Recurso extraordinário, repercussão geral e a advocacia pública

Com o advento da Emenda Constitucional nº 45, de 8 de dezembro de 2004, o Supremo Tribunal Federal, órgão incumbido da importante tarefa de “Guardião da Constituição”, nos termos do art.102, caput, CF, conquista agora um importante instrumento de contingência de recursos, para exercer suas funções de verdadeira Corte Constitucional: a “repercussão geral das questões constitucionais” ou simplesmente, “repercussão geral”

Research on Ecological Recognition technology of depression based on facial behavior analysis

抑郁是一种对患者身心造成影响的情绪障碍状态，通常通过自我报告法测量或由心理医生结合患者语言陈述和非语言表现进行诊断。这些抑郁测量方法具有很高的信效度，但也存在耗时较长、不适用于日常监测和容易引起患者负向情绪等不足，所以这些方法在识别抑郁情绪、抑郁症状和抑郁症的部分场景下生态效度较低。基于此，本研究探索了基于面部行为分析的抑郁生态化识别方法，使其可以在传统抑郁识别方法不适用时作为替代方法。 针对已有抑郁自动识别方法的生态效度低、无法评价多维度模型的区分性和模型的可解释不足等问题，本研究为抑郁生态化识别设计了更加贴合抑郁测量场景的生态化识别方案、结合多维度量表信效度检验方法提出多维度模型的信效度检验方法、并使用统计分析方法探索抑郁的面部表达模式。本文设计并实施了三个研究，分别探索三种抑郁测量场景下，基于面部行为的抑郁生态化识别技术的可行性和有效性，研究结果显示： 1）大规模筛查场景下，提取普通自我介绍视频中的面部行为进行抑郁情绪生态化识别是可行且有效的。核脊回归模型的预测值与真实 CES-D 分数之间接近强相关水平（mae 为 4.7，mse 为 33.6，决定系数为 0.43，皮尔逊相关系数为0.69）。同时，与仅使用面部行为特征相比，面部特征与凝视特征的融合的抑郁情绪生态化识别效果更好。而在面部肌肉活动中，AU20、AU9、AU10、AU4 和 AU14 与抑郁情绪的程度最相关。 2）特定人群监测场景下，使用 Kinect 提取人们阅读中性文本时的面部关键点活动进行抑郁症状生态化识别是可行且有效的。研究共使用 SCL-90 的六个因子建立了六个心理症状的生态化识别模型，六个模型均具有较好的信度（分半数据预测结果之间的皮尔逊相关系数为 0.52-0.82）和效标效度（预测值与真实值之间的皮尔逊相关系数为 0.26-0.42）。多特质多方法矩阵的结果表明除抑郁模型外，其他模型的会聚效度较高，维度之间的区分效度较低。 3）临床场景下，使用 Kinect 提取抑郁症患者和健康人在阅读中性文本时的面部活动进行抑郁症生态化识别是可行且有效的。多因素多方差分析结果表明，阅读材料情绪极性对面部活动的影响不大，性别和诊断结果对面部活动的影响较大。男性抑郁症识别模型的准确率达 0.8，敏感性 0.81，特异性 0.78；女性抑郁症识别模型的准确率达 0.81，敏感性 0.88，特异性 0.69。同时，男性和女性抑郁症生态化识别模型在其他数据集上的检验结果表明模型具有较好的鲁棒性。 以上研究表明，基于面部行为的抑郁生态化识别方法适用于不同的抑郁测量场景，具有可行性和有效性。与以往的抑郁识别方法相比，本文创新性地根据不同的应用场景设计不同的生态化识别方案，提高了抑郁识别技术的生态效度。另外，研究二参考量表信效度检验方法对心理症状模型进行评估，为多维度模型评估提供了可行方法。本文还结合统计分析方法探索抑郁的面部表达模式，为未来抑郁识别的面部特征提取工作提供依据和参考

基于视频中日常行为分析的心理生态化感知技术研究

我们的日常生活已经和网络有深度的融合,在国内像抖音、快手这样的短视频平台包含着用户丰富的多模态行为数据,比如视频中的面部、肢体动作和语音,这些数据可以被远程、生态化、长期纵向的捕捉和记录,构成庞大复杂的网络数据空间。已有大量研究提出了心理指标和行为线索之间的相关性,我们在前人研究的基础上,通过计算机手段获取和量化视频中个体面部和步态行为的变化,利用数据挖掘技术将行为线索和心理指标间的映射关系进行科学的数字量化,从而实现基于行为分析的心理生态化感知模型,实现对人格、情绪及心理健康指标的有效识别,给心理学研究应用带来巨大的影响,同时对人工智能领域的发展起到重大的推动作用。</p

CoMFA方法用于α-氧代环十二烷基磺酰胺的QSAR研究

本文将比较分子场分析 (Comparative Molecular Field Analysis)方法 ,即 Co MFA方法用于 &alpha;-氧代环十二烷基磺酰胺 QSAR研究 ,建立了较好的模型。根据模型的立体场和静电场要求设计了一批化合物 ,其中多数化合物预报的杀菌活性较高 ,为进一步合成和筛选该类化合物提供了依据

Water consumption of pear jujube trees ( Ziziphus jujuba Mill． ) and its

&nbsp;设置4个水分处理,研究了4年生梨枣2010年及2011年花果期不同供水条件下土壤水分动态和耗水规律,分析了梨枣日耗水量与茎直径变化间的相关性,建立回归模型。结果表明:(1)2a内各处理梨枣耗水量随土壤供水量的增加而增大,其日耗水量最大值均出现在灌水后1周内;各处理果实膨大期日耗水强度大于开花坐果期。(2)2a内各处理茎直径日变化平均值(MTD)、茎直径日最大值(MXTD)均符合Logistic函数关系,MXTD与MTD在表征梨枣茎秆生长规律方面效果一致,各处理茎直径变化指标(MTD、MXTD)增长率因水分处理的不同而存在差异。(3)高水分(T1处理)条件下茎直径变化指标(MTD、MXTD、MDS(茎直径日最大收缩量)、DG(茎直径日生长量))在表征枣树耗水状况方面不敏感;在低水分(T4处理)条件下,日耗水量与茎直径日最大收缩量(MDS)相关系数较其他3个茎直径变化指标(MTD、MXTD、DG)高且达极显著水平,说明MDS能够更好的表征低水分处理的梨枣耗水规律。在此基础上建立耗水量与茎直径变化回归模型,为评价梨枣耗水状况提供依据。 更多还原</span

唐家山滑坡成因机制与堰塞坝整体稳定性研究

根据唐家山滑坡的地质背景,研究滑坡及堰塞体工程地质特征,分析唐家山滑坡类型及发生的地质成因机制;基于唐家山堰塞体的岩体结构稳定性分析、宏观现象监控与地表位移监测,研究堰塞体的整体稳定性。研究得出如下结论与启示:(1)唐家山滑坡属于基岩顺层滑坡,是典型的地震诱发高速滑坡,滑坡滑动带可能发育在层间剪切带,滑坡区发育的构造背景为复式倒转背斜的一翼。(2)唐家山堰塞体整体结构以块状岩体为主,上覆风化松散堆积物,整体地质稳定性较好;堰塞体地表位移监测显示,泄洪对地表位移有影响,最大位移约140 mm,随后位移增量较小,目前处于稳定状态。(3)应注重地震诱发滑坡→堰塞湖→溃决→洪水的"多米诺"链式灾变研究;应注重含层间剪切带斜坡的工程地质调查分析和地震滑坡危险性研究

STUDY OF GEOLOGICAL ORIGIN MECHANISM OF TANGJIASHAN LANDSLIDE AND ENTIRE STABILITY OF LANDSLIDE DAM

根据唐家山滑坡的地质背景,研究滑坡及堰塞体工程地质特征,分析唐家山滑坡类型及发生的地质成因机制;基于唐家山堰塞体的岩体结构稳定性分析、宏观现象监控与地表位移监测,研究堰塞体的整体稳定性。研究得出如下结论与启示:(1)唐家山滑坡属于基岩顺层滑坡,是典型的地震诱发高速滑坡,滑坡滑动带可能发育在层间剪切带,滑坡区发育的构造背景为复式倒转背斜的一翼。(2)唐家山堰塞体整体结构以块状岩体为主,上覆风化松散堆积物,整体地质稳定性较好;堰塞体地表位移监测显示,泄洪对地表位移有影响,最大位移约140mm,随后位移增量较小,目前处于稳定状态。(3)应注重地震诱发滑坡→堰塞湖→溃决→洪水的"多米诺"链式灾变研究;应注重含层间剪切带斜坡的工程地质调查分析和地震滑坡危险性研究

一种基于LED标签法的室内可见光定位系统

设计并实现了一种基于标签法的LED（发光二极管）室内可见光定位系统。在满足基本照明需求的同时,将当前的位置信息循环加载到LED光源上,通过无线光链路传输到移动终端,系统根据移动终端接收到的信息解析出其在环境中的相对位置,还可将位置映射到地图上并映射出与当前位置相关的提示指令,最终实现可见光定位。利用Stm32处理器作为系统主控制器,设计了一种适用于可见光定位的编码协议,以灵活可靠地传输位置信息。发射端测试了LED光源特性及驱动电路,可保证基本的照明与通信;接收端利用C#语言设计上位机软件以实现移动终端在地图上的映射及实时更新功能;结果表明,该系统定位效果理想