针对或者利用计算机网络实施,利用计算机实施财产犯罪定性问题研究

摘要:

利用计算机实施的财产犯罪中,机器只是充当工具的角色,不具有人格属性,所以计算机作为人们发生各种关系的媒介和载体,不可能成为法律上的主体,计算机没有自己的处分意识,一切行为都在人们的掌控之中,因而机器不能成为犯罪的对象。而计算机系统中的虚拟财产,根据它所处的具体环境,完全虚拟物的时候,它便不能成为刑法上的财物;当它能跟现实社会的经济交易产生关联时,便具有了财产属性,可以认定为财物;网上银行账户内的资金应当视为用户的财产,任何篡改转移的行为都是侵犯财产的行为。此类犯罪应当以侵入系统的时间作为犯罪着手的时间,以修改的金额能否为行为人所支配作为认定既遂的标准。对于许霆案件,应当以盗窃罪定罪,许霆原本要取100,却意外得到了999元,并且在明知机器故障的情况下,仍然继续取款,但凡一个能正常思考、具有正确良知的人都不会去拿不属于自己的钱财,所以他的行为毫无疑问地构成了盗窃。拾得他人信用卡在ATM机取款应当认定为盗窃罪,因为机器不能成为犯罪的对象,机器不能被骗,而拾得信用卡取款又完全符合了盗窃罪的犯罪构成。诈骗信用卡使用的情况下,并不意味行为人占有了存款,关键问题在于持卡人是否对卡中的存款做出了概括性的处分,如果取款金额多于被害人的处分意思,就超过部分在ATM机上使用的,成立盗窃罪,在柜台或商户使用的,成立信用卡诈骗罪;如果只有一个行为,则成立想象竞合犯,若存在两个行为,则应数罪并罚。侵占他人信用卡在ATM取款的行为应当以盗窃罪论处。盗窃信用卡并使用一概以盗窃罪论处,但构成要件中包含了信用卡诈骗的情形,与信用卡诈骗罪可能存在竞合,这直接关系到共犯的处理。抢劫信用卡的情况下,首先成立了抢劫罪,如果又去取款,则同时成立了盗窃罪。伪造的信用卡在ATM机取款的行为应当定为盗窃罪而不是诈骗罪,同样是基于机器不能被骗的理由。利用非法手段侵入他人网上银行转账消费行为,如果财物控制者没有受骗上当,未将财产转移给行为人进行事实上的有效支配或控制,则行为人取得财物的关键手段是秘密窃取行为,构成盗窃罪。如果财物控制者上当了,已经或者事实上把财产转移给行为人来控制支配,那么应当构成诈骗罪。概括起来,就是当财物所有者在没有处分意思的情况下,为盗窃罪;在有处分意思的情况下,为诈骗罪。

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本项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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