怎么能查询到人民法院的判决书

裁判文书网是中国法院发布裁判文书的官方网站，您可以按照以下步骤在裁判文书网上查询相关信息：1. 打开裁判文书网官网（http://wenshu.court.gov.cn/）。2. 在页面左侧的搜索框中输入您要查询的关键词，比如当事人的姓名、案号、案件类型等。3. 验证码输入完成后，点击“搜索”按钮。4. 搜索结果页面会显示相关的裁判文书信息，您可以点击相应的链接查看具体内容。5. 如果您需要缩小查询范围，可以在搜索框下方的筛选条件中选择相应的选项，如地域、审判程序、文书类型等，再次点击“搜索”按钮即可。需要注意的是，裁判文书网查询结果可能存在一定的滞后性，且该网站的查询结果并不包含所有法院发表的所有裁判文书。如果您无法在裁判文书网上找到所需的信息，建议直接联系当地的法院咨询。

首页 https://wenshu.court.gov.cn/裁判文书是记载人民法院审理过程和结果，它是诉讼活动结果的载体，也是人民法院确定和分配当事人实体权利义务的唯一凭证。一份结构完整、要素齐全、逻辑严谨的裁判文书，既是当事人享有权利和负担义务的凭证，也是上级人民法院监督下级人民法院民事审判活动的重要依据。2013年7月3日，一批裁判文书首次在中国裁判文书网集中公布。判决书，法律术语，是指法院根据判决写成的文书。是法律界常用的一种应用写作文体，包括民事判决书、刑事判决书、行政判决书和刑事附带民事判决书。最高人民法院发布新规：法院生效的判决书从2014年1月1日起在互联网全面公布，除涉及国家机密、个人隐私、未成年犯罪以及不宜“晒”的4类判决书外，公众均可随时查阅。

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查判决书在汇法网、中国裁判文书网、华律网查找。不过涉及个人隐私信息部分还是要给予保护的，案件本身是可以公开的。在中国最高人民法院网，一般的法院生效判决书都能查到的。根据相关法律的规定，法院的生效判决书，都应当在互联网公布，最高人民法院在互联网设立中国裁判文书网，统一公布各级人民法院的生效裁判文书。但是，如果判决书属于下列四种情形之一的，不在互联网公布，从网上是不能查到相应的判决书的：1、涉及国家秘密、个人隐私的；2、涉及未成年人违法犯罪的；3、以调解方式结案的；4、其他不宜在互联网公布的。法律依据：《中华人民共和国民事诉讼法》第二百零二条宣告判决，一律公开进行。当庭宣告判决的，应当在五日以内将判决书送达当事人和提起公诉的人民检察院;定期宣告判决的，应当在宣告后立即将判决书送达当事人和提起公诉的人民检察院。判决书应当同时送达辩护人、诉讼代理人。

你好，先注册一个账号，在搜索案例时，输入关键词，也就是跟你了解的案件类似的词语即可。

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法院判决书可以在中国裁判文书网上查询得到，2013年7月，《最高人民法院裁判文书上网公布暂行办法》正式实施。依据该办法，除法律规定的特殊情形外，最高法院发生法律效力的判决书、裁定书、决定书一般均应在互联网公布。2014年1月1日，《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》正式实施。该司法解释明确，最高法院在互联网设立中国裁判文书网，统一公布各级人民法院的生效裁判文书；中西部地区基层人民法院在互联网公布裁判文书的时间进度由高级人民法院决定。扩展资料裁判文书上网是司法公开的重要一环。党的十八大以来，最高法大力推进裁判文书上网工作，并率先垂范，于2013年7月1日开通中国裁判文书网，集中公布了第一批50个生效裁判文书，引发社会广泛关注和好评。次日，最高法审议通过《最高人民法院裁判文书上网公布暂行办法》，明确除法律有特殊规定的以外，生效裁判文书将全部在中国裁判文书网予以公布。2013年11月27日，中国裁判文书网与各高级人民法院裁判文书传送平台联通，标志着全国四级法院裁判文书统一发布的技术平台搭建成功。

在中国裁判文书网，一般的法院生效判决书都能查到的。当事人可以携带身份证去当地法院查询，不是当事人需要委托律师一起去当地法院查询人民法院的判决书，网上查询的步骤：百度搜索中国裁判文书网或者当地的法院的官网，点击进入。2.在搜索款输入对应案件的关键词、法院名称、当事人或者律师名称，点击搜索。3.点击搜索后，会出现想要查询的判决书。比较智能的案例搜索神器，支持关键词搜索、以条文搜索、“本院认为”搜索。当然，它并不免费，毕竟是付费经济。有没有方法去白嫖呢，答案也是有的，以聚法进行关键词搜索，然后就可以找到对应的案例（部分），此时记住案号去裁判文书网精准搜索，如果你不是当事人，在经法院办公室领导签字同意后，可以自己去查询或委托别人去查询。知识拓展：1、司法判决是法官书写的具有很强法律性的专业性文书，是法院依照法定职权按照法定程序制作的法律文书。因此，判决书的语言必须是规范性的法律用语，即通常所说的“法言法语”。司法审判不同于道德评价或一般的社会评论，法官要用专业知识在司法判决中进行法律概念和规则的阐述。2、司法审判是各种纷争的最终解决方式，这就要求法官运用法律术语进行观察、思考和判断。要求法官对于各种纷争，不论其为宏观或微观，亦不论其为抽象或具体，都要运用法言法语将其转化为法律问题进行分析判断。3、如此，才能将社会性、经济性甚至是政治性纷争在司法判决中转化为明确的权利义务关系，使之成为法律问题最终通过司法来裁断。

被起诉了！没收到法院判决书！怎么办

只要是可以公开的，都应该公开在网上。有个中国裁判文书网，就是这些内容。不过涉及未成年人，个人隐私和和国家安全的不会公开。

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中国裁判网实名认证需要输入姓名，地址及身份证号码。

1、找到浏览器，输入中国裁判文书网，点击中国裁判文书网官网（https：//wenshu.court.gov.cn/）并点击进入。2、选择顶部的登录，输入手机号与密码，确认登录。3、选择上方的账号名称。4、然后在详细资料处查找个人信息填写个人资料就可以了。

法律分析：通过中国裁判文书网进行裁判文书查询的，主要是以下几种方式：1、在如果知道案号，可以在页面的左侧直接输入案号直接查询；2、如果知道当事人姓名（名称）可以输入姓名（名称）查询（有些法院考虑到当事人隐私等情况，可能会把当事人姓名、名称以某某代替，这样可能用姓名查询就查不到）；3、如果只想要查找一类案件，可以在案由中直接输入你想要找的案由即可。法律依据：《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》 第五条 人民法院应当在受理案件通知书、应诉通知书中告知当事人在互联网公布裁判文书的范围，并通过政务网站、电子触摸屏、诉讼指南等多种方式，向公众告知人民法院在互联网公布裁判文书的相关规定。

通过以下步骤可以查询到自己是否被起诉,步骤如下: 1、打开搜索引擎,在搜索框中搜索“中国裁判文书网”。 2、点击中国裁判文书网的官方网站进入。 3、在官网的搜索框中输入想要查询的相关名字。 4、系统会自动搜索出相关资料,点击查看就可以了。

2014年以后的生效判决可以在最高院的中国裁判文书网上查询，2014年以前的判决需要到做出判决的法院查询。　　2014年1月1日，《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》正式实施。该司法解释明确，最高法在互联网设立中国裁判文书网，统一公布各级人民法院的生效裁判文书；中西部地区基层人民法院在互联网公布裁判文书的时间进度由高级人民法院决定，并报最高法备案。　　中国裁判文书网：http://www.court.gov.cn/zgcpwsw/

我想问<下南昌中级人民法院对温中景案的判决结果

行政处罚决定书在在中国裁判文书网的官网查。行政管理机关针对当事人的违法行为，在经过调查取证掌握违法证据的基础上制作行政处罚决定书，记载当事人违法事实、处罚理由、依据和决定等事项，具有法律强制力。行政处罚决定书应当载明当事人的姓名或者名称、地址，当事人包括公民、法人或者其他组织，违反法律、法规或者规章的事实和证据，违法事实与证据是实施行政处罚的根据，行政处罚的种类和依据，行政机关给予当事人何种行政处罚，行政处罚的履行方式和期限，不服行政处罚决定，申请行政复议或者提起行政诉讼的途径和期限，作出行政处罚决定的行政机关名称和作出决定的日期。作出行政处罚需要口头告知违法行为人违法行为的基本事实、拟做出的行政处罚、依据及其依法享有的权利，听取违法行为人的陈述和申辩，制作简易程序处罚决定书，处罚决定书应当由被处罚人签名、警察签名或者盖章，并加盖公安机关管理部门印章，处罚决定书应当场交付被处罚人，被处罚人拒收的，由警察在处罚决定书上注明，即为送达。法律依据：《中华人民共和国行政处罚法》第五十二条执法人员当场作出行政处罚决定的，应当向当事人出示执法证件，填写预定格式、编有号码的行政处罚决定书，并当场交付当事人。当事人拒绝签收的，应当在行政处罚决定书上注明。前款规定的行政处罚决定书应当载明当事人的违法行为，行政处罚的种类和依据、罚款数额、时间、地点，申请行政复议、提起行政诉讼的途径和期限以及行政机关名称，并由执法人员签名或者盖章。执法人员当场作出的行政处罚决定，应当报所属行政机关备案。

1、登录浏览器。2、在搜索框内输入http://www.court.gov.cn/zgcpws进行查询。3、在搜索框内输入你所要查询的姓名或按键。扩展资料查询自己是否被起诉注意事项：1、如果被人起诉，法院一般都会通知你去收起诉状或邮寄起诉状给你，如果未收到，还可以登陆法院裁判文书网输入自己的名字，看有无以自己为被告的法院判决书。被告会收到受理法院发出的举证通知书，答辩通知和开庭传票；可以送过邮寄方式送达被告，或是由法院通知被告前往受理法院领取。2、可以带上相关证件到法院立案庭去问询问自己是否被起诉。参考资料中国裁判文书网-官网

中国审判流程信息公开网是中国司法部主办的在线平台，通过该平台可查询中国各级法院公开审判信息。具体查询步骤如下：1. 打开中国审判流程信息公开网官网（court.gov.cn/zgcpwsw/）。2. 点击页面上的“查询”按钮，在下拉菜单中选择查询类型，如“刑事案件”、“民事案件”、“行政案件”等。3. 输入查询关键词，可以是被告人姓名、案件编号、法院名称等。4. 点击“查询”按钮，系统会根据输入的关键词显示查询结果。5. 可以点击案件名称或案件号码链接进入具体案件的审判流程和相关文书。注意：为了保障当事人隐私，某些案件可能无法在网上查询到相关信息。同时，涉及国家机密、商业机密等重要信息的案件也会受到限制。

判决书在中国裁判文书网，一般的法院所生效的判决书都能被查到。当事人还可以携带身份证去当地法院查询，如果不是当事人本人查询，则需要委托律师一起去当地法院查询人民法院的判决书。一、判决书在哪里可以查到1、判决书在哪里可以查到，需要根据具体情况进行决定：（1）当事人可以直接前往法院档案室查询，或委托别人去查询；（2）非当事人可以在经法院办公室领导签字同意后，前往查询或委托别人查询；（3）另外律师可以直接拿当时案件的委托书去法院查询。2、法律依据：《关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》第二条最高人民法院在互联网设立中国裁判文书网，统一公布各级人民法院的生效裁判文书。各级人民法院对其在中国裁判文书网公布的裁判文书质量负责。第四条人民法院的生效裁判文书应当在互联网公布，但有下列情形之一的除外：（一）涉及国家秘密、个人隐私的；（二）涉及未成年人违法犯罪的；（三）以调解方式结案的；（四）其他不宜在互联网公布的。二、判决书丢了怎么办判决书丢失后，处理方法具体如下：1、当事人可以到做出判决的法院申请再领取一份；2、也可以带身份证到审理案件的法院查阅档案进行复印。在复印件上盖上法院档案室的章后，所复印的判决书与判决书原件具有同等的法律效力。希望以上内容能对您有所帮助，如果您还有其它问题请咨询专业律师。【法律依据】：《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》 第五条 人民法院应当在受理案件通知书、应诉通知书中告知当事人在互联网公布裁判文书的范围，并通过政务网站、电子触摸屏、诉讼指南等多种方式，向公众告知人民法院在互联网公布裁判文书的相关规定。

您好，一、案件当事人本人查询，法院判决后的结果会以邮寄的方式将纸质档裁判书寄给案件当事人。二、如果不是案件当事人，可以登录中国裁判文书网http://wenshu.court.gov.cn/，在高级检索中输入案由、关键词、法院、当事人、律师其中之一查询结果。扩展资料：判决书，法律术语，是指法院根据判决写成的文书。是法律界常用的一种应用写作文体，包括民事判决书、刑事判决书、行政判决书和刑事附带民事判决书。最高人民法院发布新规：法院生效的判决书从2014年1月1日起在互联网全面公布，除涉及国家机密、个人隐私、未成年犯罪以及不宜“晒”的4类判决书外，公众均可随时查阅。

【法律分析】：可以登录中国裁判文书网查询判决结果。网上查看法院判决结果的具体步骤如下：1、打开中国裁判文书网。2、输入想要检索的案由、关键词、法院、当事人、律师等。3、按关键词、案由、法院层级、时间等筛选查询想要的具体内容。【法律依据】：《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》第三条 人民法院作出的下列裁判文书应当在互联网公布：（一）刑事、民事、行政判决书；（二）刑事、民事、行政、执行裁定书；（三）支付令；（四）刑事、民事、行政、执行驳回申诉通知书；（五）国家赔偿决定书；（六）强制医疗决定书或者驳回强制医疗申请的决定书；（七）刑罚执行与变更决定书；（八）对妨害诉讼行为、执行行为作出的拘留、罚款决定书，提前解除拘留决定书，因对不服拘留、罚款等制裁决定申请复议而作出的复议决定书；（九）行政调解书、民事公益诉讼调解书；（十）其他有中止、终结诉讼程序作用或者对当事人实体权益有影响、对当事人程序权益有重大影响的裁判文书。第四条 人民法院作出的裁判文书有下列情形之一的，不在互联网公布：（一）涉及国家秘密的；（二）未成年人犯罪的；（三）以调解方式结案或者确认人民调解协议效力的，但为保护国家利益、社会公共利益、他人合法权益确有必要公开的除外；（四）离婚诉讼或者涉及未成年子女抚养、监护的；（五）人民法院认为不宜在互联网公布的其他情形。【温馨提示】以上回答，仅为当前信息结合本人对法律的理解做出，请您谨慎进行参考！如果您对该问题仍有疑问，建议您整理相关信息，同专业人士进行详细沟通。

能。裁判文书网公示后，都会在后台或者档案里进行记录的，法院内部官网也能够查到该案件的相关信息。

英文名：Shawn Yue 昵称：乐乐 生日：1981年11月13日 出生地：香港 星座：处女座 身高：178cm 体重：110磅 爱好：打篮球、看戏、听歌、游泳 收藏喜好：波鞋 喜爱的食物：芫莤 喜爱的颜色：粉蓝色、黑色 喜爱的运动：篮球 喜爱的歌手：周杰伦, Grag David, Brain Mcknight 喜爱的演员：罗拔狄尼路, Edward Norton 喜爱的电影：Heat,骄阳似我

1.将PPT打开，找到要添加音频的那几张连续幻灯片中的第一张。　　　　 2.在“功能区”选择“插入”选项卡，在“插入”选项卡里，单击“音频”的上半部分按钮，直接从硬盘中选取音频文件。　　 3.在弹出的“插入音频”框里选择，你准备好的音频文件并单击“插入”。即可完成插入。　　　　 4.下面我们就要将这个音频设置为从第1张到第3张幻灯片自动播放。先单击选中该音频，然后在“功能区”选择“动画”选项卡，在“动画”选项卡里，单击“动画窗格”。　　 5.这时会在“幻灯片编辑区”的右边会出现动画窗格。右键单击动画窗格中的那个音频，这里是1.mp3，选择“效果选项”。　　　　 6.在弹出的“播放音频”选项卡里，“效果”选项框中的“开始播放”选择“从头开始”，“停止播放”选择“在3张幻灯片后”。　　 7.“计时”选项框里“开始”设置为“上一动画之后”，“重复”设置为“直到幻灯片末尾”。单击“确定”即可。（这里设置重复是因为我准备的音乐时间太短。）　　

1.中性粒细胞 中性粒细胞是第一个迁移到受损组织中的炎症细胞，在宿主防御入侵病原体中发挥关键作用，并且也是炎症反应中的关键因子，2.C反应蛋白（CRP） CRP 为急性炎症时期肝脏合成的重要反应蛋白，能对机体的炎症反应做出有效应答。 3.D-二聚体是纤维蛋白单体经活化因子XIII交联后，再经纤溶酶水解所产生的一种特异性降解产物，D-二聚体水平升高提示体内存在血栓形成和继发性纤维蛋白溶解系统亢进。 4.红细胞沉降率(erythrocyte sedimentation rate，ESR)简称血沉，常以红细胞在第一小时末下沉的距离表示。其速度加快可能是炎症或肿瘤存在的标志。 5.降钙素原(procalcitonin，PCT)是人类甲状腺C细胞产生的降钙素前体多肽，由116个氨基酸组成，在正常情况下不会释放入外周血循环中，其主要在细菌毒素和炎性细胞因子的刺激下产生，是机体急性细菌感染的可靠标志物，其升高程度与病情的严重程度有关。

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2019年阿里团队发表在CIKM上的论文“Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall”，应用胶囊网络的动态路由算法来构建一个多兴趣网络MIND，是一个召回阶段的模型。 本文是在召回阶段的工作，来满足用户兴趣的物品的有效检索。建立 「用户兴趣模型」 和 「寻找用户兴趣表示」 是非常重要的，但由于 「用户的兴趣存在着多样性」 并不是一件容易的事。 现有的一些用户兴趣表示方法： 1.基于协同过滤的方法通过历史交互物品或隐藏因子来表示用户兴趣：会遇到稀疏和计算问题。 2.基于深度学习的方法用低维Embedding向量表示用户兴趣： 作者认为这是多兴趣表达的一个瓶颈，因为必须压缩所有与用户多兴趣相关的信息到一个表示向量，所以关于用户多兴趣的所有信息是混合在一起的，导致召回阶段物品检测不准确。 3.DIN在Embedding的基础上加入Attention机智：但采用attention机制对于每个目标物品，都需要重新计算用户表示，因此无法使用在召回阶段。 关于胶囊网络： 囊间动态路由算法，Dynamic Routing胶囊算法的核心就在于此处参数b的更新方法：更新参数时，综合考量了低层特征 与输出胶囊特征，由于二者都是向量，当二者同向时，即二者相似度较高，当前的低层特征更能反映图像特征，乘积为正，b权重增加，表示当前低层胶囊更被高层胶囊所“接纳”；相反，当二者反向时，代表当前低层特征与输出胶囊匹配度并不高，乘积为负，b权重减小，表示当前低层胶囊被更高层胶囊所“排斥”。通过这样的权重更新方式建立起了低层特征与高层特征的关联，使模型更能“理解”图像。 “胶囊”是一组聚合起来输出整个向量的小神经元。采用动态路由学习胶囊之间的连接权值，并利用期望最大化算法（EM）对其进行改进，克服了一些不足，获得了更好的精度。 主要贡献： 文章关注的是在召回阶段用户的多兴趣的问题，提出了使用 动态路由的多兴趣网络（MIND） 来学习用户表示。 最主要的「创新点」是：采用胶囊网络的动态路由算法来获得用户多兴趣表示，将用户的历史行为聚集成多个集合内容，每一组历史行为进一步用于推断对应特定兴趣的用户表示向量。这样，对于一个特定的用户，MIND输出了多个表示向量，它们共同代表了用户的不同兴趣。用户表示向量只计算一次，可用于在匹配阶段从十亿个尺度的物品中检索相关物品。 任务目标 召回任务的目标是对于每一个用户 从十亿规模的物品池检索出包含与用户兴趣相关的上千个物品集。 模型输入 对于模型，每个样本的输入可以表示为一个三元组 ，其中 代表与用户 交互过的物品集，即用户的历史行为； 表示用户的属性，例如性别、年龄等； 表示为目标物品 的一些特征，例如物品id和种类id等。 核心任务 学习一个函数可以将User-Item实例（原生特征）映射为用户兴趣Embedding表达集合 为用户 的向量表示， 为embedding的维度， 表示向量数量即兴趣的数量。 若 =1，即其他模型（如Youtube DNN）的Embedding表示方式，物品 的Embedding函数为： 其中 ， 表示一个Embedding&Pooling层。 最终结果 根据评分函数检索得到top N个候选项： 根据评分函数检索：即根据 目标物品与用户表示向量的内积的最大值作为相似度依据 ，DIN的Attention部分也是以这种方式来衡量两者的相似度。 Embedding层的输入由三部分组成，用户属性 、用户行为 和目标物品标签 。每一部分都由多个id特征组成，则是一个高维的稀疏数据，因此需要Embedding技术将其映射为低维密集向量。 相对于单一向量进行用户兴趣表示，作者采用多个表示向量来分别表示用户不同的兴趣。通过这个方式，在召回阶段，用户的多兴趣可以分别考虑，对于兴趣的每一个方面，能够更精确的进行物品检索。 为了学习多兴趣表示，作者利用胶囊网络表示学习的动态路由将用户的历史行为分组到多个簇中。来自一个簇的物品应该密切相关，并共同代表用户兴趣的一个特定方面。 动态路由 “胶囊”是一种用一个向量表示的新型神经元，而不是普通神经网络中使用的一个标量。基于向量的胶囊期望能够表示一个实体的不同属性，其中胶囊的方向表示一个属性，胶囊的长度用于表示该属性存在的概率。 动态路由是胶囊网络中的迭代学习算法，用于学习低水平胶囊和高水平胶囊之间的路由对数 (logit) ，来得到高水平胶囊的表示。 我们假设胶囊网络有两层，即低水平胶囊 和高水平胶囊 ， 表示胶囊的个数 表示每个胶囊内的神经元个数（向量长度）。路由对数 通过以下计算得到并进行更新： 其中 表示待学习的双线性映射矩阵（在胶囊网络的原文中称为转换矩阵）。 通过计算路由对数，将高阶胶囊 的候选向量计算为所有低阶胶囊的加权和： 采用多个向量来表达 User 不同的兴趣，将 User 的历史行为分组到多个 Interest Capsules 的过程。实现逻辑如下： 输入： 输出： 定义： （1） 动态兴趣个数 （2）低阶行为向量Embedding表达： 代表User的行为向量（同 ） （3）高阶兴趣向量Embedding表达： 代表User的兴趣向量（同 ） （4）行为向量 与兴趣向量 之间的路由logit： （5）双线性映射矩阵： 步骤： （1） 计算兴趣Embedding个数 （2）初始化 （使用正态分布初始化） （3）遍历迭代次数 （3.1）对所有的行为路由 ，计算 （3.2）对所有的兴趣路由 ，计算 和 （3.3）迭代更新 其中 是一个共享矩阵 通过多兴趣提取层，多个兴趣胶囊从用户行为embedding建立。在训练期间，我们设计一个标签意识注意力层：让标签（目标）物品选择使用过的兴趣胶囊。特别的，对于每一个标签物品，计算兴趣胶囊和标签物品embedding之间的相似性，并且计算兴趣胶囊的权重和作为目标物品的用户表示向量，通过相应的兼容性确定一个兴趣胶囊的权重。 训练 得到用户向量 和标签物品embedding 后，计算用户 和标签物品 交互的概率：

wouldlike可以跟todosthwouldlike不可以跟doingsth“wouldlike”意为“想要”，其语气比用like婉转些。具体用法如下：1.后面接名词或代词，表示“具体要”某样东西。例如：I"dliketwosweatersformydaughters.（JBIII，L59）您好，答题不易如有帮助请采纳，谢谢

　　能够进入到法国的公立大学读书，大家可以享受更好的教育，而且成本也是会低一些的，但是毕业的难度不小。跟着来一起看看法国留学真实现状 公立大学毕业难度有多大？ 　　 公立大学毕业难度 　　法国公立大学以其低廉的学费和高质量的教学水平赢得众多留学生的青睐，但是与中国大学严进宽出的制度有所不同，法国公立大学宽进严出的制度令很多学生头痛，连法国本国学生都难以幸免。 　　在一些较难的专业中，硕士阶段的课程redoubler一年甚至两年是再正常不过的事情，于是越来越多的学生在申请专业之前，开始有意识地关注成功毕业率。那么在众多法国公立大学的众多专业之中，究竟哪些比较容易拿到学位呢？ 　　硕士毕业率最高的大学 　　凭着两年制硕士79.1%的毕业率，Université de Versailles-Saint-Quentin凡尔赛圣昆汀大学在2021年的榜单上排名最靠前，这是一所1991年新创办的综合大学，目前为将近15000名学生提供学士-硕士-博士三级学位课程，专业设置齐全。 　　紧随其后的是Institut national universitaire Champollion d＇Albi阿尔比尚波利翁国立大学学院78.3%的学生获得了硕士学位，Université de La Rochelle拉罗谢尔大学两年制硕士的成功率是76.7%。 　　第4到第10名是 　　Université de Corse Pasquale Paoli科西嘉大学 　　Université de Bretagne Sud南布列塔尼大学 　　Université de Perpignan Via Domitia佩皮尼昂大学 　　Université Gustave Eiffel古斯塔夫·埃菲尔大学（前身为Université Paris Est Marne-La-Vallé巴黎东部马恩-拉瓦雷大学） 　　Université de Bretagne Occidentale西布列塔尼大学（前身为Universite de Brest布雷斯特大学） 　　Université de Montpellier蒙彼利埃大学 　　Université de Rennes 1雷恩一大 　　 留学常见问题 　　什么是情绪枯竭？ 　　情绪枯竭（Emotional exhaustion）通常是工作带来的一种慢性不良状态，主要表现为工作时情绪上的激动或疲惫感。既可表现为身体疲劳，又能表现为心理上和情绪上的“耗尽”。情绪枯竭算不上病，每个人多多少少都有过类似的感觉，那就是——感觉身体被掏空。 　　多数情绪枯竭的研究都以Maslach和Jackson的研究模型为指导。该模型表明，情绪枯竭（Emotional exhaustion）是工作倦怠的初期症状，中期症状表现为去人性化（Depersonalization），后期则是个人成就感降低 （Diminished personal accomplishment）。可见，情绪枯竭只是个引子，放任不管，会发展成更严重的问题，一些研究已经将情绪枯竭与其它心理、生理疾病联系在一起。 　　那么情绪枯竭又是由什么引发的呢？ 　　当留学生被赋予过多情绪要求，却缺乏足够的情感动力去回应时，就会导致情感资源枯竭。伪装情绪、压抑情绪会造成问题。当真实情感与学校或者工作需要体现的情绪出现差距时，就需要通过压抑或伪装情绪来弥补这种“差距”。翻译成中文就是强颜欢笑，而强颜欢笑又分3个等级。 　　1. 皮笑肉不笑 　　2 .入戏较深，达到表里如一 　　3. 笑不出来” 大暴走 　　然而无论是这三种的哪一种都在消耗留学生的情绪。 　　导致情绪枯竭的两种压力 　　现在的压力源二维模型将压力分为挑战性压力源和阻碍性压力源两种。 　　1. 那些被留学生认为能带来回报的学习要求，被视作挑战性压力源，因为未来的回报足以弥补压力源本身带来的痛苦，为个体提供成长、学习的机会。 　　2. 而阻碍性压力源则指是那些烦琐又拖拉的学习， 例如在小组作业中模糊不清的工作分配， 此类压力会阻碍个体成长和工作目标的达成，限制个体能力的发挥。 　　但对个体而言，这两种压力源带来的前景虽然不同，却会带来一样的消极影响——情绪枯竭。 　　如何应对情绪衰竭 　　1. 运动 　　体育锻炼会增加体内内啡肽和血清素的水平，有助于改善情绪状态，每天抽出30分钟锻炼，即使步行也会带来一些效果。 　　2. 充足的睡眠 　　睡眠对情绪健康很重要，保证每天八小时左右的睡眠（根据自己具体需求增减），还能提升免疫力。 　　3. 多与正能量的朋友联系 　　和朋友面对面交谈是最有效的缓解方式，同时要避免与给自己带来负面情绪的人来往，如果您没有人可以找，可以考虑与专业人士（例如治疗师）会面。 　　4. 少喝酒 　　酒精可能会暂时改善失落的情绪，但这种感觉会很快消失，然后会比之前更焦虑。另外，酒精还会干扰睡眠。 　　5. 休假 　　在实在疲惫不堪时，可以考虑休假来缓解自己紧张的情绪。反正法国假期多。 　　6. 消除压力源 　　就是有那么一两天你可以啥也不做啊。 休息一下吧。

该篇文章右谷歌大脑团队在17年提出，目的是解决对于NLP中使用RNN不能并行计算（详情参考 《【译】理解LSTM（通俗易懂版）》 ），从而导致算法效率低的问题。该篇文章中的模型就是近几年大家到处可以听到的Transformer模型。 由于该文章提出是解决NLP（Nature Language Processing）中的任务，例如文章实验是在翻译任务上做的。为了CV同学更好的理解，先简单介绍一下NLP任务的一个工作流程，来理解模型的输入和输出是什么。 首先拿CV中的分类任务来说，训练前我们会有以下几个常见步骤： 所以对于分类任务来说，模型的输入为预处理过的图片，输出为图片的类别（一般为预测的向量，然后求argmax获得类别）。 在介绍NLP任务预处理流程前，先解释两个词，一个是tokenize，一个是embedding。 tokenize 是把文本切分成一个字符串序列，可以暂且简单的理解为对输入的文本进行分词操作。对英文来说分词操作输出一个一个的单词，对中文来说分词操作输出一个一个的字。（实际的分词操作多有种方式，会复杂一点，这里说的只是一种分词方式，姑且这么定，方便下面的理解。） embedding 是可以简单理解为通过某种方式将词向量化，即输入一个词输出该词对应的一个向量。（embedding可以采用训练好的模型如GLOVE等进行处理，也可以直接利用深度学习模型直接学习一个embedding层，Transformer模型的embedding方式是第二种，即自己去学习的一个embedding层。） 在NLP中，拿翻译任务（英文翻译为中文）来说，训练模型前存在下面步骤： 所以对于翻译任务来说，翻译模型的输入为句子每个词的one-hot向量或者embedding后的向量（取决于embedding是否是翻译模型自己学习的，如果是则输入one-hot就可以了，如果不是那么输入就是通过别的模型获得的embedding向量）组成的序列，输出为当前预测词的类别（一般为词表大小维度的向量） 知道了Transformer模型的输入和输出后，下面来介绍一下Transformer模型的结构。 先来看看Transformer的整体结构，如下图所示： 可以看出它是一个典型的seq2seq结构（encoder-decoder结构），Encoder里面有N个重复的block结构，Decoder里面也有N个重复的block结构。 可以注意到这里的embedding操作是与翻译模型一起学习的。所以Transformer模型的输入为对句子分词后，每个词的one-hot向量组成的一个向量序列，输出为预测的每个词的预测向量。 为了更好的利用序列的位置信息，在对embedding后的向量加上位置相关的编码。文章采用的是人工预设的方式计算出来的编码。计算方式如下 上式中，pos表示当前词在句子中的位置，例如输入的序列长L=5，那么pos取值分别为0-4，i表示维度的位置，偶数位置用 公式计算， 奇数位置用 公式计算。 文章也采用了加入模型训练来自动学习位置编码的方式，发现效果与人工预设方式差不多。 Encoder包含了N个重复的block结构，文章N=6。下面来拆解一个每个块的具体结构。 为了便于理解，介绍Multi-Head Attention结构前，先介绍一下基础的Scaled Dot-Product Attention结构，该结构是Transformer的核心结构。 Scaled Dot-Product Attention结构如下图所示 Scaled Dot-Product Attention模块用公式表示如下 上式中，可以假设QK的维度皆为 ，V的维度为 ，L为输入的句子长度， 为特征维度。 得到的维度为 ，该张量可以理解为计算Q与K中向量两两间的相似度或者说是模型应该着重关注(attention)的地方。这里还除了 ，文章解释是防止维度 太大得到的值就会太大，导致后续的导数会太小。（这里为什么一定要除 而不是 或者其它数值，文章没有给出解释。） 经过 获得attention权重后，与V相乘，既可以得到attention后的张量信息。最终的 输出维度为 这里还可以看到在Scaled Dot-Product Attention模块中还存在一个可选的Mask模块（Mask(opt.)），后续会介绍它的作用。 文章认为采用多头（Multi-Head）机制有利于模型的性能提高，所以文章引入了Multi-Head Attention结构。 Multi-Head Attention结构如下图所示 Multi-Head Attention结构用公式表示如下 上述参数矩阵为 , , , 。 为multi-head attention模块输入与输出张量的通道维度，h为head个数。文中h=8， ， 关于multi-head机制为什么可以提高模型性能 文章末尾给出了多头中其中两个头的attention可视化结果，如下所示 图中，线条越粗表示attention的权重越大，可以看出，两个头关注的地方不一样，绿色图说明该头更关注全局信息，红色图说明该头更关注局部信息。 从结构图不难看出网络加入了residual结构，所以add很好理解，就是输入张量与输出张量相加的操作。 Norm操作与CV常用的BN不太一样，这里采用NLP领域较常用的LN（Layer Norm）。（关于BN、LN、IN、GN的计算方式可以参考 《GN-Group Normalization》 ） 还要多说一下的是，文章中共Add&Norm结构是先相加再进行Norm操作。 该结构很简单，由两个全连接(或者kernel size为1的卷积)和一个ReLU激活单元组成。 Feed Forward结构用公式表示如下 Decoder同样也包含了N个重复的block结构，文章N=6。下面来拆解一个每个块的具体结构。 从名字可以看出它比2.3.1部分介绍的Multi-Head Attention结构多一个masked，其实它的基本结构如下图所示 可以看出这就是Scaled Dot-Product Attention，只是这里mask是启用的状态。 这里先从维度角度考虑mask是怎么工作的，然后再解释为什么要加这个mask操作。 mask工作方式 为了方便解释，先不考虑多batch和多head情况。 可以假设QK的维度皆为 ，V的维度为 。 那么在进行mask操作前，经过MatMul和Scale后得到的张量维度为 。 现在有一个提前计算好的mask为 ，M是一个上三角为-inf，下三角为0的方阵。如下图所示（图中假设L=5）。 的结果如下图所示(图中假设L=5) 注意：下图中的非0区域的值不一定是一样的，这里为了方便显示画成了一样的颜色 现在Scaled Dot-Product Attention的公式如下所示 可以看出经过M后，softmax在-inf处输出结果为0，其它地方为非0，所以softmax的输出为 ，该结果为上三角为0的方阵。与 进行相乘得到结果为 。 从上述运算可以看出mask的目的是为了让V与attention权重计算attention操作时只考虑当前元素以前的所有元素，而忽略之后元素的影响。即V的维度为 ，那么第i个元素只考虑0-i元素来得出attention的结果。 mask操作的作用 在解释mask作用之前，我们先解释一个概念叫 teacher forcing 。 teacher forcing这个操作方式经常在训练序列任务时被用到，它的含义是在训练一个序列预测模型时，模型的输入是ground truth。 举例来说，对于"I Love China -> 我爱中国"这个翻译任务来说，测试阶段，Encoder会将输入英文编译为feature，Decoder解码时首先会收到一个BOS（Begin Of Sentence）标识，模型输出"我"，然后将"我"作为decoder的输入，输出"爱"，重复这个步骤直到输出EOS(End Of Sentence)标志。 但是为了能快速的训练一个效果好的网络，在训练时，不管decoder输出是什么，它的输入都是ground truth。例如，网络在收到BOS后，输出的是"你"，那么下一步的网络输入依然还是使用gt中的"我"。这种训练方式称为teacher forcing。如下图所示 我们看下面两张图，第一张是没有mask操作时的示例图，第二张是有mask操作时的示例图。可以看到，按照teacher forcing的训练方式来训练Transformer，如果没有mask操作，模型在预测"我"这个词时，就会利用到"我爱中国"所有文字的信息，这不合理。所以需要加入mask，使得网络只能利用部分已知的信息来模拟推断阶段的流程。 decoder中的Multi-Head Attention内部结构与encoder是一模一样的，只是输入中的Q为2.4.1部分提到的Masked Multi-Head Attention的输出，输入中的K与V则都是encoder模块的输出。 下面用一张图来展示encoder和decoder之间的信息传递关系 decoder中Add&Norm和Feed Forward结构都与encoder一模一样了。 1. 从图中看出encoder和decoder中每个block的输入都是一个张量，但是输入给attention确实QKV三个张量？ 对于block来说，Q=K=V=输入张量 2. 推断阶段，解码可以并行吗？ 不可以，上面说的并行是采用了teacher forcing+mask的操作，是的训练可以并行计算。但是推断时的解码过程同RNN，都是通过auto-regression方式获得结果的。（当然也有non auto-regression方面的研究，就是一次估计出最终结果） 参考：

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膜通量（J）的计算公式为：J= V/(T×A)。其中：J是膜通量（L/m2·h）；V是取样体积（L）；T是取样时间（h）；A是膜有效面积（m2）。测量方法：1、在一定的操作条件下，采用出水抽吸泵工作在一个级数上使膜工作一个时间段Δt（不小于30 min），观测透膜压力在Δt内的变化。2、若透膜压力保持恒定，调节出水抽吸泵的级数，使膜通量增加一个阶量，重新观测TMP在另一个Δt内的变化，如此继续，直到TMP在Δt内随时间不断增长为止，记此时的膜通量为FN+1。膜通量的应用领域：1、过滤水：中大超纯水系统的前置过滤处理，饮料业用水前置过滤处理。2、食品行业过滤：食用油、蔬菜油的过滤，糖浆、巧克力等各式浆液的过滤。3、化学工业过滤：电镀液药液的过滤，油漆，涂料的过滤，机械用油，切削油，重油，高黏度树脂的过滤，制药的过滤等。以上内容参考：百度百科-膜通量

作者：Fiberleif链接：http://www.zhihu.com/question/37489735/answer/73314819来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。目前常用的衡量word embedding质量好坏的task主要分为两类：word analogy & document classification1.wordanalogy task假设给了一对单词 (a , b) 和一个单独的单词c,task会找到一个单词d，使得c与d之间的关系相似于a与b之间的关系，举个简单的例子：(中国，北京)和 日本，应该找到的单词应该是东京，因为北京是中国的首都，而东京也是日本的首都。 在给定wordembedding的前提下，task一般是通过在词向量空间寻找离(b-a+c)最近的词向量来找到d。2.documentclassification task这是一种通过使用词向量来计算文本向量（可以被用来进行文本分类的工作）的方法，为了得到文本向量，task通常采用了一种很简单的方法:取文本中所有词的词向量的平均值来代表该文本的文本向量，进而通过文本分类的准确度来反向评价训练出的词向量的质量。对于给定的word embedding，以上的方法确实可以大致地评价词向量的质量好坏，但我们不应该局限于它们，就像楼上所言，我们应该以word embedding对于实际任务的收益为评价标准，如果脱离了实际任务，很难讲不同的word embedding谁比谁更“好”，因为word embedding更像是一个解决问题所使用的工具而不是一个问题的终点。

降钙素原(procalcitonin,PCT)对全身细菌感染的诊断、鉴别诊断、治疗效果及预后的判断,比C反应蛋白(CRP)、各种炎症反应因子[细菌内毒素(LPS),肿瘤坏死因子(TNF)-α,白细胞介素(IL)-β,IL-2等]更敏感,更有临床应用价值,实施实验室PCT检测将有助于临床中对于严重细菌感染者的分组和鉴别。

肖恩·约翰逊（Shawn Johnson） 性别：女 国籍：美国 生日：1992.1.19 身高：1.45米 体重：41公斤 项目：体操 美国体操新近崛起的一颗新星，在今年的全美锦标赛上勇夺个人全能冠军。目前自称最大的目标是参加2008年的北京奥运会，并期待在那里有好的表现。 主要成绩： 2007年 世界锦标赛 团体、个人全能冠军、自由操冠军； 2007年 泛美运动会 团体、个人全能、高低杠、平衡木冠军，自由体操亚军； 2007年 全美锦标赛 个人全能、自由操、平衡木冠军，高低杠第三名。 2007年斯图加特体操世锦赛成就了15岁的体操小将肖恩·约翰逊，更圆了她那中国籍教练乔良的体操梦。第一次参加世锦赛的约翰逊连夺团体、全能、自由操三枚金牌，她仅用了两个月的时间从队中的年轻小将成为美国体操队的当家花旦，更被媒体誉为“袖珍版霍尔金娜”。但无论成功或者失败，都会有一个人默默地站在她身后，给她一个温暖的拥抱，那就是约翰逊的中国籍教练乔良。 肖恩儿时怀才不遇 体操是一碗青春饭，女子体操更是如此，要出名就得早出道，如今在众人眼中光彩夺目的肖恩却差点错过了站上世界冠军领奖台的机会。 肖恩·约翰逊1992年1月19日出生在美国依阿华州州府得梅因，刚出生时，她的身体并不好，但她的学习能力却非常强，9个月大时她已经会走路了，那时好动的肖恩一旦动起来就停不下来。 三岁时，调皮的肖恩被父母送去学习舞蹈，但他们逐渐发现舞蹈并不适合这个女孩，“因为她有太多的能量需要释放，”肖恩的父母把目光转到了体操上。 但肖恩的体操之路更不平坦，虽然她很喜欢体操，但她的体操启蒙教练并不看好她，认为她只有力量，没有天赋。肖恩只练了很短的一段时间，并没受到太多关注，那时肖恩已经5岁了。 乔良奔赴异乡办学 乔良5岁开始在北京西城体校练体操，1988年入选国家队并任副队长。乔良取得的成绩有一箩筐：1989年体操世锦赛成员，夺得男团铜牌；1990年世界杯德国站全能、自由操冠军、吊环亚军；1990年第十一届亚运会团体冠军主力成员。这般成绩乔良要留在国内当个教练，安度一生并不难，但他却选择了一条坎坷的道路用另一种方式去继续自己的梦想。 亚运会结束后，乔良到美国寻求发展。他在依阿华大学学习英语，同时担任当地体操学校的助理教练。在勤工俭学期间，他始终没有放弃自己的理想——办一所属于自己的体操学校。“当时在中国还不可能自己办校，但我非常希望这么做。”凭借在依阿华大学念书期间积攒的钱，乔良终于在1998年在依阿华州州府得梅因开办了“乔氏体操学校”，这一年，肖恩刚好六岁。 师徒相逢情若父女 一个是初练体操的新人，一个是初涉职场的新人，谁都不会想到在十年后他们俩的名字在全美家喻户晓。 约翰逊的母亲回忆起她第一次遇见乔良的时候，就知道这个中国男人将会改变这个普通的木匠家庭的命运。“我无法解释那种感觉，但我知道我可以信赖他。”泰丽·约翰逊说，当时正是她把女儿送到了这个刚开办不久的体操学校。乔良也是一眼就相中了当时年仅6岁的约翰逊，“凭我自己多年的训练经验，我知道这孩子有些特别，何况她是真的热爱体操。她喜欢呆在体操房里，她总能迅速学会动作。”乔良说，小约翰逊最难能可贵的地方莫过于吃得起苦，“她是个非常强壮的孩子，无论身体还是心智。”“他待我很好，就像我的父亲。他所使用的方法与别的教练不太一样，但是我说不上来具体有什么不同，不过他的方法很有效。这很令人惊讶，不是吗？”谈到恩师，肖恩·约翰逊开心地说。世锦赛赛场上，每当肖恩完成自己的比赛，乔良总是第一个送上祝贺的人。看到肖恩，乔良说就好像看到了自己的女儿：“的确我们两个人关系非常好，她就像我的小女儿一样。要知道她从6岁开始跟着我练体操，那时候还没牙呢！这一转眼就快十年了。” 磨剑十年创造奇迹 十年的训练，让约翰逊迅速成长着，而今年刚刚转入成年比赛的她更是迎来了大丰收，肖恩从两个月前的体操新人成功取代柳金成为美国队当之无愧的绝对主力，而乔良也成为美国女队的主教练。 2007年7月的泛美运动会，年仅15岁的肖恩和队友在团体赛强势夺金，随后又分别包揽了个人全能、平衡木和高低杠三个单项的金牌以及自由操的银牌。初登赛场便斩获这含金量十足的四金，肖恩·约翰逊震惊了整个国际体操界。有了泛美运动会的惊艳表现，在出征本届世锦赛之前，美国女队就让她取代柳金，担任女队的核心队员。而世锦赛团体、单项决赛中，约翰逊并没让人失望。团体赛她作为美国队唯一四个项目全部出场的运动员，除了平衡木有点小失误之外，其余项目发挥非常出色，率领美国队从中国队手中夺回了金牌。女子个人全能、自由操两个单项她都以出色的发挥摘下金牌。 现在这个小丫头已经把目标瞄准了来年的北京奥运会：“冠军的成绩，会增加我在明年奥运会上的压力。但是我会努力去做得更好。我喜欢这样。”希望采纳

乳腺肿瘤科为江西省医学领先学科，急诊医学科、儿科、新生儿科为南昌市名科，内分泌代谢科为江西省医学学科省市共建学科。医院有江西省乳腺疾病研究所，南昌市糖尿病重点实验室。成立了目前江西省最大、设施最齐全的生物标本库，为临床科研提供了广阔的平台。先后与多家国际国内知名医院协作，靠大联强壮大提升自己。与法国NIORT医院、LA ROCHELLE中心医院、南方医科大学附属医院、复旦大学附属肿瘤医院、山东省肿瘤医院建有协作关系。

降维的方法Embedding Projector 提供了三种常用的数据降维（data dimensionality reduction）方法，这让我们可以更轻松地实现复杂数据的可视化，这三种方法分别是 PCA、t-SNE 和自定义线性投影（custom linear projections）：PCA 通常可以有效地探索嵌入的内在结构，揭示出数据中最具影响力的维度。t-SNE 可用于探索局部近邻值（local neighborhoods）和寻找聚类（cluster），可以让开发者确保一个嵌入保留了数据中的所有含义（比如在 MNIST 数据集中，可以看到同样的数字聚类在一起）。自定义线性投影可以帮助发现数据集中有意义的「方向（direction）」，比如一个语言生成模型中一种正式的语调和随意的语调之间的区别——这让我们可以设计出更具适应性的机器学习系统。Embedding Projector 这个工具使用起来很简单，它可以实现数据的 2D 或 3D 效果展示。轻点鼠标，便可实现数据的旋转、缩放。我们按照 word2vec 教程在 TensorFlow 上训练了一些词向量，将这些词向量通过我们的工具进行可视化展示，点击图中任意一点（表示词向量的点），那么通过这种算法算出的，与这个词语义相关的词以及其向量空间距离就会罗列出来。它给我们提供了一种非常重要的探究算法性能的方法

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