简介:大数据是建立在全数据基础上,通过数据分析发现事物的相关关系,再运用发现的相关关系对事物发展趋势做出预测的数据分析理念和分析方法。依托案件管理系统,对各类案件进行大数据分析,可以发现特征证据要素与证成(证伪)犯罪之间具有的正相关(或负相关)关系、零相关关系。运用这些相关关系可以发现某类案件的证据状况,从而预警正在办理的案件可能发生的问题;判断证据发展的趋势,为证据结构调整做好准备;结合自由心证理念,增强审查定案的信心;根据证据缺陷,及时寻找弥补措施。由于在理论和实践上面临的困境,当前利用大数据审查认定案件主要局限于预测案件走向。不过,伴随大数据查询使用机制的建立,特征证据认定标准体系的确立,大数据网络共享机制的建立,大数据价值由预测转向适用不无可能。
简介:美国加州大学洛杉矶分校的专家研究出一种新技术,可以根据唾液来预测人的年龄。该技术能够为犯罪现场调查提供新的用于确定嫌疑人年龄的取证工具。加州大学洛杉矶分校的研究人员使用34对21—55岁的男性同卵双胞胎的唾液样本,扫描了他们的基因组,确定了DNA中甲基化与年龄密切相关的88处位点。他们还利用年龄为侣~70岁的31名男性和29名女性的唾液样本做了相同的实验,获得了同样的结果。接下来,他们建立了一个预测模型,使用与甲基化和年龄关系最密切的3个基因中的两个。当他们把双胞胎或其他人群的唾液样本数据输入模型中时,能够正确地预测一个人的年龄,误差范围在5年之内,这是一个相当高的精度水平。
简介:根据对2008年7—9月相关材料的评估,中国与各主要大国之间双边关系的变化如下:中美关系变化为平升降,由1.1先升为1.2,再降至1.1,布什总统8月出席北京奥运会使双边关系上升,但是9月两国围绕宗教问题和达赖问题发生纠纷;中日关系变化为升升平,由1.7升至1.9,期间两国首脑会晤使双边关系上升;中俄关系变化为平平平,分值为8,主要外交事件为两国领导人在八国集团会议和北京奥运会上的会晤;中英关系变化为平平平,分值为5.2,期间两国高层多次会晤;中法关系变化为平平平,分值为6,法国总统萨科齐8月参加北京奥运会开幕式,使双边关系回暖;中印关系变化为平平平,分值为5.4,期间两国围绕取消对印度的核出口限制一事略有龃龉;中德关系变化为平平升,由5.6升至5.8,两国高层互访推动双边关系改善。预测组于2008年7月所做预测的准确率平均为86%,分值误差平均为0.03。
简介:在定量衡量双边关系时,我们将双边关系的性质划分为三大类别:敌对、非敌非友和友善。每一类别依照程度再分为两个等级,共计六个等级。敌对分为对抗和紧张两等,非敌非友分为不和与普通两等,友善分为良好和友好两等。六个等级对应的分值范围分别是:对抗(-9--6)、紧张(-6--3)、不和(-3—0)、普通(0—3)、良好(3—6)、友好(6—9)。每个等级再分为低等、中等和高等水平,正值与负值的低、中、高等水平方向相反。例如,在良好等级中,低等水平是3—4,中等水平是4-5,高等水平是5—6;在紧张等级中,低等水平是-3--4,中等水平是-4--5,高等水平是-5--6。每个水平再分为十度,每一度的分值为0.1。