检察日报:需从预防犯罪视角对私人数字货币实施刑法规制

西南政法大学法学院的文章提出,私人数字货币犯罪因严重社会危害性需纳入刑法范畴。建议增设擅自发行数字货币罪,取消伪造货币罪的限制,并修正持有、使用假币罪,以应对私人数字货币带来的挑战。

检察日报1月14日发表西南政法大学法学院、重庆市新型犯罪研究中心曾婕署名文章《从预防犯罪视角对私人数字货币实施刑法规制》,文章指出,为了维护货币的发行和流通秩序,世界上大多数国家都通过刑法来规范与货币相关的行为,同时用刑罚来惩罚涉及货币的犯罪行为,甚至以重罪予以打击。私人数字货币犯罪属于新型犯罪,具有严重的社会危害性,尤其是会给国家的货币体系造成极大的冲击。因此,对私人数字货币犯罪进行刑法规制,及时完善刑法漏洞,是当前治理私人数字货币领域各种问题的首要任务。首先,增设擅自发行数字货币罪。其次,取消司法解释、行政法规对伪造货币罪伪造行为的限制。再次,对持有、使用假币罪进行修正。私人数字货币出现后,私人数字货币的使用不仅包括作为货币使用,也包括作为金融工具或金融衍生工具使用;同时,行为人持有、使用的私人数字货币并非是伪造法定货币。
文章链接:https://www.tuoluocaijing.cn/kuaixun/detail-151546.html
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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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