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人民代表大会常务委员会法律工作委员会建议废除受教育制度

    人大常委会法工委建议废止收容教育  直接涉及公民权利义务的规范性文件将纳入备案审查;各地“超生即辞退”相关法规已修改  新京报讯 (记者王姝)12月24日,在十三届全国人大常委会第七次会议上,全国人大常委会法制工作委员会主任沈春耀作全国人大常委会法工委关于2018年备案审查工作情况的报告时谈到,通过调研论证,各有关方面对废止收容教育制度已经形成共识,启动废止工作的时机已经成熟。  收容教育制度的主要法律依据是1991年七届全国人大常委会第二十一次会议通过的《关于严禁卖淫嫖娼的决定》。沈春耀解释说,制定该《决定》主要是为了补充修改当时的刑法和治安管理处罚条例的有关规定,制定程序和内容均符合宪法规定。后来的情况是,《决定》规定的刑事方面内容,在1997年修改刑法时已经被吸收到刑法之中;但《决定》规定的收容教育制度作为行政措施继续有效,并一直延续至今。  “今年,我们会同有关部门开展了联合调研,了解收容教育制度实施情况”,沈春耀说,收容教育制度实施多年来,在维护社会治安秩序、教育挽救卖淫嫖娼人员、遏制不良社会风气蔓延等方面发挥了积极作用。但随着我国经济社会的快速发展和民主法治建设的深入推进,特别是2013年废止劳动教养制度后,情况发生了很大变化。近年收容教育措施的运用逐年减少,收容教育人数明显下降,有些地方已经停止执行。通过调研论证,各有关方面对废止收容教育制度已经形成共识,启动废止工作的时机已经成熟。“为了深入贯彻全面依法治国精神,我们建议有关方面适时提出相关议案,废止收容教育制度”。

    

    

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      此外,沈春耀还谈到了实现所有规范性文件全部纳入人大备案审查的“时间表”。  沈春耀表示,拟从明年开始,逐步推动将地方政府规章和其他规范性文件以及地方“两院”制定的有关规范性文件全部纳入人大备案审查范围,以备案全覆盖带动审查全覆盖,以审查全覆盖实现监督全覆盖,重点是将影响百姓切身利益、直接涉及公民权利义务的各类规范性文件依法纳入人大备案审查范围。  焦点1 深圳“鹦鹉案”  最高法拟修改完善司法解释  沈春耀表示,根据公民审查建议,对最高法关于审理破坏野生动物资源刑事案件的解释将“驯养繁殖物种”纳入有关“珍贵、濒危野生动物”范围的规定,进行审查研究。经沟通,最高法已启动工作,拟对上述有关司法解释的内容进行修改完善。  2016年5月,深圳人王鹏因售卖6只家养鹦鹉(其中2只为小太阳鹦鹉,属濒危野生动物)被刑事拘留。随后,公安机关在其宿舍查获该种鹦鹉35只,和尚鹦鹉9只,非洲鹦鹉1只,共计45只。  去年4月,深圳市宝安区人民法院一审以非法出售珍贵、濒危野生动物罪判处被告人王鹏有期徒刑5年,并处罚金人民币3000元。王鹏不服,提出上诉,今年3月30日,深圳市中级人民法院二审以犯非法收购、出售珍贵、濒危野生动物罪判处上诉人王鹏有期徒刑2年,并处罚金人民币3000元。  近年来,不断有人大代表、政协委员建议修改有关人工驯养繁殖物种的法律规定。  今年3月的十三届全国人大一次会议,全国人大代表、甘肃省律师协会会长尚伦生提出建议:修改司法解释,取消“珍贵、濒危野生动物”的原认定范围中的“驯养繁殖上述物种”内容;对驯养物种不作野生动物认定,由于驯养繁殖技术日益成熟,对有些珍贵、濒危野生动物的驯养繁殖、商业利用在某些地区某些行业已经形成规模,许多原来濒危野生动物数量已有极大增加,收购、运输、出售这些人工驯养繁殖的野生动物实际已无社会危害性。  焦点2 “限行、限号”  将与政策制定机关深入沟通  沈春耀表示,近年来收到的审查建议中,有不少是针对道路交通管理的地方性法规和规章提出的,涉及对车辆采取限行、限号措施以及将处理违章作为机动车年检前提条件等方面的规定。  他表示,全国人大常委会法制工作委员会2018年集中开展了对道路交通管理地方性法规、部门规章的审查研究,重点审查研究其中有关道路交通管理措施和行政处罚、行政强制的规定是否符合上位法,是否不当限制公民权利或者增加公民义务,在此基础上与一些地方人大常委会及公安部、生态环境部作了沟通。下一步,将针对审查研究中发现的问题,与制定机关深入沟通并督促解决。  焦点3 “寄血验子”入刑争议  地方法院越权制定司法解释被叫停  两年多前温州破获全国最大的“寄血验子”案,曾引发各界有关“寄血验子”案是否应该入刑的讨论。沈春耀表示,浙江有关非医学需要鉴定胎儿性别构成非法行医罪的规定,属于越权制定司法解释。  沈春耀表示,根据公民审查建议,全国人大常委会法工委对浙江省高级人民法院《关于部分罪名定罪量刑情节及数额标准的意见》中有关非医学需要鉴定胎儿性别一定条件下构成非法行医罪的规定,以及浙江省人民检察院、浙江省高级人民法院、浙江省公安厅联合发布的《关于非医学需要鉴定胎儿性别行为适用法律的若干意见》进行研究,认为上述意见有关内容是对刑法具体应用问题所作的解释,违背了《全国人大常委会关于加强法律解释工作的决议》及立法法关于审判工作中具体应用法律问题的解释应当由最高人民法院作出、其他审判机关不得作出具体应用法律问题解释的规定,属于应当清理的带有司法解释性质的文件。  沈春耀说,“我们督促最高人民法院、最高人民检察院、浙江省人大常委会及时予以纠正。根据反馈情况,相关规定已经停止执行”。  公开报道显示,浙江永嘉警方调查发现,温州“寄血验子”案预计参与寄血验子的孕妇超过5万人次,涉案金额达2亿元以上。数十名业务人员被浙江警方以“非法行医罪”立案调查。  今年1月,中国社会科学院荣誉学部委员李步云致信全国人大常委会,以上述浙江省高院有关“非医学需要鉴定胎儿性别构成非法行医罪”为例,建议全国人大常委会法工委启动法规备案审查程序,撤销浙江省高院的司法解释性质文件。  焦点4 备案审查“回头看”  “超生即辞退”地方规定均已修改  2017年,全国人大常委会法工委曾先后发出书面研究意见, 分别要求有关地方人大常委会对人口与计划生育条例中关于“超生即辞退”等控制措施和处理规定作出修改,有7个省的地方性法规存在上述问题;对有关著名商标制度的地方性法规予以清理,适时废止,有8个省(区、市)、3个设区的市制定了关于著名商标的地方性法规。  为了加大监督纠正力度,今年,全国人大常委会法工委把开展备案审查工作“回头看”作为一项工作重点。今年2月,全国人大常委会法工委向有关地方人大常委会发出了督办函,对有关地方性法规进行修改、废止的落实情况开展“回头看”,督促有关方面加快工作进度,及时完成。  沈春耀表示,经督促,目前各地均已完成关于“超生即辞退”相关法规修改工作;有关著名商标制度的相关法规废止工作。2018年,针对个别地方采取变通规避方式,以地方商标协会名义继续开展地方著名商标评比认定的情况,法工委及时督促有关方面予以纠正。  ■ 背景  收容教育制度已施行27年  1991年,七届全国人大常委会第二十一次会议通过《关于严禁卖淫嫖娼的决定》,其中规定:“对卖淫、嫖娼的,可以由公安机关会同有关部门强制集中进行法律、道德教育和生产劳动,使之改掉恶习。期限为六个月至二年。具体办法由国务院规定。”国务院据此制定了《卖淫嫖娼人员收容教育办法》。  沈春耀解释说,当年制定《关于严禁卖淫嫖娼的决定》,主要是为了补充修改当时的刑法和治安管理处罚条例的有关规定,制定程序和内容均符合宪法规定。  《决定》规定的刑事方面内容,在1997年修改刑法时被吸收到刑法之中;但《决定》规定的收容教育制度作为行政措施继续有效,并一直延续至今。2014年5月15日,著名演员黄某某因嫖娼被北京警方处以行政拘留15日处罚。拘留期满后,黄某某并没有被释放,而是被转为收容教育6个月。  2014年、2016年、2017年,全国政协委员朱征夫三次在全国两会期间提出建议,呼吁废除收容教育制度。他认为,2013年,全国人大常委会废除了劳动教养制度,可是收容教育制度继续存在,这与废除劳教所体现的法律精神不符。  今年全国两会,朱征夫第四次提出相关建议,“今年我换了一个角度,原来我的提案是说,收容教育制度违宪要废除,今年说的是要进行合宪性审查。一切法律、行政法规和地方性法规都不得同宪法相抵触,十九大报告也明确提出要‘加强宪法实施和监督,推进合宪性审查工作,维护宪法权威’。所以,我这次建议对收容教育制度是否符合《宪法》和《立法法》规定进行审查。”  今年全国两会,全国人大代表、北京律师协会会长高子程接受采访时说,他看到有政协委员呼吁废止收容教育制度,“我认为应该修改,这在严打期间制定的政策发挥了很好的作用。但是在当前环境下,继续由行政机关来决定一个半年至两年的、实际上是限制人身自由的行政处罚,与国家的刑事法律政策不太相符,某种意义上可以说,这种处罚结果和半年至两年有期徒刑在实质上是相似的”。

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏空蝉之森 下载_通天报官方网站网任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技发放工资_迈可网术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项陈经纶嘉铭分校_道德文化网技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”易唯思_工商管理专业考研网

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

 上注协_儿童服饰批发网;   当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能福建文明网_6年级下册语文书网体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

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    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

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    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

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