配置装置、电子设备和存储介质。

摘要： 本发明公开了一种基于无监督权重深度模型的偏振图像去雾方法及装置，涉及图像去雾处理领域，以解纠缠的表示学习思想为起点，根据stokes理论，直接解算光波的偏振信息，将第一图像与第二图像直接输入无监督权重深度模型，依次经过编码层、融合层和解码层，输出得到去雾后的偏振图像，在模型训练方法上，通过在权重测量层内设计两个权重，从而考虑了不同模态信息的保留方式，将两个权重计入损失函数中对无监督权重深度模型进行训练，最终实现远距离场景去雾。采用分焦平面型偏振成像系统采集不同雾霾条件下的偏振图像，通过无监督权重深度模型进行偏振去雾处理，以解决目前图像去雾时对远距离场景去雾效果不佳的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于无监督权值计算的用户兴趣标签构建方法，从用户的行为向量数据中抽样选取部分样本，将用户行为次数作为自变量，将样本内通过排序算法得到的用户行为向量的排名结果作为因变量，代入Logistic回归模型中，最后拟合得到用户行为的最优权重，将计算用户标签权值这种无监督学习转化为监督学习，一方面降低了大数据计算对于资源的要求，另一方面减少了在行为权重计算过程中人为的参与。因此，本发明构建的用户兴趣标签体系可以广泛应用到广告推荐、视频推荐、推荐用户喜爱的商品等领域。

摘要： 本发明公开了一种基于种子集的半监督权重核模糊聚类的图像分割方法，其实现步骤为：(1)选择图像；(2)提取待分割图像纹理特征；(3)产生聚类对象数据矩阵；(4)初始化聚类中心、隶属度和核参数；(5)计算点密度函数值；(6)更新聚类中心、隶属度和核参数；(7)计算目标函数值；(8)判断是否满足终止条件；如果是，执行(9)，否则，执行(6)；(9)产生分割图像。本发明提取图像每个像素的纹理特征，用基于种子集的半监督权重核模糊聚类的图像分割方法对该纹理特征进行划分，提高了图像分割的稳定性，获得更加准确的分割结果。

摘要： 本发明公开了图像分类技术领域的一种基于带权图的半监督图像分类方法，该方法步骤如下：步骤一：图像预存；步骤二：预存图像预处理；步骤三：预存图像特征值采集；步骤四：待分类图像预处理；步骤五：待分类图像特征值采集；步骤六：图像对比；步骤七：标签传递；步骤八：图像分类，本方法根据灰度差异值的和距离0的偏移来分辨已标注图像和未标注图像的差异度，无需通过长度、曲线等特征值进行对比，提高图像分类精度高和分类速度，此外本方法对分类后的图像进行存储，对图像集合进行扩充，提高图像集合的容量。

摘要： 本文档揭示一种用于整并计算机及其相关网络的威胁情报数据的系统和方法。数量庞大的原始威胁情报数据收集自多个来源，且被划分成一公共格式以供进行群集分析，其中数据的群集是使用无监督式机器学习算法来达成。产生的经组织的威胁情报数据其后经历以加权资产为基础的威胁严重等级相关过程。一特定计算机网络的所有中间网络漏洞均被使用做为此过程的关键整并参数。透过此高速自动化过程所收集的经过处理的最终情报数据接着在传输至第三方之前被格式化成预定义格式。