DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 当前我国环境法侧重于管制法，强调对违法行为的严格监管，对违法企业予以威慑性的环境执法，然而对于如何激发企业主动进行环境守法的规定严重不足，忽视了柔性环境执法方式对企业守法的促进作用。并且，我国环境法律责任规定有很大不足，环境违法成本低，刑事责任很少受到追究；行政责任较轻，不足以起到警示效果；民事责任方式规定不适宜，执行效果差。因此，运用大数据技术构建企业环境守法激励机制是一项有效且可行的措施，能够通过提高企业信用、政策激励等手段促使企业自觉守法，保护生态环境。
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user: 1. 引言 当前我国经济发展步入新常态阶段，经济发展速度减慢，对企业产品质量要求提高，部分排污力度大的企业出现资金萎缩，企业难免产生偷排漏排、逃避监管的现象，我国企业“高投入、高消耗、低效益、重污染”的粗放型经济增长方式没有从根本上得到转变。并且，我国长期以来“以经济建设为中心”的发展模式导致环境领域一直存在着“守法成本高、执法成本高、违法成本低”的“两高一低”问题 [ 1 ]，这一问题在很大程度上助长了企业的环境违法行为。在这种情况下，我国需转变对企业的传统监管模式，不再执着于单纯的对企业的环境行政执法 [ 2 ]，而是将环境行政执法与企业环境守法激励制度相结合，运用大数据技术，构建企业环境守法激励制度，从源头解决企业环境违法行为，促使企业自觉守法，实现环境效益、经济效益和社会效益共赢的局面。
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user: 2. 环境守法的现实困境 基于当前我国环境污染严重以及环境执法难问题，我国已有学者提出要构建企业环境守法激励制度。企业是制造环境污染的重要主体，也是环境行政执法对象之一，企业的环境守法力度一定程度上代表了我国环境守法的水平。因此，企业的环境守法激励制度建设至关重要。同时，我国开展了企业环境守法导则 [ 3 ] 的制定工作，如《制浆造纸企业环境守法导则》。守法导则属于行政规范性文件，通过制定守法导则为企业的自主守法提供法律、技术与管理上的帮助，也是探索我国新型环境治理模式的一种实践。 环境“守法难”是各国环境守法存在的普遍问题，但由于政治背景、历史传统以及法律体制等各方面的差异，不同国家的环境守法问题体现了本国的特色。我国当前环境守法问题的现实困境主要包括政府激励不足、守法援助不足、社会支持不够等方面。 1) 政府激励不足 环境执法是促进环境守法激励的重要手段，而执法的效果和效率是取决于政府和环境监管部门的“能力”和“意愿”。在环境守法中，政府激励缺失将不可避免的导致企业环境守法动力不足，企业守法将会付出更多的时间成本以及经济成本等各类成本 [ 4 ]，即使有责任的威慑，企业环境守法的可能性也难以达到预期水平。因此，对于完善政府的激励举措，可以从管理体制、职责权限、考核机制、能力建设等各方面加以着手。同时，我国学者巩固也认为中国环境法的根本问题在于实施不力，症结在于政府激励不足，认为《环境保护法》应定位于以规制政府为主要内容的“政府环保激励法”，对企业的直接规制为该法的主要内容，侧重于对政府的激励而非企业 [ 5 ]。环境治理需要高成本，政府环境监管职责的履行也同样离不开人力、物力和财力的支持，尤其是涉及环境监管和环境监测的精密仪器以及科学先进的环境管理制度，但现行环境法很少考虑这些政府的相关能力建设问题。我国环保体制仍延续计划体制，环境建设以地方政府财政拨款为主，环保建设很容易受到当地经济建设的影响而昙花一现，最终让路于经济发展。因此，强化政府激励措施是当前我国环境法治的迫切任务。 2) 守法援助不足 2015年，新《环境保护法》正式施行，环境保护条款对企业施加了很多新的强制要求和作为义务，企业若想完成环境法的合法要求，如减少排污、淘汰落后工艺设备、改善经营管理等诸多事项，都对企业的知法、守法、用法能力提出了更高的要求。然而，当前我国的产业结构层次仍不科学，污染能耗型企业比重较大，不合理开采矿产和林木等未能根绝，人口基数过大所带来的资源枯竭现象频发。守法援助更为重要。而我国在守法援助方面的制度仍较为薄弱 [ 6 ]，守法援助并非环境监管部门的法定职责，守法援助进程步履维艰。 首先，在宣传教育方面，通过环境监管部门的环境宣传和教育，使企业学习环境法的相关知识，明晰企业自身所应承担的环境义务，使企业知法、守法是守法援助的首要内容。其次，在技术方面，环境保护对各个行业的环保要求有所不同，环保部门应针对各个行业的特性制定专业的“最佳可得技术”，实现各企业环境保护和经济效益的“双赢”。另外，在经济援助方面，政府应对企业提升环境能力的行为给予相应的补贴，例如，财政补贴、绿色信贷、税收优惠、行政奖励、技术援助等手段，可以促使企业自觉提高治污的积极性，使环境外部不经济性的内部化，激发企业履行环保责任的积极性和主动性。最后，在社会监督方面，可以通过企业信息公开制度、企业环境信用等级制度以及环境标志制度等来加强社会公众和媒体对企业实施的外部压力性监督，引导企业自觉规范自身环境行为。 3) 社会支持不够 我国环境法起步较晚，发展基础薄弱，环境违法行为难以达到像刑事违法那样强大的社会伦理道德压力。此外，在环境执法过程中，难以看到公众的身影，社会公众对于环境犯罪的共情度不够，社会认同感游离于环境立法之外，环境伦理有待提升。 从法制角度，环境保护的社会支持力度还存在不足。一方面，公众参与的制度不够完善。我国《环境影响评价法》、《环境影响评价公众参与暂行办法》、《规划环境影响评价条例》等法律法规都规定了公众参与，但在司法实践中，司法判例只强调公众参与的行为，即有无进行公众参与，而对于公众参与的“质量”只字不提，执法公平有待评估 [ 7 ]，公众参与制度流于形式。实践中，手续齐全、审批合法的建设项目在实际建设过程中遭遇公众抗议甚至演变为大规模游行的事件并非个例，原因之一就在于环评中的公众参与被规避或者忽略，公众没有进行环境参与权的有效渠道，公众参与制度有空可钻。另一方面，环境信息公开不够。我国近年来在环境立法信息公开方面已取得了很大的进步，但距离激发社会公众积极参与环境立法以及环境执法的要求仍存在差距。在企业信息披露方面，强制披露的信息仅包括排污超标或超量的严重污染企业的名单和相关排污信息，而这些数据并不能使普通社会公众产生环境严重危害性的认识，只是在排污企业的相关领域有清晰的认知，公众所知具有“滞后性”。 对于当前我国存在的环境守法问题，我国应采取措施对政府、企业、社会公众等各社会主体施加压力，促使各主体积极参与到环境守法中去，自觉履行环境义务。其中，企业排放废水、废气等各废弃物对自然环境造成污染更为严重，因此，构建我国企业环境守法激励机制的要求迫在眉睫。
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user: 3. 我国企业环境守法激励机制的理论基础 我国企业进行环境守法的理论基础有：环境规制理论、利益相关者理论、企业社会责任理论 [ 8 ]。环境规制分为显性环境规制和隐性环境规制，显性环境规制又分为命令控制型环境规制、以市场为基础的激励性环境规制和自愿性环境规制 [ 9 ]，环境规制理论强调约束企业的行为，而且注重引导企业转变行为。此理论强调根据政策驱动企业由以满足环境规制的基本要求为目的的消极应对型向为了防止污染事故影响经营能力或破坏企业形象的风险规避型转变，继而转向在积极实行污染治理过程中寻求技术创新以增强盈利能力与提高市场地位的机会追求型，最终转变为盈利和环保目标结合常态化的可持续发展型，此理论以缓慢进化的方式一步步引导企业的经济结构，逐步实现企业的自觉守法。而利益相关者理论是指企业为了维持自己的企业形象，在进行企业决策时会考虑政府部门、社会团体、当地居民等利益相关者的利益取向，社会舆论会直接影响企业的生存和发展，进而引导企业的经营行为。企业社会责任理论是指企业在谋求股东利益最大化之外所负有的维护和增进社会利益的义务。 对于如何构建我国企业的环境守法机制，可采用直接和间接相结合的方式，从行政监管、经济激励、企业自律和社会监督等方面来展开。在行政监管方面，传统上是利用环境法律、法规和各种行政措施相配合来实现对企业环境活动的控制，间接引导企业改善自身行为；然而随着大数据技术的发展，基于云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术构建的数据平台可以实时采集高频动态更新的在线监控、电力监控、应急管理、排污许可证、环境信用评价等业务数据，以数据驱动，分析企业每天应排放污染物的数据，重点观察企业的异常信息，有针对性的执行，实现对环境数据的高效化管理，大数据可以更为有效的震慑企业，实现促进企业守法。在经济激励方面，可以通过财政补贴、绿色信贷、税收优惠、行政奖励、技术援助等手段促使企业自觉提高治污的积极性，促使环境外部不经济性的内部化，激发企业履行环保责任的积极性和主动性。在企业自律方面，可以通过环境管理培训、环保宣传教育等方式来提高企业环境管理水平。在社会监督方面，可以通过企业信息公开制度、企业环境信用等级制度以及环境标志制度等来加强社会公众和媒体对企业实施的外部压力性监督，引导企业自觉规范自身环境行为。
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user: 4. 企业环境守法激励制度的域外经验借鉴 美国的环境守法激励制度是由联邦政府和州政府共同组成的，由美国环保局即EPA负责，司法部、FBI、执法和守法保障工作室即OECA等机构协助。另外，随着经济的发展、对抗式的环境执法方式的弊端逐渐显现，合作式执法方式备受瞩目。合作式执法方式要求企业和政府合作，企业必须从发现其已经违法或者可能已经违法之日起21日内向环保相关部门报告，若被证明是首次有此违法行为，可以免除或者减轻处罚，这项政策能够有效的激励被监管者遵守联邦的环境法律法规，能够自我审视并纠正环境违法行为 [ 10 ]。同时，EPA还制定了跨介质跨部门的环境执法方案，与其他机构或者州政府建立“伙伴关系”来处理跨部门的环境违法案件，设立常设性的组织机构也是加强协作的一种有效方式。而在守法方面，美国侧重于通过部门针对性的环境守法援助、经济激励引导守法、保障公众环境诉讼权等措施促使企业守法 [ 11 ]。 日本的环境守法组织架构也是由中央层面和次国家层面组成，日本的环境执法目的并不重视惩罚，而在于引导企业进行守法。日本企业普遍认为声誉的受损是更为严重的惩罚，因此大部门企业都能够按照引导来守法。日本的环境守法激励一方面是通过行政引导的方式，地方当局与排污方签订私人污染防治协议，减少工厂的排污，从而从行政机关处获得税收等方面的优惠，刺激企业守法；另一方面，日本在企业大力推行污染防治管理员制度，积极建立“清洁生产”、“绿色产品”、“生态标志”和“产品生命周期评价”等制度 [ 12 ]，引导企业在产品生产的各个阶段遵守环境保护的规定，促使企业守法。 欧洲国家在环境守法制度建设中屡有独创之处 [ 13 ]。以英国为例，英国于20世纪90年代对本国环境税进行改革与完善，及时建立了碳基金、污染物排放交易体系、可再生能源发展机制等，可有效调节企业的产业结构，引导企业守法。同时，德国于1981年开始征收水污染税，规定对进行污水处理设施投资的企业可予以减税，税金作为地方收入用于改善水质；并且规定对于生活类产品要采用适度包装原则，对不可循环利用的一次性包装征收相应的包装税 [ 14 ]，有力地促进了企业遵守法律，自觉保护环境。另外，欧洲也注重对企业社会责任的培养，明确的将企业社会责任作为增强经济竞争力的重要手段。
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user: 5. 构建我国企业环境守法激励机制 守法激励的目的在于调动企业守法积极性，当企业守法的成本低于企业违法的成本时，企业将会自然而然地选择守法，自觉遵守环境法律法规，主动保护环境。2020年6月11日，杭州市率先开展企业“环保码”试点工作，构建以企业“环保码”为核心的智能监管与服务体系，企业“环保码”借助杭州城市大脑建设的数据信息，通过信息技术构建的数据平台将整个城市的海量信息统筹在一起，实时采集高频动态更新的企业排污信息和在线监控等企业业务数据，以数据驱动，分析企业每天应排放污染物的数据，重点观察企业的异常信息，有针对性的执行，实现对环境数据的高效化管理 [ 15 ]，大数据技术可以更为有效的震慑企业，促进企业守法，这是我国未来环境守法激励机制中最为重要的一环，不可替代。 通过大数据信息平台的信息整合，可以实时反馈企业的运营状况。当企业的环保码为绿色时，表示企业的环境守法程度为优，企业应继续保持，若企业保持绿码六个月以上的，能够享受“轻微环境违法行为不处罚”的惠企政策，直接免除了企业的一次轻微违法行为，这能够有效激励企业自觉守法。当环保码显示为黄色时，表示企业有轻微违法行为或者可能有轻微违法倾向，后台会及时反馈信息提醒环境执法人员对相关企业重点观察，建议企业及时进行整改，问题整改完成后，环保码才会恢复绿码，此举措可以有效地制止企业的轻微违法行为，及时将环境问题消除在守法阶段，避免其进入执法阶段。当环保码显示为红色时，表示相关企业实施了环境违法行为，环境执法人员会立刻接收到后台反馈的信息，及时对企业进行执法检查，督促企业承担法律责任。同时，大数据平台中的企业“环保码”信息对社会公开，社会公众可以查询到企业的环保码状态，若企业的环保码是红色的，会影响社会舆论对企业的信用评价，对企业的长期生存和发展是极其不利的，这也是大数据应用激励企业环境守法的一个方面。
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user: 6. 结论 杭州试行企业“环保码”之后，成功构建以企业“环保码”为核心的智能监管与服务体系，极大提升了环境治理现代化水平。将大数据与人工智能结合以后，数据平台尽可能收集更多的数据，并结合环境执法的专业性对数据进行分析、整合，随即搭建企业的环境风险评估模型，然后不断进行自我学习和纠错，快速提升模型的适用性，环境执法人员可根据企业的风险评估模型对企业的排污量进行估算，依据自身强大的数据平台与企业进行博弈，有效地促进企业的环境守法。因此，笔者建议将大数据技术广泛铺开，应用至企业环境守法激励机制建设中，改变我国环境领域中“守法成本高、违法成本低”的现象，让企业从环境守法中获利，促使企业自觉守法。
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user: 摘要 知识图谱是智能审判系统的知识补给大脑，通过知识抽取、知识融合、知识推理等基本路径，能够为法官审理知识产权案件提供丰富齐全、覆盖完备的司法数据库以及要素式审理应用。广州互联网法院针对日益频发的知识产权诉讼案件，研发出一种功能齐全、简单实用的要素式智能审判系统，可以通过知识图谱技术的搭建，实现知识产权案件由立案、受理、举证、文书送达到法官审理和判决文书一键生成的要素式办案，推动知识产权案件的繁简分流和高效审结，以“科技 + 司法”为知识产权诉讼降本增效，彰显技术和司法耦合的效率价值。
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user: 1. 知识产权要素式智能审判系统的价值定位 知识产权保护以及提高知识产权保护的法治化水平，是新时代对我们提出的工作要求。习近平总书记在中央政治局第二十五次集体学习时强调，要全面开展知识产权保护工作，提高知识产权保护工作的法治化水平，尤其是要提高知识产权审判质量和效率 [ 1 ]。在尊重知识产权、防范产权滥用、维护司法公正的理念指导下，我国知识产权诉讼案件的数量呈现出井喷式增长趋势，2020年我国法院共审结一审知识产权案件46.6万件，同比增长了11.7% [ 2 ]。除了案件数量的不断增加，知识产权诉讼也不同于一般的民事案件，具有诉讼周期长、专业难度大、涉案范围广、耗费众多法院资源的特征，对法院应对工作和法官的审理能力提出更高的要求。 随着互联网、人工智能、大数据、5G技术等现代科技的不断发展，运用现代化科技手段解决应用问题，受到越来越多的关注，也产生一系列应用成果。广州互联网法院立足于深化民事诉讼程序繁简分流的总体目标，为满足人民群众对公正高效化解纠纷的司法需求，针对新类型层出不穷、侵权现象不断频发的知识产权案件，积极探索互联网、人工智能、大数据、5G通讯等现代信息技术在知识产权诉讼中的深度应用，同时引入要素式审判的诉讼机制，根据“人工智能 + 要素式审判”的产品设计理念，研发出一种基于知识图谱技术支撑的知识产权要素式智能审判系统(以下简称“要素智审系统”)。该系统可以充分赋能知识产权案件的诉讼服务与审判业务，搭起司法服务和司法审判之间的桥梁，不仅能快速指引当事人实现要素化起诉、应诉、举证、质证，还能协助法官高效审理知识产权案件，提升审判效率、统一裁判尺度，切实推动破解知识产权“举证难、周期长、成本高、赔偿低”等传统难题。具体而言，要素智审系统的司法价值主要体现在以下三个方面。 (一) 支持类案检索功能，统一案件裁判尺度 类案检索是人工智能在司法领域的代表性应用，其作用在于依托裁判文书网和专业办案平台为法官提供类案与关联案件检索功能，从而达到类案类判、同案同判的司法效果。类案检索也是目前人民法院信息化建设必不可少的智能服务之一，主要包含类案推送、类案提示等功能，部分智慧法院还开发出类似案件适用的法条推荐、争议焦点推荐、主要证据推荐等功能 [ 3 ]。本文介绍的要素智审系统也同样具备类案检索功能，其主要借助大数据技术，对中国裁判文书网中的海量文书进行量化分析，归纳出类似案件的共性规则和共同要素，辅助法官从浩如烟海的法律法规库和司法案例库中快速找到类似案例和裁判依据。值得注意的是，该系统不仅支持适用法律、类案串案的智能推送，也能为法官提供待检索案件在事实认定、裁判理由、裁判结果上的模板推荐或类案段落推送，进一步拓展了类案的检索范围和检索类型，强化了要素智审系统的检索作用。 类案检索制度的设立初衷为统一法律适用的标准和案件裁判尺度，维护司法尊严和权威。其背后蕴涵的司法价值是实体正义和程序正义的有机统一，也是司法公正原则的内在要求。要素智审系统的类案检索功能可以满足趋于多元化和新颖化的知识产权案件，为法官处理管辖区域内的新型案件提供全国范围内的指导案例参考，从而对知识产权审判的法律适用起到统一的规范和指引作用。 (二) 诉讼流程一键办理，促进案件降本增效 要素智审系统依托于人工智能和互联网技术的应用，搭建起全流程一体化的网上诉讼平台，支持案件从起诉到立案阶段的自动审查、庭审排期、文书送达，再到庭审阶段的一键办理服务，打造真正的智能司法诉讼服务。广州互联网法院研发的要素智审系统在应用上具有操作程序简单易懂、交互界面清晰简明、操作功能丰富齐全等技术优势，为原告起诉提供了快速便捷、高效简约的一键办理服务，让人们足不出户也可享受全天候的自动化立案业务，真正贯彻了“让百姓少跑腿，让数据多跑路”的便民服务理念，极大地减轻了当事人寻求司法救济的诉累成本。同时，面向社会公众的网上诉讼服务也能对法院立案庭的业务起到繁简分流、双向引流的作用，有效缓解了立案登记制所带来的案件压力，切实减轻了司法人员的立案负担，以司法服务的智能化和自动化实现定纷止争的降本增效。 (三) 融入要素式审判法，推动案件繁简分流 要素智审系统的研发逻辑在于通过要素式审判法与人工智能的深度联动，将司法审判的新思路融入信息技术的新应用，实现要素式审判的“在线办理”和“一键完成”。该智审系统的要素化应用主要体现在两个方面：一是被告的要素化答辩，二是法官的要素式审理。其中，在要素化答辩中，系统能为法律关系明确、案件事实清楚的案件提供要素化答辩方式，主要分为诉讼时效答辩、作品属性答辩、权属答辩、侵权答辩及侵权责任答辩。每个要素模块都代表不同法律关系的抗辩事由，也是此类案件审理中经常运用到的抗辩策略，具有类型化和模块化的特征，也有利于被告人的选择和适用。要素式审理表现在法官可以登陆智审系统的法官工作台，查阅业已受理且经过要素化处理的案件信息，从中提炼案件的争议焦点和关键证据进行审理。同时，法官还能借助系统的文书辅助功能实现要素式裁判文书的一键生成，该功能可以基于标准的文书模板样式，为要素内容生成文书初稿，还支持批量文书生成，能有效提高审判人员的法律文书制作效率。 因此，要素智审系统作为要素式审判和人工智能技术的耦合产物，既具有在审理制度上的程序价值，又体现出人工智能司法的技术优势，二者极大地解放了知识产权案件的司法生产力，也推动了案件的繁简分流和快速审结，充分彰显了要素式智能审判系统在解决知识产权案件纠纷中的司法价值和技术优势。
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user: 4. 结语 在司法审判机制改革和人民法院信息化建设浪潮的双重推动下，要素式智能审判系统成为“人工智能 + 要素式审判”耦合的集大成者，对智慧法院的建设而言具有繁简分流、挖潜增效的应用优势。作为人工智能的知识大脑，知识图谱在要素智审系统中发挥着不可替代的知识补给作用，也是未来人工智能在司法领域向更高水平发展的核心技术。面对知识产权等新型案件类型层出不穷、诉讼数量急剧攀升的司法现状，各级法院应积极探索科技司法的新模式，深化理念创新、技术创新、制度创新，不断推动网络空间审判体系和审判能力的现代化建设。
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user: 摘要 随着社会的发展，财产犯罪的对象在不断扩大，财产性利益逐渐进入大众的视野，也成为了刑法学界争议的焦点之一。然而学者们将讨论点大多聚焦于财产性利益能否成为财产犯罪对象这一问题上，对于其自身的讨论十分稀少。本文立足于财产性利益属于财产犯罪对象这一观点，从而肯定财产性利益属于广义的财物。其次从日本与我国刑法对于财产性利益的理解出发，总结得出财产性利益是一种以经济价值为核心、以债权请求权为实质、需与狭义的财物相区分的且不依附于价值实体的抽象概念。进而对其概念进行具体化，指出财产性利益必备的特征有非物质性、属他性、管理可能性以及客观的经济价值性。最后通过该具体的定义对实务中有争议的标的进行判定，得出通信电路与劳务产生的对价请求权为财产性利益，网络虚拟财产与知识产权不属于财产性利益，是独立的财产类型。
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user: 1. 财产性利益属于广义的财物 我国《刑法》规定的侵犯财产罪是指以非法占有为目的攫取公私财物，或者故意毁坏公私财物的犯罪行为 [ 1 ]。本罪的客体是社会主义财产关系，这种财产关系的物质表现是各种公私财物。为了更好地保护法益，刑法学界对于财产性利益是否可以作为财产犯罪的对象大多持肯定的看法。然而财物是否可以包容财产性利益，学术界众说纷纭，张明楷教授作为引入日本刑法理论的先行者，积极支持将财产性利益引入我国刑法之中，并且主张在我国刑法中，财物应当包括财产性利益。张明楷教授认为刑法分则第五章仅使用了“财物”一词，而财产性利益属于财产的一种，为了避免实务中无法对财产性利益犯罪进行处罚而造成不公，其主张将刑法条文中的“财物”扩大解释为狭义的财物与财产性利益 [ 2 ]，也就是将财物分为广义与狭义两种。本文立足于张明楷教授的观点，认为财产性利益属于广义的财物，且认为只有在这基础上才能肯定财产性利益能够成为财产犯罪的对象这一观点。
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user: 2. 财产性利益的基本含义 (一) 日本与我国关于财产性利益的刑法理论 财产性利益这一概念发源于日本，利益作为一种犯罪对象被明确规定于日本刑法典中，而在德国，利益也同样被明确规定在刑法中作为一种犯罪对象。因两国刑法理论对于财产性利益的理解实质上是相同的，为此笔者以日本为例进行介绍。 1) 日本的刑法理论对财产性利益的理解 日本刑法理论认为，财产性利益是指财物(狭义)本身以外的一切财产性质的利益，是积极地增加财产还是消极地减少财产，在所不问 [ 3 ]。一般认为，财产性利益的取得方式有三种：一是行为人处分受害人放弃某种财产性利益，这种行为往往表现出行为人消极利益的减少，例如债务的免除和延期支付等等；二是表现为行为人从受害人处取得某种利益，这种行为直接表现为行为人利益的增加，例如在赌博的过程中采用欺诈的手段让被害人欠债等行为；三是通过不法手段免费享受他人提供劳务的行为 [ 4 ]。 2) 我国的刑法理论对财产性利益的理解 我国刑法学界对于财产性利益的定义与日本的大致相同，一般认为财产性利益是指除了财物(狭义)以外的具有财产价值的利益 [ 5 ]，这种利益可以是一时的，也可以是永久的。从行为方式上看，目前我国对于财产性利益的理解并没有超越日本刑法理论的范畴，可以说是对其理论的完全移植。如台湾学者褚剑鸿主张财产性利益的获得有五种方式：一是对被害人设定权利。如使被害人房屋出租交与使用；二是使被害人免除加害人或第三人债务；三是使被害人提供劳务；四是使被害人满足加害人或第三人之欲望；五是其他获得财产上之受益 [ 6 ]。 (二) 财产性利益的概念 首先，从上文中可以看到两国对财产性利益的概念进行界定采用的方式都是排除法，即将财产性利益定义为除了财物(狭义)以外的利益。既然财产性利益与狭义的财物都能成为财产犯罪的对象，其二者之间一定既有相同之处，但二者又相互独立，具有不同点。其中，上文已经明确指出财产性利益是广义财物的一种，刑法学界对财产犯罪中的财物的特征并无明显的争议，通常认为，广义的财物必须具备一定的经济价值性、可被管理支配性、他人性 [ 7 ]。因此，财产性利益作为财产犯罪的对象也必须具备如上特征，对其具体的论述笔者将在下文中展开，在此不进行赘述。 其次虽然日本与我国刑法理论对与财产性利益的获取方式有了一定的理解，但对于其背后所保护的法益究竟为何却没有进行深刻的理解。笔者通过分析上文中提到的日本与台湾对于财产性利益的取得方式的两种理念发现，其均涉及到了租赁合同、借款合同以及劳务合同的订立，这些合同的背后实际上都是特定的法律关系。并且将上述行为方式进行总结，我们可以认定财产性利益的取得方式实则为两种，即债权的取得和债务的免除或延长 [ 8 ]。因此，财产性利益是由于债权债务关系而产生的，债权请求权实际上就是财产性利益的本质。但是又不宜对其进行扩大解释，刑法中的财产性利益不能完全等同于民法中的债权。 第三，财产性利益既然与民法中的债权相对应，那么根据债权的属性，可以得出财产性利益为一种抽象的事物，并不依附于价值实体而存在，其仅蕴含于特定的法律关系之中，载体的消失与否并不能决定财产性利益的有无，权利凭证最多只能对该关系进行证明。 综上所述，刑法中的财产性利益是一种以经济价值为核心、以债权请求权为实质、需与狭义的财物相区分的且不依附于价值实体的抽象概念。
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user: 3. 财产性利益的基本特征 如上所述，可以看出仅从该抽象概念对其进行界定还不够完善，为了防止处罚不当，笔者将该抽象概念具体化，从中提炼出财产性利益的一般性判定标准，即论述财产性利益的基本特征。作为刑法上特有的概念，财产性利益与狭义的财物有异同之处，既拥有广义的财物的特性也拥有与狭义的财物相区别的独立的特征。对其进行总结，笔者认为财产性利益应当具有如下几个特征。 (一) 非物质性 非物质性这一特征来源于财产性利益不依附于价值实体这一构成要件。财产性利益与狭义的财物作为刑法中财产的下位概念，二者是并列的关系，有着明显的区别，从字面上进行理解，可以将狭义的财物称之为财产性物质，这恰好与财产性利益相对应，因此这二者之间的区别就在于狭义的财物必须是具体的物质，而财产性利益是一种抽象的利益形态。为此，与财物相反，财产性利益具有非物质性，因而在侵害财产性利益时，并不一定造成某种物质的损耗，只是某项请求权的丧失。 (二) 属他性 要成为财产犯罪的对象则必定有被他人占有的过程，也就是说受害人对某项事物享有的权利被他人非法地改变，因此这一事物一开始必定是属于特定的个人或集体所有而并非可以由大多数人共同占有的。属他性应当有两种理解，一是该事物是被他人所有的，二是指被他人占有的。 (三) 管理可能性 财产犯罪是指行为人使用刑法禁止的手段将他人的财产占为己有，使他人丧失对财产的实际控制，从而实现自己对财产的占有使用的行为，这就决定了可以作为财产犯罪对象的财产性利益必须是能够被控制与管理的，如果不能被管理，行为人就不可能通过刑法所禁止的手段实现对财产性利益的控制，也就不能认定被害人遭受了损失。对侵害人而言，如果其无法对该利益进行转移或者毁坏，也就无法对被害人的利益造成损害。 对于取得型财产犯罪而言，这种管理可能性应当是指可转移性，也就是说被害人对财产的占有转移给了侵害人；对于毁坏型财产犯罪而言，则要求该利益是能够被毁弃的。比如行为人毁灭借条的行为，虽然利益存在于法律关系中，不容易被消灭，但当证明该法律关系的唯一凭证被毁灭时，该行为就会造成被害人难以举证，债权无法实现的后果，进而侵害了被害人的财产性利益。 (四) 客观的经济价值性 首先根据日本与我国对财产性利益界定的通说概念，认定其必须具备一定的财产价值。如果某件事物没有任何财产价值，侵害它就造不成很大的社会危险性，也就没有必要让刑法进行干预。除此之外，从“财产性”这一定语来看，也可以得出其必须具备某种经济价值这一结论，有偿的事物才能成为财产犯罪的对象，例如有偿的劳务。在现实生活中，行为人利用欺骗的手段，使得他人为自己照看小孩，在这种情况下，他人所提供的“劳务”本身就是无偿的，并不具有赚取酬劳的意图，所以这种情况下的“劳务”不属于财产性利益。 其次财产性利益的经济价值必须得是客观的，因我国对于财产犯罪的量刑大多是以数额为标准衡量的，若财产性利益的经济价值可以是主观的，在对其进行裁量时难免会混入法官的主观臆断 [ 9 ]。虽然其本身不是一种实体，但是所代表的经济价值是客观存在的，必然在一定情形下得以出现，可以被金钱所衡量，一些为了满足自己精神需求的事物不应当认定为刑法中的财产性利益。而且该客观的经济价值应当是社会上一般人所能认可的数额，不能仅仅依据少数人的主观感受来衡量。 总而言之，只有满足上述四个特征的事物才可以被认为是刑法中的财产性利益。
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user: 4. 财产性利益界定的具体问题 因刑法理论上对于许多财产的属性尚存在较大的争议，典型的如通信线路与电信号码、网络虚拟财产以及劳务，这就给司法审判中如何对该些财产进行的犯罪定性带来了诸多不便，笔者根据上文对财产性利益的界定来判定能量、虚拟财产以及知识产权的财产属性以此来解决实务中的问题。 (一) 通信线路与电信号码 随着社会经济发展，人们的管理能力增强，以前不可控制的物逐渐被人们所利用，诸如风能、热能、太阳能等能源。以电能为例，它满足了我们对生活生产的需要，而且为了使用它我们必须支付相应的对价，因此以电能为代表的能量和财产性利益同样具备客观的财产价值性。关于能量是否属于财产性利益，学界的看法比较单一，大多认为能量是一种与财产性利益并列的无体物。然而与能量相似的一种客体，通信电路与电信号码的财产属性争议较大。刑法第二百六十五条中的通信电路和电信号码的复制和盗用属于侵犯无体物还是财产性利益。笔者认为该行为属于侵犯财产性利益。第一，行为人的复制和盗用行为并没有对其造成损耗，而无体物的存在需要依托于某种形式的空间，因此对其进行侵害必然会造成无体物的损耗；其次，该行为侵犯的是运营商的对价支付请求权，也就是债权，行为人通过盗窃行为减少了运营商的既得利益，导致了他人遭受损害这一后果。最后，通信电路与电信号码是能够被人为控制与管理的，行为人的盗用行为对其进行了转移。由此看来，通信线路与电信号码符合财产性利益的特征，该种情况归入财产性利益来说更为合适。 (二) 网络虚拟财产 陈兴良教授认为，网络虚拟财产是指具有财产价值、以电磁数据形式存在于网络空间的财物 [ 10 ]。常见的有网络账号、游戏装备和电子货币等 [ 11 ]。随着社会的不断发展，生活中非法占有他人虚拟财产的案件也在不断涌现。但是对于这类案件如何处理，实践和理论上都存在不同的观点。网络虚拟财产能否成为财产犯罪的对象在刑法学界仍存在争议，但笔者认为随着互联网的不断深入发展，对其进行保护是极其必要的，因此广义的财物应当包括网络虚拟财产。在肯定对其进行侵犯能构成财产犯罪后，理论上学者们对虚拟财产属于什么性质的财产也有不同的观点，目前主要有两种观点。 1) 虚拟财产属于财产性利益 有学者认为，网络虚拟财产是一种财产性利益。具有如下理由：① 其具有经济价值，现实中人们之间的虚拟财产交易使得其具备了商品的一般特征，如游戏账号，玩家在该账号上投入了大量的金钱和时间。② 虚拟财产具有管理可能性。其使用、交换都能通过网络来实现。③ 网络虚拟财产的实质是一种债权请求权，这个观点被称为“债权说”，支持该学说的学者认为软件、游戏的运营商与其用户、玩家签订的是服务合同，购买者处分虚拟财产的行为实则在行使债权。虚拟财产自身并无价值，而是运营商提供服务从而使其具备了价值。 2) 虚拟财产属于无形财产 也有一部分学者认为虚拟财产应当属于无形财产。理由是：① 无形财产的无形性在于其财产价值的体现需要通过人类的抽象思维来实现，而虚拟财产恰好符合这一点。② 无形财产的实质是一种信息，而网络虚拟财产实则为一种电磁信息。针对网络虚拟财产属于财产性利益这一观点，该学者认为财产性利益比无形财产更具有形性，网络虚拟财产作为一种信息，其实现价值的过程是主观的、抽象的，不仅形式是无形的，客体行为也是无形的。 对此笔者赞成第二种观点，认为虚拟财产不属于财产性利益，而应当属于无形财产，但是对于理由部分有待商榷。不可否认的是，虚拟财产与财产性利益具有不少共同点，比如都具有客观的经济价值性和非物质性，因此就有学者常常将虚拟财产与财产性利益混为一谈，但是对其进行深究，可以发现共同点之中也是有细微的不同之处的。虽然无形财产与财产性利益一样，同样是不能触摸的物品，体现为某种权利，但是在存在形式上二者有着根本区别。财产性利益是一种抽象意义上的有形财产，其存在并不完全依附于物质载体，直接存在于抽象的法律关系之中，只要在一定程度上可以被认可，即使没有物质载体也能实现财产性利益这一债权请求权。例如即使债权人债务人之间的借条被消灭，债务人基于诚实信用原则也可以将借款归还。然而对无形财产来说，其存在就必须依附于物质载体本身，若失去了网络空间这一载体，虚拟财产就无法独立使用，实现其经济价值。另外从学者的论证理由中可以看出，辨别虚拟财产是否属于财产性利益还要看其是否为一种债权。笔者认为虚拟财产不是一种债权。上文中已经说到，债权是一种抽象的意义，由法律拟制而产生，然而网络虚拟财产虽然依托于电磁数据的形式存在，却是一种具体的事物，由人的技术手段而产生。网络世界的虚拟财产好比现实中的商品，都是明码标价的，具有客观的经济价值，而一般的债权无法借助自身体现其价值特征，虚拟财产本身就体现了财产价值，其实现价值并不需要借助人类的抽象思维，只是需要网络空间这一载体。因此其更接近于一种物权，购买者一旦购买了某种装备或技能即可占有，能够随自己的意思进行处分。因此，不能将虚拟财产认定为是一种债权，当然也就不属于财产性利益。 综上，网络虚拟财产因其实质以及特征不属于财产性利益，而实践中盗卖虚拟财产的行为可以构成盗窃无形财产这一财产犯罪。 (三) 劳务 劳务是指在日常生活中为满足他人物质或者精神上的需求而提供的某种具有特殊价值的服务。在日本刑法理论中关于劳务是否属于财产性利益已经没有任何争议，通说认为劳务、服务的提供应当属于财产性利益。目前占据主流的有两种学说，分别是债务免除说和有偿劳务说。有偿劳务说认为对劳务本身的性质应有所限制，应限于有偿劳务、伴有对价的劳务 [ 12 ]。诸如谎称母亲突然患病而让朋友用车接送等行为，显然不能构成诈骗罪。债务免除说认为由于提供的劳务本身具有非转移性，因而不属于财产性利益，只有确实利用了有偿劳务之后，但最终以各种手段逃避支付相应对价，这种行为才构成财产性利益犯罪。两种学说的根本区别就在于构成犯罪既遂时间的不同，债务免除说认为只有在通过欺骗手段得以免于车费之时才构成既遂，有偿劳务说则认为在出租车开始运行时，即构成既遂。对比日本，中国关于劳务是否属于财产性利益还存在争议，有学者持否定的态度。 本文认为劳务本身不是财产性利益，首先因其本质是人的一种行为，不是一种财产权利。其次，劳务本身并不一定产生对价，不一定具备客观的财产价值。正如有偿劳务说的观点，只有经过双方意思合意，如出租车司机与乘客之间就达成了一种合意，这样的劳务才能具备经济价值。因此，以暴力方法强迫他人劳动一般不构成抢劫罪。最后，财产性利益的特征之一是管理可能性，就劳务本身而言，一个人是否提供服务是他人无法控制的，且行为人拒不支付对价的行为侵害的不是劳务本身，因劳务并没有遭受损耗。因此，骗取劳务的行为不构成诈骗。从本质上看，行为人享受服务后不支付报酬的行为造成的结果是服务提供者没有得到应得的报酬，使行为人没有减少应当减少的财产数额，因此可以说，该行为侵犯的是被害人的债权请求权，免除了自己的债务，进而获得了财产性利益。 综上，有偿劳务本身不是财产性利益，只是财产性利益产生的前提之一，在提供有偿服务的场合，行为人最终逃避支付对价的行为可以以财产性利益犯罪定罪。
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user: 5. 结语 财产性利益作为一个域外的名词，在我国目前研究较少，因此其算作是一个新概念。我国学者讨论较多的是财产性利益能否成为财产对象这一问题。本文立足于财产性利益可以成为财产犯罪的对象这一观点，从而肯定财产性利益属于广义的财物。通过总结日本刑法学说以及我国目前的刑法理论，笔者先对财产性利益下了一个较为笼统的概念，进而从其基本特征进行展开，将其概念具体化。最后用该概念对理论和实践中备受争议的标的进行判定其是否属于财产性利益来解决实务中的问题。鉴于笔者学识有限，文中部分观点尚有论述不足之处，但若能明确财产性利益的定义，便可有利于司法实践。
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user: 摘要 为了提高智能小车自动避障控制的精度，本文提出了一种基于脉冲神经网络(SNN)的避障控制模型。该神经网络采用泊松编码方式，使网络模型不仅具有更明确的生物意义，还具有强大的计算能力。本文针对全连接网络结构导致计算量大的问题提出了一种基于STDP规则的稀疏概率连接网络结构，通过实验验证，该结构有效地减少了网络的训练时间，同时还提高了算法的效率和准确率。采用多个超声波传感器探测障碍物的方位，信息经过脉冲神经网络处理后，实现了智能小车对障碍物的安全避障控制。考虑小车与障碍物和目标点的距离、角度以及小车的行驶速度等多种路况，该模型采用灰色关联分析法选取相似路况进行模拟验证。本文分别对基于SNN、支持向量机(SVM)和BP人工神经网络(BP-ANN)的控制模型进行测试和评估。实验结果表明：SNN避障控制模型相比于其他模型有更高的控制精度和适用性，为智能车辆的开发避障控制算法提供了一定的理论依据和应用价值。
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user: 1. 引言 随着社会的发展使得汽车需求量急剧增加，缺乏驾驶经验的人群队伍日益壮大，当前社会对交通安全问题关注度越来越高，因此，积极推广智能小车自动避障系统的应用，有利于缓解道路交通拥堵和预防交通事故的发生 [ 1 ]。 目前，国内外提出的用于避障控制算法的传统模型有人工势场法 [ 2 ] 和虚拟力场法 [ 3 ] 等，上述方法存在精度低、计算速度慢、对于非线性映射的处理能力不理想等问题。支持向量机 [ 4 ] (support vector machine， SVM)模型具有较强的计算能力，能降低计算的复杂性，解决了小样本和高维数等问题，并且有优秀的泛化能力，但存在对于大规模样本训练以及多分类精度低等问题，并且还对参数和核函数选择敏感，核函数必须满足特定的Mercer条件 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。反向传播人工神经网络 [ 9 ] (back propagation artificial neural network， BP-ANN)不仅具有强大的并行能力和自学习，而且还可以执行复杂的非线性映射，但其网络算法的收敛速度慢，在大规模网络模型中处理历史数据的能力较低，对于处理网络样本依赖问题存在较大困难 [ 10 ]。 脉冲神经网络(spiking neural network， SNN)即第三代神经网络 [ 11 ]，为进行信息的传递和计算，其采用时间编码的方式将信息编码成脉冲序列形式，这种编码方式从信息的时间、空间以及频率等多方面进行融合，与其他类型的利用频率编码的神经网络相比，脉冲神经网络可以作为更复杂的信息处理工具。脉冲神经网络利用神经元的脉冲发放时间作为网络模型的输入和输出，不仅可以保证信息在传送过程中的完整性，而且能使网络拥有更强大的计算能力，实现了信息处理的高效性和完整性 [ 12 ]。而且脉冲发放时间只与神经元的输入有关，与脉冲的形状和大小无关，可以模拟任意连续函数和各种神经信号，使网络模型具有更强大的生物仿真性能 [ 13 ]。因此，本文建立基于脉冲神经网络的智能小车避障控制模型，并证明了该模型的适用性和有效性。
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user: 2. 网络训练算法与神经网络结构 脉冲神经网络框架大致由神经信息编码、神经元模型、训练算法以及网络结构组成，如图1所示。 图1. 脉冲神经元网络框架 对于脉冲神经网络而言，其基本组成单元是脉冲神经元模型，其模型选用泄露积分点火模型 [ 14 ] (leaky integrate and fired model， LIF)，LIF神经元工作原理简单，神经元的状态直接受输入信号的影响，当膜电位到达阈值电位时，神经元就会产生一个脉冲信号，随即神经元进入超极化状态和不应期状态，处在不应期状态下的神经元不受环境的影响，保持静息电位，直至进入下一个周期 [ 15 ] [ 16 ]。 2.1. 编码方式 由于信息在脉冲神经网络中传递的形式是脉冲序列，无法直接将数据信息传入网络中处理，因此，我们还需要对数据信息进行编码转换为脉冲序列。泊松编码机制 [ 17 ] 不仅相对其它编码机制来说其操作更为简单，处理速度更快，而且基于泊松编码的脉冲特别适用于STDP机制 [ 18 ]。泊松编码公式如下： p T ( n ) = ( r t ) n n ! e − r T (1) 每个输入变量对应的输入神经元发放的脉冲个数成泊松分布，其中n是激发脉冲的个数，rt为与输入变量值成正比的激发频率，t时间内未产生脉冲的概率为 e − r t 。 2.2. 网络训练算法 网络训练算法采用无监督学习方法——脉冲时间依赖可塑性机制，简称STDP学习规则。突触前神经元i与突触后神经元j建立一个神经连接，其突触权重为 w i j ，STDP学习规则认为，在一个时间窗口内，若突触前神经元i被激活后，突触后神经元j很快被激活，说明神经元i和神经元j之间具备紧密先后关系，则增强这两者之间的联系，即 w i j 增大；若突触后神经元j被激活后，突触前神经元i才被激活，说明神经元i和神经元j之间具备相反关系，则降低神经元i与神经元j之间的联系，即 w i j 减弱 [ 19 ]。其模型公式如下： Δ W i j = { A + exp ( Δ t τ + ) when ​ ​ Δ t ≥ 0 ; A − exp ( Δ t τ − ) when ​ ​ Δ t < 0. (2) 其中， Δ t = t p o s t − t p r e ， t p o s t 表示突触后神经元被激活的时间， t p r e 表示突触前神经元被激活的时间； Δ W i j 为神经元之间的突触权重的变化， A + 与 A − 突触权重变化的最大值，均大于0， τ + 和 τ − 为不同神经元模型的时间常量。 若 Δ t ≥ 0 ，则突触前神经元i到突触前神经元j之间的连接强度增加，反之则降低。 2.3. 脉冲神经网络结构 一般根据网络结构是否改变可将脉冲神经网络分为静态脉冲神经网络和动态脉冲神经网络，静态脉冲神经网络是指在训练过程中只改变权重等参数，不改变网络中的神经元数量和层数；动态脉冲神经网络不仅在训练过程中权重的改变，神经元数量和连接方式也存在动态调整 [ 20 ] [ 21 ]。本文采用前馈型全连接脉冲神经网络，网络结构如图2所示。由于网络结构采用的是无监督学习规则进行学习，所以引入抑制层进行竞争，这样可以让获胜神经元的权重增加，而其它神经元的权重减少，能够有效的降低训练过程中的噪声，得到更好的训练效果。 图2. 全连接STDP脉冲神经元结构 输入层神经元数量为n，激励层神经元数量与抑制层神经元数量相等，均为m。在传统的全连接STDP网络结构中输入层神经元与激励层神经元之间采用全连接方式，激励层神经元与抑制层神经元采用一对一连接方式，为了构建一种竞争机制，将抑制层神经元与激励层的其他神经元进行一对多连接，激励层神经元与输出层神经元是一对一的方式进行连接。 但在上述全连接网络中，每一个突触都基于STDP规则更新权重，会导致计算量呈指数型增加。为了减少网络的计算量，本文提出了一种基于STDP规则的稀疏概率连接的网络结构，其连接示意图如图3： 图3. 基于STDP规则的稀疏概率连接的脉冲神经元网络结构 将输入层与激励层的连接权重设置为同一个值，权重值如下： w k = w k 1 = w k 2 = ⋯ = w k n ， (3) 同时将输入层与激励层之间的连接概率进行更改，令 p k i = 1 − s 2 ( s + α n ) (4) 其中 p k i 表示第k个输入层神经元与第i个激励层神经元连接的概率，s表示激励层神经元发放的脉冲数量，n表示输入层神经元数量； α 为调节参数，其表示方式是： α = { s 0 n s 0 > n 1 s 0 < n (5) 其中 s 0 表示在全连接状态下通过一串驱动信号Q得到的激励层脉冲数量，Q的表示方式是： Q = M A X + M I N 2 (6) 网络连接概率的训练流程图如图4所示： 图4. 网络连接概率流程图 通过多次实验得出网络连接概率为0.5时，网络计算效率最佳。
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user: 3. 基于SNN的小车自动避障控制模型 3.1. 避障控制设计模型 脉冲神经网络的输入由小车当前的车速，小车当前时间分别与障碍物和目标点的距离以及小车与目标点之间的夹角这四个部分构成 [ 22 ]。结合COOPELIASIM软件和MATLAB软件，可以通过在小车身上安装三个超声波传感器如图5所示，来获取小车与左方、前方和右方的障碍物之间的距离D 1 ~D 3 、小车前方与目标点的距离D 4 ，通过计算可得小车与目标点之间的角度 ψ 、小车当前的车速v以及小车左轮与右轮的速度，利用小车左右的轮速差来实现自动避障的行为，如图6所示。 小车在行驶过程中左轮和右轮的速度计算公式如下： { v L = v − w D v R = v + w D (7) 式中：v代表小车的运行速度，w代表运行的角速度，D表示常量，根据公式(7)可知，影响车轮转动速度的主要因素是小车当前的运行速度以及角速度等。 图5. 传感器安装分布图 图6. 避障控制器设置 下图7是基于脉冲神经网络的避障控制设计模型。 图7. 基于脉冲神经网络的自动避障模型 3.2. 避障模型的相似路况选取 本文采用灰色关联分析法 [ 23 ] 确定与测试样本路况最接近的训练样本，具体步骤如下。 步骤1 本文的避障模型数据采用每间隔10 s采集小车当前的运行路况，为了更准确地选取相似路况，在构造路况特征向量时，统计训练样本中与采取避障行为数据相对应的不同时刻的路况信息作为初步样本，即传感器分别测得的小车与障碍物和目标点的距离、小车当前的车速以及小车与目标点之间的角度，即 X i j = [ x i j 1 ， x i j 2 ， x i j 3 ， x i j 4 ] (8) x i j 1 = [ l i j 1 ， l i j 2 ， l i j 3 ] (9) x i j 2 = l i j 4 (10) x i j 3 = v i j (11) x i j 4 = φ i j (12) 其中： X i j 为第i个训练数据样本中第j时刻小车所处的历史路况集合。 x i j 1 表示第i个训练数据样本中第j时刻传感器测得的小车与障碍物之间的距离特征向量； x i j 2 为第i个训练数据样本中第j时刻传感器测得的小车与目标点之间的距离特征向量； x i j 3 为第i个训练数据样本中第j时刻小车当前的车速特征向量； x i j 4 为第i个训练数据样本中第j时刻小车与目标点之间的角度。 步骤2 为减少数据指标之间量纲的影响，对路况特征向量进行标准化处理，公式为： x ′ i j ( k ) = x i j ( k ) − x i min ( k ) x i max ( k ) − x i min ( k ) (13) 其中： x ′ i j ( k ) 为第i个历史路况数据样本中第j时刻的第k个路况特征分量， x i min ( k ) 和 x i max ( k ) 分别为第i个历史路况数据样本中第k个路况特征分量的最大值和最小值。 步骤3 计算测试路况数据样本和第i个历史路况数据样本中第k个路况特征分量的关联系数为 ε i j ( k ) = min i min k | x ′ ( k ) − x ′ i j ( k ) | + ρ max i max k | x ′ ( k ) − x ′ i j ( k ) | | x ′ ( k ) − x ′ i j ( k ) | + ρ max i max k | x ′ ( k ) − x ′ i j ( k ) | (14) 其中： x ′ ( k ) 为标准化后测试路况数据样本中第k个路况特征分量， x ′ i j ( k ) 为标准化后的第i个历史路况数据样本中第k个路况特征分量； ρ 为常量，本文选取0.6。 步骤4 为计算第i个历史路况数据样本和测试路况数据样本的总关联度R，按照历史路况的时间顺序排列，取 R ≥ 0.8 时靠近测试路况数据样本的第b个历史路况，本文b = 2。 R i = 1 u ∑ k = 1 u ε i j ( k ) (15) 其中：u为路况特征向量的分量个数。 3.3. 神经元个数的确定 小车在行进过程中，在一分钟内每隔10 s收集一次路况信息的数据量作为网络模型输入层神经元的个数，通过模型计算处理得到的信息数据量作为输出层神经元的个数，即传感器在一分钟内不同时刻收集的距离数据，再通过计算出得当前小车的速度以及与目标点的角度等数据量作为输入层神经元的个数，同时通过模型计算得到的小车的加速度和转向角度等数据量作为输出层神经元的个数。 由图2可知，激励层神经元与抑制层神经元个数相等，由于激励层神经元与输出层神经元是一对一连接，所以激励层神经元个数与输出层神经元个数也相等。 3.4. 基于SNN的小车自动避障控制方法流程图 综上所述，下图8是基于SNN的小车避障方法流程图。 图8. 避障方法流程
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user: 4. 仿真实验 为了验证本文提出的基于SNN智能小车自动避障算法模型的有效性和准确性，结合COOPELIASIM、MATLAB(R2019b)和NEST软件作为仿真平台，以PYTHON3.6为编程环境编制了模拟仿真实验程序，来测试智能小车的避障行为的可行性。记录5组在一分钟内每隔10 s通过超声波传感器采集的距离数据计算得出小车当前的车速以及小车距离目标点的角度作为初步样本数据。分别采用SNN、SVM [ 24 ]、BP-ANN三种模型对样本数据中的小车偏转角进行计算预估，并记录相同路况条件下，采用这三种模型的小车的行驶轨迹。为控制变量，在用上述三种网络模型训练时，其相似路况的选取方法均采用灰色关联分析法。 4.1. 相关参数的设定 为了使网络结构的生物意义存在合理性，本文在模拟实验中设置的参数均在合理范围内。本文在根据文献 [ 25 ] 中关于网络参数的设定，并结合小车避障行为的相关特点，经过多次实验获得最佳避障行为的参数。如下表1所示： Table 1 Optimum structural parameters of different network model 网络模型 算法 输入层神经元数 激励层神经元数 抑制层神经元数 输出层神经元数 SNN STDP 36 12 12 12 BP-ANN BP 36 12 12 12 SVM 网络搜索 - - - - 表1. 不同网络模型的最优结构参数 4.2. 仿真结果及分析 4.2.1. 小车行驶轨迹结果分析 如图9中，在障碍物分布较为稀疏的条件下，通过这三种避障模型训练后输出的结果使小车采取避障的行为是比较接近的。当增加障碍物的数量和分布密度时，如下图10所示，SNN模型和BP-ANN模型获得的结果几乎无太大变化，而采用SVM模型的小车行驶轨迹出现了大幅度变化。因此，SNN网络模型相对SVM模型其更具有适应性和稳定性。 图9. 不同网络模型下的小车运行轨迹 图10. 增大障碍物数量不同模型下小车运行轨迹 4.2.2. 小车转向角结果分析 通过SNN、BP-ANN和SVM三种避障网络模型对小车在同一时间段内不同时刻下的转向角度进行预测，每组共记录6个值，如下图所示： 图11. SNN模型的转向角度结果示意图 图12. BP-ANN模型的转向角度结果示意图 图13. SVM模型的转向角度结果示意图 避障网络模型的预测结果从上图11~13中可以看出，这三种模型中SNN模型和BP-ANN模型的对比结果较为吻合，并且相对于BP-ANN模型来说，SNN模型的转向角预测结果曲线更贴合实际结果曲线，但通过SVM模型得到的值却与实际值相差较远，与实际曲线的重合率相对于其他两种模型更低。 4.2.3. 准确率 将本文算法模型分别与BP-ANN模型和SVM模型在测试集上的分类效果进行对比如表2所示。 Table 2 Accuracy of SNN， BP-ANN and SVM model 避障模型 准确率 SNN 97.2% BP-ANN 95.5% SVM 92.3% 表2. SNN、BP-ANN和SVM模型的准确率 综上所述可以看出本文研究的SNN算法模型相对于BP-ANN模型和SVM模型，避障精度有所提高，避障结果稳定性也有了一定的改善，所以，SNN模型为最佳避障模型。
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于脉冲神经网络的智能小车自动避障控制模型。脉冲神经网络作为“第三代神经网络”，不仅功耗低，计算能力强大，还附带时空信息和生物仿真性能等优点，使避障控制模型具有更好的学习能力。本文主要研究了基于无监督学习的脉冲神经网络的连接结构和学习算法，在现有的STDP规则的全连接网络中提出了稀疏概率连接网络结构，提高了脉冲神经网络的效率和性能。在建模过程中，根据测试样本数据中小车与障碍物的距离、角度以及小车的行驶速度等路况，采用灰色关联分析法确定了训练样本中的相似路况，使得模型对于不同的路况信息有更好的适用性。通过实验验证了SNN模型相对于SVM、模糊神经网络和BP-ANN模型有更好的有效性和适用性，因此，本文提出的基于SNN的小车的自动避障算法模型为智能车俩开发避障控制算法提供了一定的理论依据和应用价值。
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user: 摘要 传统的基于“用户–项目”二维推荐系统不考虑用户或项目相关的情景信息，使得推荐系统在项目与用户需求匹配过程中自适应性不够，进而导致个性化推荐质量不高。本文在分析态势信息推荐中涉及的关键因素的基础上，将情景信息融入到传统的基于“用户–项目”的推荐系统中，构建了多维多层次战场态势信息推荐模型，将二维推荐模型扩展为多维推荐模型，以提高推荐系统的准确性。
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user: 1. 引言 情景(context)，也称上下文，是指任何可以用来描述实体情形和特征的信息，其实体可以是人、位置、或是与用户和应用交互相关的物理的或虚拟的对象，包括用户和应用本身 [ 1 ] [ 2 ]。传统的“用户–项目”二维推荐系统作用于项目与用户构建的两维空间中，强调项目与用户需求的协同与匹配，而没有考虑将与用户或项目相关的情景信息(如时间、地理位置、用户行为状态、项目状态、网络条件等)包含进来，这就是所谓的忽略了“情景行为” [ 3 ]。事实上，用户在特定“情景”中与系统交互以及在某一情景中对项目的偏好情况可能与在另一情景中情况不同，也就是说用户的兴趣会随着所处的环境和外部各种因素的影响而发生变化，出现所谓的用户兴趣漂移。这将使得传统的“用户–项目”两维推荐系统在项目与用户需求匹配过程中自适应性不够，进而导致个性化推荐质量不高。将情景信息融入推荐流程来处理对用户的偏好建模和预测问题，可以提高泛在环境下推荐的精准度，真正实现个性化推荐。 信息化条件下，随着作战域的不断扩展和延伸，作战力量日趋多元化复杂化，战场态势数据量呈“爆炸式”增长，这些数据信息具有高并发、强实时和不完整等特点，要求指挥控制系统必须及时、准确地将态势信息推送给不同层级的作战人员。然而，对于指挥员来说，传统的基于内容的和基于协同过滤的“用户–项目”的二维信息推荐系统显然是不能满足做出有效军事决策的需要。指挥员从领受任务开始，就需要对从接受任务到任务执行之间的可用时间、作战任务规划时间、作战准备时间、战场情报准备情况等进行初始分析和评价。在任务分析阶段，以分析上一级指挥机构指令为起点，充分领会上级意图。做好战场情报准备工作，能够帮助指挥员进一步理解战场态势，以确定自己需要承担的具体作战任务，也为正确决策提供重要的信息支撑。 以上这些工作的完成受到很多因素的影响，不仅受指挥员主观因素的影响，还受客观因素的影响。所以传统的情景无关的推荐方法，无法真正基于任务需求实现个性化的信息推荐，对指挥员做出正确的军事决策帮助不大。基于此，本章设计了基于情景感知的战场态势信息推荐模型，将情景信息融入到传统的基于“用户–项目”的推荐系统中，将二维推荐系统扩展为多维推荐系统，以提高推荐系统的准确性，提升指挥员对信息的检索、甄别、选择和有效利用的能力，辅助指挥员正确决策。