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法律监督是国家治理体系和治理能力的重要依托。数字革命时代,以大数据法律监督为核心的数字检察的快速发展,正在推动法治监督治理体系的重塑变革。文章首先分析了新时代法律监督对能动检察的内在需要,以及新型公益诉讼检察在社会综合治理中的创新作用,探讨了“数字检察”的大数据赋能法律监督、监督促进国家治理的核心要义与重塑作用。在总结国内外各类大数据赋能法律监督实践经验和面临挑战的基础上,提出利用新型大数据赋能法律监督的对策建议：在健全高效工作推进机制基础上,建立具有检察特色的大数据共享机制,增强可持续的数字检察科技供给能力,形成统一开放的大数据法律监督发展模式。 相似文献
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对于单幅遥感光学图像，目前已经有很多有效的色彩校正算法，但是这些算法需要人工经验或对场景的先验知识，无法满足对快速增长的海量遥感图像进行自动化处理的需求。针对这一问题，提出一种基于稠密卷积神经网络的遥感图像自动色彩校正方法DCN（dense convolutional networks）。该模型可以预测遥感图像的RGB通道的颜色校正系数K，从而对原始图像进行自动色彩校正。DCN使用稠密模块代替部分卷积层，用更少的层数实现更多的连接。DCN模型由3 000幅GF-2号遥感图像在Tensorflow框架上训练得到，损失函数为颜色校正系数向量与真值向量之间的色偏角θ。经过测试验证，校正后的图像与原图像仅有很小的色偏角，且与真实地物颜色吻合。与传统方法相比，该方法在训练后，可直接使用生成的模型对训练集中未出现的图像进行颜色校正，无需对场景的先验知识和人工经验，也无需参考图像，可实现对海量遥感光学图像的自动化色彩校正。与传统的卷积神经网络CNN（convolutional neural networks）相比，基于DCN的模型拥有更少的参数和更好的泛化能力，而且不受输入图像大小的限制，在测试集上有更好的结果。 相似文献
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从阵列天线合成孔径雷达(SAR)的信号模型出发,提出了一种基于俯仰角压缩的阵列天线SAR三维成像算法,解决了阵列天线SAR中存在的距离单元徙动项的校正问题,从俯仰角压缩的角度分析了阵列天线SAR的三维成像原理.通过计算机仿真验证了信号模型和三维成像算法的有效性. 相似文献
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从阵列天线合成孔径雷达(SAR)的信号模型出发,提出了一种基于俯仰角压缩的阵列天线SAR三维成像算法,解决了阵列天线SAR中存在的距离单元徙动项的校正问题,从俯仰角压缩的角度分析了阵列天线SAR的三维成像原理.通过计算机仿真验证了信号模型和三维成像算法的有效性. 相似文献
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