21、金砖国家数字司法与智能合约的现状及挑战

金砖国家数字司法与智能合约的现状及挑战

金砖国家数字司法现状

在当今数字化时代,司法系统的数字化转型成为了全球趋势,金砖国家也在积极推进这一进程。以俄罗斯为例,其司法系统的数字化进程持续已久且逐步推进,背后存在技术、金融、社会等多方面原因。

2001 年,俄罗斯通过了 2002 - 2006 年的联邦目标计划“俄罗斯司法系统的发展”,开启了司法系统改革的尝试,主要目标是发展司法系统的物质技术支持和信息支持。2015 年,又通过了一系列相关法令,如“关于批准 2020 年前法院信息化发展概念”的法令,以及在莫斯科普通管辖法院基础上创建“司法”国家自动化系统试验区的法令,并针对俄罗斯联邦最高法院制定了活动信息化概念。

起初,电子形式的程序行动主要涉及提交索赔的程序,约三年后才可以下载索赔附件。法律还规定了通过视频会议举行庭审的可能性。在新冠疫情限制措施期间,为应对疫情传播,俄罗斯通过相关法令,要求法院在技术可行的情况下,使用视频会议系统启动案件审理。然而,这一时期也暴露出司法系统的诸多弱点和问题,初期多数案件的审理被推迟,随后在大多数民事案件中,法官尽可能转向数字模式解决纠纷,但目前还不能说实现了完全的数字司法,只能说具备了以电子形式执行某些程序行动的可能性。

除俄罗斯外,其他金砖国家在数字司法推进过程中也面临着各种问题。在新冠疫情调查中,司法保护权利的形式暴露出诸多弱点。远程工作期间,数字技术在法律程序中的使用缺乏立法监管,导致纠纷审理的期限和程序被违反,许多法院将使用信使进行听证作为解决纠纷的唯一方式,但这种做法未来可能成为向上级机关投诉的依据。此外,许多国家由于缺乏技术支持和资金能力,无法转向新的互动模式。像南非、巴西和印度等国,其技术设备薄弱,难以引入区块

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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