法律援助案件中的司法鉴定服务，是公共法律服务体系中的一种司法鉴定公益服务。在我国，顶层设计的整体推进与地方探索的守正创新，共同勾勒出司法鉴定公益服务的基本制度轮廓，但该项服务也存在立法层级较低、各地规范内容差异较大、运行程序较为粗疏等问题。司法鉴定公益服务不仅具有查明案件事实、实现实体正义的工具价值，更具有推进两造力量平衡、促进人权司法保障、提高诉讼效率的固有价值。未来，应当加强司法鉴定公益服务的体系化建构，将国家责任、正当程序、诉讼效率作为其基本原则，采取将司法鉴定公益服务整体纳入《法律援助法》的立法模式，并从服务主体、服务范围、运行程序、经费保障、数字化建设等方面完善具体设计。

鉴调融合是指诉前鉴定与诉前调解的融合，鉴调融合发展是坚持和发展新时代“枫桥经验”的创新尝试，应遵循一致同意原则、适宜性原则和一体化原则。各地在鉴调融合方面进行了多样化探索，为鉴调融合的制度完善奠定了良好基础；最高人民法院《关于诉前调解中委托鉴定工作规程（试行）》等的实施，对融通公共法律服务资源、推进公共法律服务体系建设发挥了重要作用；透过生效裁判文书可以直接观察鉴调融合在诉讼过程中的具体呈现，如诉辩意见、争议焦点、判决说理等部分都有对鉴调融合相关事实、证据、法律适用的清晰表达。因应鉴调融合发展的现实需求，针对其存在的基本定位不够明确、条件与职能不够清晰、程序不够协同、评价机制不够完善等问题，建议制定专门的鉴调融合司法解释，明确人民法院主导、司法行政机关参与的基本定位，整合法律服务主体的主要职能与双重审查条件，一体规范鉴调融合程序，精准设计鉴调融合评价机制。

目的 研究地西泮、唑吡坦等镇静催眠药物及二甲双胍在用药人员毛发中的含量分布特征，为毛发供体的摄药史刻画提供参考。方法 采集真实用药人员毛发，沿生长方向分段后研磨提取，采用液相色谱-串联质谱法（liquid chromatography-tandem mass spectrometry，LC-MS/MS）检测各段药物含量，并与供体用药信息进行关联分析。结果 地西泮、阿普唑仑、氯硝西泮、二甲双胍在用药人员毛发中的分布区间与用药时间存在良好对应关系，药物含量与药物理化特性、用药剂量、头发颜色及个体代谢等多重因素相关。结论 真实用药人员的头发分段检验和药物分布特征分析，能够为涉案毛发样本的供体摄药史刻画提供基础数据支撑。

目的 旨在建立一种高效、高灵敏度的人体体表挥发性有机化合物（volatile organic compounds，VOCs）分析方法，用于法庭科学领域的犯罪嫌疑人特征刻画。方法 采用全自动顶空-固相微萃取箭型（headspace-solid-phase microextraction-Arrow，HS-SPME-Arrow）气相色谱-质谱联用技术，优化得到最佳萃取条件：使用50 μm/30 μm DVB/CWR/PDMS萃取纤维头，设置孵化时间25 min，萃取温度60 ℃，萃取时间25 min，解吸时间3 min。通过与传统SPME的对比实验，评估了SPME-Arrow的性能优势。结果 SPME-Arrow的萃取效率约是传统SPME的1.6倍，展现出显著的自动化程度高、吸附容量大的技术优势。应用该方法成功识别出9种性别特征性VOCs标志物，基于该标志物组合进行性别推测的准确率达到93.3%。结论 建立的人体体表VOCs分析方法具有高效、灵敏的特点，在法庭科学领域的犯罪嫌疑人特征刻画中展现出良好的应用前景，为个体识别提供了新的技术手段。

目的 筛选人体手足气味中与性别、年龄相关的特征组分，进行不同人群性别与年龄特征刻画。方法 采用热解吸-气相色谱-质谱法（thermal desorption-gas chromatography-mass spectrometry，TD-GC-MS）检测人体手足中的挥发性气味信息，利用单因素分析与多因素分析筛选出不同性别、年龄人群手足气味中的差异组分，并通过遗传算法-随机森林 （genetic algorithm-random forest，GA-RF）机器学习方法预测不同性别、年龄的特征组分，并构建判别模型。结果 从人体手足部位中共检测出 304 种挥发性物质，通过t检验和正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis, OPLS-DA）筛选P<0.05且变量投影重要性（variable importance in projection，VIP）>1的差异组分，使用遗传算法（genetic algorithm，GA）优化随机森林（random forest，RF）算法构建判别模型，利用手足特征进行性别识别的准确率分别为92.02%和81.46%，年龄识别的准确率分别为76.13%和73.49%。结论 基于统计学和GA-RF机器学习方法，筛选出人体手足气味中不同性别、年龄的差异标志物，构建判别模型，为人体气味在法庭科学领域中的应用提供新思路。

目的 考察自主研制的电子鼻设备在不同实验条件下的性能表现，并探索其在实际人体气味识别中的应用，尤其是通过结合卷积神经网络算法对人体气味样本进行性别分类，进一步验证其在人体气味分析中的潜力。方法 先在气体流速为500~2 500 mL/min的条件下，选择丙酮、乙醇和异戊二烯为测试气体，浓度设为2×10-6 mol/m³进行电子鼻设备性能测试。实验中涉及流速、富集时间、保存介质和保存时间等多个因素。再采集25名男性和25名女性的手足气味样本，利用电子鼻获取的特征数据，结合卷积神经网络算法对气体样本进行性别分类。结果 选择1 500~2 000 mL/min的气体流速时，电子鼻的性能最佳。铝箔气袋保存效果较好，气体衰减最小。富集时间为10 min时，检测能力最强。基于手足气味的性别分类准确率分别为：左手96.55%、右手93.10%、左脚100%、右脚96.55%。结论 通过优化实验条件，电子鼻设备的性能得到了显著提升。同时，结合卷积神经网络算法能够有效进行人体气味识别，并取得较高的分类准确率，为电子鼻在人体气味识别领域的实际应用提供了可行的解决方案。

在具有公益特质的司法鉴定援助制度建设中，关键问题在于明确责任主体并厘清不同主体的责任。通过分析我国司法鉴定援助实践样态，可以识别出三种主要的援助模式：“机构”式援助、“国家+机构”式援助、“国家+机构+个人”式援助。同时，在司法鉴定援助责任分配中，国家、鉴定机构、援助申请人各自面临不同的争议，分别是国家的无限责任与有限责任之争议、鉴定机构追求营利性与履行公益性之争议、援助申请人有无责任之争议。鉴于此，从法律和道德两个维度出发，阐释了国家、鉴定机构和援助申请人成为司法鉴定援助责任主体的必要性。在充分考虑我国国情的基础上，在司法鉴定援助领域提出“国家肩负主体责任不放松、鉴定机构积极承担‘可担’义务，要求援助申请人合理负担，引导社会力量逐步注入司法鉴定援助领域”的最优责任分配模式，旨在打造一个稳定、高效且持续发展的司法鉴定援助体系。

贝叶斯统计推理基于先验知识和证据信息，对某一事件发生的可能性进行逻辑推理和概率估计。其不仅正在发展成为国际法庭科学证据评价的标准逻辑框架，且其似然率模型有助于法官心证形成过程的明示化、规范化和科学化，对防止法官滥用自由裁量权具有重要意义。近年来，虽然我国学界对该种统计证据或推理方式的介绍和研究逐渐增多，但司法审判实践中似乎对该种证据采取回避态度，亦缺少相关研究成果。与之相对，英国虽对贝叶斯统计证据持谨慎态度，但在实践中不断试错，摸索出一套较为有效的裁判规则。我国应当在现有基础上，努力促成多个职业群体从不同角度对该问题进行研究，争取就贝叶斯统计证据的应用早日达成共识。

当前医疗损害鉴定存在“二元化”现象，主要体现为医疗损害鉴定的主体包括医学会和司法鉴定机构。在鉴定实践中，委托人常需要司法鉴定机构对存活患者的人身损害后果进行量化评价，实践中常用的量化方法是进行残疾等级评定。然而在医疗损害鉴定实务中残疾等级评定适用标准不统一，残疾等级可能不一致，容易引发不解和争议，不利于医疗损害案件的妥善处理。从医学会及司法鉴定机构在医疗损害鉴定案件中对损害后果定量评定存在的问题出发，就损害后果残疾评定主体及标准适用问题进行探讨，并期望为医疗损害赔偿提供统一标准的参考意见，促进诉讼活动的顺利进行，也有利于高效化解医患纠纷。

我国对非确定性笔迹鉴定意见仍存在否定意见科学品格、归因主体专业能力、定位意见参考功能等方面认识偏见并引发多层面冲突，主要表现为：鉴定标准与司法规则的冲突、司法部门内部的认识冲突。我国对非确定性笔迹鉴定意见偏见产生原因，既有对鉴定主体的认识误区，也有对非确定性意见本身的抗拒。域外已经初步构建了以非确定性为逻辑基础的笔迹鉴定意见表述体系，当前我国所面临的认识分歧，域外也曾经历过，通过对域外笔迹鉴定意见表述体系构建历程的分析，可以为我国构建更具科学性的笔迹鉴定意见表述体系提供借鉴。在上述分析基础上提出应运用技术加法律的思维，从明确证据地位、对鉴定意见书作要素调整、完善技术标准等方面推动我国笔迹鉴定意见表述体系作适应性调整。