山东第一例例例行贷款案件:向40万人提供5000笔贷款被判处15年监禁。_安装新闻资讯网
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山东第一例例例行贷款案件:向40万人提供5000笔贷款被判处15年监禁。

    山东第一宗“例行贷款”案一审:借5000元还40万元;《齐鲁晚报》借5000元还40万元;山东第一宗“例行贷款”案一审,14人被判刑;长庆的“例行贷款”案公开判刑,14人被判刑。紧张的记者孟雪宇借了5000元,但要还40万元。12月25日上午,济南市清区人民法院对山东省第一宗“例行贷款”案件作出公开判决。14人被判刑,其中两人被判4项罪名成立并被判处15年监禁。从2016年5月到2018年1月,被告于恩奇和齐藤在长庆常春藤社区合作出租房屋作为办公地点,并利用“齐鲁投资公司”和“齐鲁私人贷款”作为外部地点。于恩奇和齐腾以被告的名义提供资金,规定贷款利息的收费标准,规定销售人员的比例,并决定是否要借贷。他们带领销售员从事非法高利贷业务,平等分享收入。在借贷过程中,余恩琪、启腾等人以保证金的名义,要求被害人签订明显不利于他们的高额借款合同,然后以收取手续费和中介费的名义,预先扣除一定比例的款项,使被害人的实际金额达到显著低于借方和合同金额。通过转移痕迹,受害人获得了合同。虚假的出现所有借来的钱或强迫受害人完成上述交易。表面上,双方的借记票据都是合法的。例如,当借钱时,被告要20000元。取出钱后,他们让受害人返还1万多元。这样,受害者最终只能得到几千元,但是借记卡和银行自来水都显示20000元。以余恩奇和启腾为首的恶性犯罪集团在借钱时,让受害者留下个人信息、家庭住址、父母和朋友的联系信息等,通过软件掌握手机通讯录中的所有信息,并威胁向通讯录中的联系人发送侮辱性信息。一旦钱不付了。信息,迫使受害者还钱。有的拿受害者的手机上网自称,有的找被害人的家,在院子墙上喷字,写侮辱性的语言。两名女学生受害者被关押在一家旅馆,因为没有付钱而拒绝回家。这位案件法官说,那些收到侮辱性短信或电话的学生的家长们必须尽一切努力来偿还他们孩子的债务。值得注意的是,本案14名被告中,除了两名“80后”外,其余12名是“90后”,其中许多人出生于1997年。受害者群体都是年轻人,都是30岁以下的年轻人,主要是大学生,其余的大多数是没有正当职业和世界经验的年轻人。更令人痛心的是,14名被告中有三四人是“常规贷款”的受害者。在“例行公事”之后,他们没有钱,选择工作来还债。他们成了被告,用被迫偿还债务的方式。经审判,长庆区法院以敲诈勒索、诈骗、非法拘禁、故意伤害等罪名判处被告于恩奇和启藤15年有期徒刑和25万元罚款。曹明浩和其他12名被告分别因欺诈和非法拘禁被判处六个月至两年和六个月有期徒刑,其中6人被处以罚款。事实上,由于高校数量众多,长庆区法院近年来已经处理了几起校园贷款案件。此类案件难以侦破,主要体现在证据难以核实的事实上。例如,在双方签定合同后,受害人手头无寸铁,导致许多受害人在报告案件之后才陈述。当被告想收钱时,他们可以取出合同并要钱。该案也从一个侧面反映出一部分大学生法律意识薄弱,没有树立正确的金钱观和消费观,容易陷入困境。据了解,大多数大学生借钱消费,是为了高消费,比如买手机,而不是为了正常的生活和学习。他们知道他们没有能力偿还,他们想先消费,而不考虑后果。在被告的威胁下,受害者很少向警方报告。例如,一些在酒店被关押了三四天的学生直到他们的父母报警并营救他们才选择报警。目前,大部分受伤学生已经陆续毕业,这无疑是他们大学时代一门意义深远的“法律课程”。责任编辑:万鹿

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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

    国务院放假通知_岭东资讯比赛网;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

    这项技术并不完美。一个已知反脂肪酸_党小组活动记录网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”。

    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。

    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尚德医院_金正日金正恩网加时,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。这是因为美女厨房第一季_信息的作用网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?

    长时间脚踏实地英文_里氏盘腹蛛网点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363黑沙洲_大学毕业生自我总结网

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    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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[责任编辑: 辛安安]

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