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论未经授权电子支付损失分配规则--兼论《电子商务法》第57条的完善
被引量：
2
1
作者
郑德群
《财经理论与实践》
CSSCI
北大核心
2023年第2期154-160,共7页
《电子商务法》第57条首次构建了未经授权电子支付损失分配规则,但从2018—2021年的司法实践考察,第57条鲜有援引。对相关裁判文书的进一步分析发现,在未授权电子支付损失分配中,用户承担的风险并未因《电子商务法》的颁布而降低,反而...
《电子商务法》第57条首次构建了未经授权电子支付损失分配规则,但从2018—2021年的司法实践考察,第57条鲜有援引。对相关裁判文书的进一步分析发现,在未授权电子支付损失分配中,用户承担的风险并未因《电子商务法》的颁布而降低,反而有所增高。立法规定不足以激励电子支付服务提供者与用户谨慎交易,无法有效降低电子支付业务的社会成本。只有确立用户责任限制规则并明确责任限制事由,方能激励服务提供商与用户合力防范未授权支付风险。
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关键词
未经授权支付
电子支付
损失分配
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职称材料
多分支特征映射的遥感图像目标检测算法
被引量：
5
2
作者
闵锋
况永刚
+1 位作者
郝琳琳
彭伟明
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第6期1543-1555,共13页
由于遥感图像具有背景复杂、目标较小且密集、尺度连续变化大等特点,通用目标检测器难以较好地适应,导致检测效果不佳。针对以上问题,基于YOLOv5s模型,提出一种多分支特征映射的遥感图像目标检测算法。首先,利用结构重参数化技术设计一...
由于遥感图像具有背景复杂、目标较小且密集、尺度连续变化大等特点,通用目标检测器难以较好地适应,导致检测效果不佳。针对以上问题,基于YOLOv5s模型,提出一种多分支特征映射的遥感图像目标检测算法。首先,利用结构重参数化技术设计一种结合门控通道转换的RepVGG模块,采用其串联结构替换原主干网络的C3模块,聚合全局上下文信息,增强特征表达和特征提取能力;其次,使用自适应指数加权池化方法以及逆过程重构特征融合网络的采样方式,最大化地保留特征信息,改善较小目标的检测效果;最后,引入EIoU和Focal Loss组合作为模型的损失函数,优化预测框的回归速率以及难易样本的损失权重分配,进一步提高定位精度。在DIOR和NWPU VHR-10数据集上的实验结果表明,提出算法的平均精度均值分别达到92.2%、92.5%,较YOLOv5s分别提高了3.5个百分点、5.6个百分点,达到了更好的检测效果,同时实时性也满足实际场景下的遥感图像目标检测。
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关键词
遥感图像
结构重参数化
门控通道转换
采样方式
损失
权重
分配
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题名
论未经授权电子支付损失分配规则--兼论《电子商务法》第57条的完善
被引量：
2
1
作者
郑德群
机构
中国人民大学法学院
出处
《财经理论与实践》
CSSCI
北大核心
2023年第2期154-160,共7页
基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(21JZD036)。
文摘
《电子商务法》第57条首次构建了未经授权电子支付损失分配规则,但从2018—2021年的司法实践考察,第57条鲜有援引。对相关裁判文书的进一步分析发现,在未授权电子支付损失分配中,用户承担的风险并未因《电子商务法》的颁布而降低,反而有所增高。立法规定不足以激励电子支付服务提供者与用户谨慎交易,无法有效降低电子支付业务的社会成本。只有确立用户责任限制规则并明确责任限制事由,方能激励服务提供商与用户合力防范未授权支付风险。
关键词
未经授权支付
电子支付
损失分配
Keywords
unauthorized payment
electronic payment
loss allocation
分类号
D922.294 [政治法律—经济法学]
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职称材料
题名
多分支特征映射的遥感图像目标检测算法
被引量：
5
2
作者
闵锋
况永刚
郝琳琳
彭伟明
机构
武汉工程大学计算机科学与工程学院智能机器人湖北省重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第6期1543-1555,共13页
基金
国家自然科学基金(62171328)
武汉工程大学研究生教育创新基金项目(CX2022321)。
文摘
由于遥感图像具有背景复杂、目标较小且密集、尺度连续变化大等特点,通用目标检测器难以较好地适应,导致检测效果不佳。针对以上问题,基于YOLOv5s模型,提出一种多分支特征映射的遥感图像目标检测算法。首先,利用结构重参数化技术设计一种结合门控通道转换的RepVGG模块,采用其串联结构替换原主干网络的C3模块,聚合全局上下文信息,增强特征表达和特征提取能力;其次,使用自适应指数加权池化方法以及逆过程重构特征融合网络的采样方式,最大化地保留特征信息,改善较小目标的检测效果;最后,引入EIoU和Focal Loss组合作为模型的损失函数,优化预测框的回归速率以及难易样本的损失权重分配,进一步提高定位精度。在DIOR和NWPU VHR-10数据集上的实验结果表明,提出算法的平均精度均值分别达到92.2%、92.5%,较YOLOv5s分别提高了3.5个百分点、5.6个百分点,达到了更好的检测效果,同时实时性也满足实际场景下的遥感图像目标检测。
关键词
遥感图像
结构重参数化
门控通道转换
采样方式
损失
权重
分配
Keywords
remote sensing images
structural reparameterization
gated channel transformation
sampling method
loss weight allocation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
论未经授权电子支付损失分配规则--兼论《电子商务法》第57条的完善
郑德群
《财经理论与实践》
CSSCI
北大核心
2023
2
在线阅读
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职称材料
2
多分支特征映射的遥感图像目标检测算法
闵锋
况永刚
郝琳琳
彭伟明
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024
5
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