14、刑事司法中的可预测性与决策挑战

刑事司法中的可预测性与决策挑战

1. 自动化生成证据与公平审判

在司法案件的裁决中,需要在专家意见和司法权威之间建立可接受的平衡。当前,欧洲人权法院(ECtHR)认可的趋势是,将对证据合法性的控制纳入“诉讼程序的整体公平性”之中,这使得法官在其中扮演核心角色。传统的证据法,包括排除规则和评估规则,似乎正逐渐淡出,取而代之的是由法官进行的微妙平衡测试。

自动化生成证据的影响

自动化生成的证据是否会导致在评估证据可靠性时司法角色的相对化,迫使法官依赖信息通信技术专家几乎不容置疑的意见?我们可以从处理其他科学证据(如DNA分析或神经科学证据)的经验来审视这个问题。起初,法院在评估这类证据时较为犹豫且不熟悉,但后来成功地将科学规则融入人类审慎准则之中。

被告权利与证据排除

当被告声称无法评估自动化生成证据的可靠性,从而剥夺了其“有效影响法院判决”的机会时,从平等武装原则来看,法院排除该证据似乎是合理的。在许多情况下,技术能够为自动化生成的证据提供充分的验证,但当事后验证不可行时,法院应将“黑箱证据”排除在对被告有罪的裁决之外,以避免违反公平审判的基本要求——平等武装原则。

决策流程

graph LR
    A[被告提出无法评估证据可靠性] --> B{法院判断事后验证是否可行}
    B -- 可行 --> C[评估证据有效性]
    B -- 不可行 --> D[排除“黑箱证据”]
    C -- 有效 --> E[纳入证据进行裁决]
    C -- 无效 --> D
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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