专家辅助证人出庭质证实务运用之技巧

一、法定程序和战略战术之双重运用

从我们辩护人以辩护实务为视角,来看待和审视专家辅助证人出庭制度,该项制度具有运用刑事诉讼法定程序有效辩护战略,双重意义上的考量。

1、它具有刑诉法定程序运用之考量。根据该项制度规定,专家辅助证人出庭质证,是依据当事人、辩护人和诉讼代理人的申请而启动。也就是说,它已明定在法律规定之中,依申请而启动和运用,至于申请不申请,运用和不运用是你辩护人的事。运用它,可以服务于我们的辩护工作,不运用它就等同于相对作为某个案件辩护人的你,是空白的。

2、它具有有效辩护战略运用之考量。在我们办理的案件当中,哪些需要专家辅助人出庭,哪些需要提出申请,哪些不需要,就不用提出申请,这需要辩护人根据案件拟定的“辩护思路”,服务于“有成效”的辩护实际需要之考量。辩护人对案件作是的何种内容之辩护,是作无罪辩护、还是罪轻辩护,根据辩护需完成自己的有利辩点需要,申请专家证人出庭。

3、将其转化为自己实务战术之运用。将专家辅助证人出庭,转化为自己辩护工作中战术运用,成为对自己辩点有利之加大力度,增强火力,加强“发声”,让法官确认自己观点的可信,辩护得以完胜,而律师拿手捏来,采取的战术运用。

二、依申请启动专家证人出庭

根据刑事诉讼法的规定,辩护人和诉讼代理人对鉴定意见有异议,可以申请法院通知鉴定人出庭,人民法院认为有必要,可以通知鉴定人出庭,鉴定人拒不出庭的,鉴定意见不能作为定案的根据。

1、依据申请而启动。前已有过陈述,专家辅助证人出庭根据申请而启动。这里面申请又分两种情况:一是原案件材料里面已有鉴定意见,而我们辩护人对原鉴定意见有异议的,可以申请作出鉴定意见的人出庭对鉴定意见进行质证。二是原案件材料里面没有鉴定意见,而辩护人对于某个专业问题,又需要专家辅助证人出庭质证的,那么就应先对某个专业问题,向法院提出申请,要求对某个专业问题先进行鉴定,再提出专家证人出庭。也就是先要有鉴定意见,再有专家证人出庭。如果没有鉴定意见,是不能有专家证人出庭的,注意这里顺序不能搞反了。

例如:我们在去年办理的深圳龙岗区刘某被控入室抢劫案,我们就发现了被告人手上有刀伤,而这刀伤侦查部门在侦查讯问被告人时有进行拍照,但没有对伤情作出法医鉴定。而我们辩护人认为很有必要对被告人的手部伤,进行鉴定,并且专家证人需出庭质证,只有这样才能还原被告人的伤是如何形成了,从而服务于我们对被告人有利的辩点。因此,我们就对于刘某手上的伤,向有关部门多次提出了申请,要求作出法医鉴定,当鉴定意见出来,我们再申请专家辅助证人出庭。

2、在何种情况下申请。何种情况下申请启动专家辅助证人出庭,笔者认为这要视辩护人根据案件辩护需要,判断准确,拿捏得当,果断和坚决,却又不能失误。
    一种情况鉴定意见对我们有利,其他证据与鉴定意见之间存在冲突,而专家证人出庭,更能加固确立我们有利观点之情况,为了排除和打消公诉人、审判人员对于其他证据与鉴定意见之冲突质疑,申请专家辅助证人出庭;

二种情况,是鉴定意见对我们不利,经征询其他专家鉴定人意见,辩护人很有信心,可以通过申请专家证人出庭,在法庭上经过有效质证和问话,问出疑点问出鉴定意见与其他证据存在冲突,无法排除,从而引发审判人员、公诉人均对该鉴定意见采信产生动摇,使之不被采信,或再次鉴定,从而得出往我们有利面方向发展的,可以申请专家证人出庭;

三种情况,是鉴定意见对我们不利,辩护人通过申请专家证人出庭,能够在法庭上经过质证和有效问话,对鉴定意见得以完全摧毁,被完全否定,不能采信的情况。

这里要注意的两点:一点是如果内容对我方有利,而专家证人出庭,通过庭上质证和问话,可能对我们会不利或有利被动摇的,那么就不要再提出申请;二是如果内容对我们不利,通过专家证人出庭,会更为不利的,不利于为建立我们自己所需故事服务的,那么也不要提出申请。因为,这两情况下,提出申请专家证人出庭,反而会导致辩护人的辩护被动,使得辩护不利。这里,就需要辩护人根据自己辩护需要,判断准确,拿捏得当,提前作出布局和安排。

3、注意专家证人意见来源于客观又出自主观之特点。专家证人在法庭上的出庭和质证,相当于证人角色和地位。但是这种证人,他不是目睹了案件事实经过之证人,而且因为具备某领域内专门技能的人对某个专门问题的解答而出庭的证人。这种专门问题的鉴定意见书所鉴定的对象和在法庭上质证之鉴定检材,来源于客观,是事物之原本,也就是说鉴定对象是客观的,但是需要通过他们的主观得出,在法庭上也需要通过他们口中说出。因此说来源于客观,又出自他们的主观和口头表达。至于,客观是原本存在的,出自主观,是否准确,是否符合科学原理,那就需要判断鉴定程序是否合法,检材移交是否合法得当,鉴定过程是否符合规定,另外,鉴定人的从业经验,鉴定角度和能力深浅等,都会产生一定影响。这里面,甚至是鉴定科学专业领域内的知识,辩护人可以事先多征询其他一些专家的意见,从而确保在法庭上鉴定人出庭时,能有效应对和有效询问以及质证。

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三、法庭上询问专家证人

辩护人或诉讼代理人在法庭上,可以询问专家辅助证人。询问专家辅助证人应坚持一定的原则,和应以一定的角度、视角来决定如何询问鉴定人。

1、坚持一定的原则辩护人和诉讼代理人,在法庭上询问专家辅助证人,应坚持一定原则,笔者认为可以是“回到事实的原点,有利于自己主张”的原则。我们辩护人的诉讼活动,就是想配合法院的审判活动,依法维护司法公司,确保案件得到公正的审判,同时,也肩负着维护被告人合法权益之职业责任所在。当对鉴定人鉴定意见问题上时,以追究案件真实真相,回到事实的原点,还原事实之本来面目为原则,同时兼顾依法维护当事人的正当合法权益,确保案件得到公正审判,使得被告人得到应有的裁决和防止冤假错案的发生为质证原则。

2、依据一定的角度。在法庭上没有角度的发问、或询问,是会导致被动的。在法庭上胡乱问话,漫无目标,不遵循一定路径的问话,事先无准备的问话,为询问鉴定人之大忌。因为,这样势必导致会瞎问话,乱问话,问散话,不利于归纳对自己有利之处。漫无目标的问话,一来可能导致鉴定人的回答对我们不利,让审判人员作出对我们不利之判断;二来也浪费了专家辅助证人出庭可以树立和服务于我们辩点之有利的时机。

3、遵循一定的路径。询问鉴定人应遵循一定的路径,按一定的顺序进行,这样一来提问自己胸中有数,二为便于鉴定人回答,同时辩护人也可以瞬间判断鉴定人的回答是否对自己有利,还是不利,临机应变,作了处理,现炒现卖。通常可以按如下的顺序来进行询问:一是按证据形成之时间先后顺序,时间顺序是我们辩护人问话最常用之遵循之顺序。事物之原本、证据或鉴定意见之形成,都离不开时间的前后顺序,按时间的路径提问鉴定人,便于鉴定人回答,也便于审判人员同步作出理解;二是按物理原则之深浅顺序,鉴定之对象常是事物之原本,或是物证、书证等,它们均遵循一定的物理原理,因此,按物理深浅之顺序,由表到内、由外到里进行提问,也是一种遵循之顺序;三是按化学原理发生变化之顺序,既然是物体,也会有化学原理之变化发生,这时,辩护人可以按化学的原理发生变化顺序来作为进行提问之顺序。

4、前后对应衔接辩护人问话鉴定人,应留下悬念,注意与后面的律师对鉴定人出庭之质证对应衔接。也就是说,我们在询问鉴定人的时候,与之后对鉴定人出庭情况质证应对,留下空间和话柄。辩护人在询问专家辅助证人的时候,最好按一点一占点状状态来完成问话,不要问得太广泛,点与点之间有逻辑或关联关系。对于自己有利的地方,可以大胆的问,甚至进行追问,如果不能对自己有利的,那就要放过,不要再问了。在问的过程中出现不利点,或者让审判人员产生了疑问,这时要灵机应变,要进行追问,让鉴定人的回答,能够打消审判人员产生的疑问。

总之,辩护人在参与刑事诉讼案件过程中,根据自己案件的需要,从有利于自己的辩点,从服务于自己的辩护思路和为被告人所建立之故事考量,提前作出应对,可以大胆有效的申请和运用专家辅助证人出庭质证制度,更好的为我们的有效辩护工作服务。

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
水下垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:水下垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1049张图片 验证集:300张图片 测试集:150张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1049张图片 • 验证集:300张图片 • 测试集:150张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别: Aerosol(气溶胶罐) Aluminium blister pack(铝泡罩包装) Aluminium foil(铝箔) Battery(电池) Broken glass(碎玻璃) Carded blister pack(卡式泡罩包装) Cigarette(香烟) Clear plastic bottle(透明塑料瓶) Corrugated carton(瓦楞纸箱) Crisp packet(薯片袋) Disposable food container(一次性食品容器) Disposable plastic cup(一次性塑料杯) Drink can(饮料罐) Drink carton(饮料纸盒) Egg carton(鸡蛋盒) Foam cup(泡沫杯) Foam food container(泡沫食品容器) Food Can(食品罐) Food waste(食物垃圾) Garbage bag(垃圾袋) Glass bottle(玻璃瓶) Glass cup(玻璃杯) Glass jar(玻璃罐) Magazine paper(杂志纸) Meal carton(餐盒) Metal bottle cap(金属瓶盖) Metal lid(金属盖子) Normal paper(普通纸) Other carton(其他纸盒) Other plastic(其他塑料) Other plastic bottle(其他塑料瓶) Other plastic container(其他塑料容器) Other plastic cup(其他塑料杯) Other plastic wrapper(其他塑料包装) Paper bag(纸袋) Paper cup(纸杯) Paper straw(纸吸管) Pizza box(披萨盒) Plastic bottle cap(塑料瓶盖) Plastic film(塑料薄膜) Plastic gloves(塑料手套) Plastic lid(塑料盖子) Plastic straw(塑料吸管) Plastic utensils(塑料餐具) Polypropylene bag(聚丙烯袋) Pop tab(易拉罐拉环) Rope - strings(绳子-字符串) Scrap metal(废金属) Shoe(鞋子) Single-use carrier bag(一次性购物袋) Six pack rings(六罐环) Spread tub(涂抹桶) Squeezable tube(可挤压管) Styrofoam piece(泡沫塑料片) Tissues(纸巾) Toilet tube(卫生纸卷) Tupperware(特百惠) Unlabeled litter(未标记垃圾) Wrapping paper(包装纸) • Aerosol(气溶胶罐) • Aluminium blister pack(铝泡罩包装) • Aluminium foil(铝箔) • Battery(电池) • Broken glass(碎玻璃) • Carded blister pack(卡式泡罩包装) • Cigarette(香烟) • Clear plastic bottle(透明塑料瓶) • Corrugated carton(瓦楞纸箱) • Crisp packet(薯片袋) • Disposable food container(一次性食品容器) • Disposable plastic cup(一次性塑料杯) • Drink can(饮料罐) • Drink carton(饮料纸盒) • Egg carton(鸡蛋盒) • Foam cup(泡沫杯) • Foam food container(泡沫食品容器) • Food Can(食品罐) • Food waste(食物垃圾) • Garbage bag(垃圾袋) • Glass bottle(玻璃瓶) • Glass cup(玻璃杯) • Glass jar(玻璃罐) • Magazine paper(杂志纸) • Meal carton(餐盒) • Metal bottle cap(金属瓶盖) • Metal lid(金属盖子) • Normal paper(普通纸) • Other carton(其他纸盒) • Other plastic(其他塑料) • Other pl
内容概要:本文介绍了在MATLAB平台上实现的基于CNN-SVM融合模型的多特征分类预测项目,通过结合卷积神经网络(CNN)强大的自动特征提取能力与支持向量机(SVM)优异的分类泛化性能,构建了一种高精度、强鲁棒性的混合分类框架。项目详细阐述了模型的整体架构,包括数据预处理、CNN特征提取、全连接层输出、特征降维与标准化、SVM分类决策等模块,并针对多源高维特征融合、小样本不平衡、特征空间不匹配、模型效率与可解释性等实际挑战提出相应解决方案。文中还提供了部分代码示例和性能评估方法,展示了该模型在图像、医疗、金融等多领域的应用潜力。; 适合人群:具备一定机器学习和MATLAB编程基础,从事数据分析、智能系统开发或相关研究工作的高校师生、科研人员及工程技术人员;适合有一定深度学习背景、希望探索模型融合技术的中级开发者。; 使用场景及目标:①应用于多特征、小样本、类别不平衡的复杂分类任务,如医学图像识别、金融欺诈检测、工业故障诊断等;②提升分类准确率与模型泛化能力,同时增强决策可解释性;③为实际业务场景提供可复用、可扩展的智能分类解决方案。; 阅读建议:建议结合MATLAB深度学习工具箱动手实践,重点关注CNN特征提取与SVM分类的衔接流程,理解特征降维与标准化的关键作用,并通过调整网络结构、核函数参数等进行模型优化实验,深入掌握融合模型的设计思想与调参技巧
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