18、暴力行为和再犯的可预测性

暴力行为和再犯的可预测性

1. “预见”未来在刑事案件裁决中是否相关

在刑事案件裁决里,“预见”未来看似是个具有挑衅性的话题。虽然审判旨在重构过去发生的事实以确定罪责,但刑事系统往往也重视被告未来可能的行为。在刑法和刑罚学领域,关于被告未来行为在量刑时应占多大比重的争论十分激烈。可以说,预测未来再犯与被告个人自由之间的关系,深深嵌入了当代刑事司法体系中,至少在整个西方法律文化中是如此。

正因如此,风险评估成为数字革命应用较为密集的领域之一。风险评估工具基于对相关人群样本数据集的统计评估,目的是构建模型,为个人潜在犯罪或再犯的可能性打分。近年来计算能力的提升和大量复杂数据集的出现,为这一传统研究领域注入了新动力。

不过,不同法律传统在这方面存在差异,普通法和大陆法的区别对刑罚和量刑理论的讨论影响深远,普通法与大多数欧洲大陆国家的法律体系有着明显不同。

1.1 刑事诉讼中需要“预测”的领域

多数西方司法管辖区在两个领域的司法决策会基于对被告未来行为的“预测”:
- 保释 :通常处于刑事诉讼的起始阶段,保释决策反映了刑事法律体系的基本原则。审前拘留(一般指在定罪前对嫌疑人采取的不同国内强制措施)通常服务于“程序”目的,主要是防止嫌疑人潜逃、伤害他人或销毁证据。
- 量刑 :处于刑事诉讼的末尾,是定罪后根据具体规范或指南确定公正刑事制裁的过程,直接反映了一个法律体系在特定时期所认可的众多惩罚理论和概念。

这两个决策都涉及风险评估,可能是影响诉讼进程的“程序风险”,如潜逃;也可能是“实际风险”,如服刑后再犯(前提是被告不被认为患有精

【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置与程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等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用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证与系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
### 暴力行为检测预测模型的构建、实现方法与评估 #### 构建暴力行为检测预测模型的关键要素 在构建暴力行为检测预测模型时,深度学习技术被广泛应用。这类模型能够通过分析视频流中的动作场景来自动识别暴力行为的发生,相比传统方法具备更高的准确性实时性[^1]。 对于具体的技术实现路径而言,YOLO(You Only Look Once)系列模型因其高效的对象检测能力而成为热门选择之一。特别是当YOLO与其他专门针对人体姿态估计或动作分类的方法相结合时,可以在监控环境中有效追踪人物并判定是否存在攻击性的举动[^2]。 #### YOLOv7的应用实例 以基于YOLOv7 tiny/l/x版本为例,在公共生活场景下的应用展示了如何利用这些预训练好的神经网络架构来进行危险人员持刀行凶等异常事件的早期预警。此案例不仅强调了算法本身的重要性,还突出了根据不同应用场景调整超参数以及优化性能指标的实际意义[^3]。 #### 实现流程概述 - **数据收集与标注**:获取包含正常活动及各类暴力冲突情景在内的大量图像/视频片段作为训练样本;确保每张图片都附有精确的人体边界框位置及其对应的动作标签。 - **特征提取**:采用卷积层从输入影像中抽取空间分布特性,并借助循环结构捕捉时间维度上的变化趋势。 - **目标定位与分类**:运用改进版单阶段探测器如上述提到过的YOLO变种完成多尺度物体侦测任务的同时赋予各候选区域相应的类别概率得分。 - **决策融合**:综合考虑多个连续帧间的信息关联度,最终给出是否触发警报的通知建议。 ```python import torch from yolov7 import YOLOv7 model = YOLOv7(pretrained=True) def detect_violence(frame): results = model.predict(frame) for result in results: label, confidence = result['label'], result['confidence'] if 'violent' in label and confidence > threshold: return True return False ``` #### 性能评价标准 为了衡量所建立系统的有效性,通常会关注以下几个方面: - **精度(Precision)** 召回率(Recall) :用于描述正类别的检出情况; - **F1-Score**: 综合考量Precision与Recall之间的平衡关系; - **平均绝对误差(MAE)/均方根误差(RMSE)** : 对于回归型输出可用来量化预测值同真实值间的差距大小; - **处理速度(FPS)**: 表征整个流水线运行效率高低的重要因素。
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