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来源：永利彩票2023-07-09 17:48

涉疫刑事案件办理调整后，还有哪些法律问题待明确？******

　　中新网北京1月9日电(韦香惠)我国对新冠病毒感染已正式实施“乙类乙管”。7日，最高法、最高检等五部门联合出台《关于适应新阶段疫情防控政策调整依法妥善办理相关刑事案件的通知》，对涉疫刑事案件办理调整进一步细化。有关专家表示，这更有利于符合新规所代表的现时的社会评价，实现法律效果与社会效果统一。

1月8日，中国边境城市——广西东兴活力逐渐恢复翟李强摄

　　这些人可解除羁押

　　1月7日，最高人民法院、最高人民检察院、公安部、司法部、海关总署联合出台《关于适应新阶段疫情防控政策调整依法妥善办理相关刑事案件的通知》(下称《通知》)。

　　《通知》明确，自2023年1月8日对新型冠状病毒感染实施“乙类乙管”、不再纳入检疫传染病管理之日起，对违反新型冠状病毒感染疫情预防、控制措施和国境卫生检疫规定的行为，不再以刑法第三百三十条妨害传染病防治罪、第三百三十二条妨害国境卫生检疫罪定罪处罚。

　　目前正在办理的相关案件，依照我国刑法、刑事诉讼法相关规定，及时妥善处理。犯罪嫌疑人、被告人处于被羁押状态的，各办案机关应当依法及时解除羁押强制措施；涉案财物被查封、扣押、冻结的，应当依法及时解除。

　　《通知》强调，要全面准确贯彻宽严相济刑事政策。对侵犯医务人员人身安全、扰乱正常医疗秩序和严重妨害养老机构、社会福利机构等重点机构防控秩序，对涉疫药品、检测试剂等制假售假、走私贩私、哄抬物价等危害严重、性质恶劣等犯罪行为，依法从严惩治，坚决维护国家安全和社会稳定。对涉疫轻微刑事案件，重在疏导和化解矛盾，统筹落实少捕慎诉慎押刑事司法政策，把注重溯源治理、恢复社会秩序、促进社会和谐稳定融入司法办案。

1月7日晚，上海浦东国际机场T2航站楼国际到达层连夜拆除入境旅客闭环转运防疫围挡殷立勤摄

　　专家：刑法适用的基本原则是从旧兼从轻

　　上海交通大学凯原法学院教授郑戈向中新网介绍，刑法适用的基本原则是“从旧兼从轻”。

　　郑戈解释，从旧兼从轻原则是刑法和行政处罚法等涉及禁止和处罚某些行为的法律领域所通用的法律适用原则，从旧原则所贯彻的是法无明文规定不处罚的理念，如果某种行为是被行为发生后的新法规定为具有可罚性，则应当按照行为时的旧法不予处罚；从轻原则是对从旧原则的补充，如果行为发生时的旧法规定该行为违法并应予处罚，但新法免除了该行为的处罚或规定了较轻的处罚，则适用新法。

　　“涉疫刑事案件办理调整是新法轻于旧法时，从轻原则适用的进一步体现。”他说。

　　北京大学医学人文学院医学伦理与法律系教授王岳认为，“乙类乙管”的实施，意味着刑法随着行政前置法的修改而对涉及新冠感染的行为的法律认定发生了变化。

　　王岳表示，《通知》对相关人员的解除羁押更符合处罚与违法行为相适应的原则，更有利于符合新规所代表的现时的社会评价，实现判决的法律效果与社会效果的统一。

　　他向中新网解释，其中的法理在于，对于新冠病毒感染的乙类甲管措施已经实际解除，且“每个人是自己健康的第一责任人”观念不断深入人心，在这一背景之下，人们刻意违反新冠防疫规定的现实可能性和危险性都已经下降，原有可能涉及刑事犯罪的行为已经不足以构成对社会秩序以及公众健康这两个法益的威胁，法律对该行为的社会危害性的评价已发生变化。

“乙类乙管”实施首日的首都国际机场中新社记者富田摄

　　还有这些法律问题待明确

　　1月8日起，我国对新冠病毒感染正式实施“乙类乙管”。除了刑案办理模式以外，专家认为，还有一些法律问题需进一步明确。

　　王岳提到，对于因感染新冠无法到岗时，员工工资的发放；感染新冠病毒居家隔离期间，国家是否需要提供生活保障等问题待有关部门统一规定。

　　郑戈则表示，“乙类乙管”后的法律问题还有健康码、行程码所涉及的公民个人信息删除问题、“乙类甲管”期间违反防疫规定的行为的处罚问题等。

　　对于健康码是否还有存在的必要，郑戈认为，目前还有人有做核酸的需要，由于路径依赖，核酸检测结果与健康码是绑定的，查询起来比较方便，但健康码的公共用途已丧失。为此，他建议，核酸检测结果可另辟通道供个人查询。(完)

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向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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