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女主播直播间视频:落马省委书记信息还留在官网上 啥后果?

文章来源:中国科学报    发布时间:2018年08月09日 15:57:06  【字号:      】

女主播直播间视频:根据

进一步推进司法人工智能发展,尤其需要法律与技术复合型人才长时间的投入与坚持,在实践中不断探索。   (作者为四川大学法学院院长、教育部“长江学者”特聘教授)  《人民日报》(2018年07月11日07版)。

根据

司法工作人员往往也不具备专业能力去研究、认识那些复杂的算法。 因此,对算法是否科学、准确、高效、成熟,是否排除了不正当歧视和偏见,必须形成一套有效的监督机制。   解决好人才问题。 司法人工智能的发展,需要法律人才,也需要技术人才,还需要既懂法律又懂技术的复合型人才。 只有当法律人才与技术人才紧密结合、相互理解,充分获知对方的需求与期待,认真解决实践中的难题,人工智能才能在司法领域大展拳脚。

根据

  解决好数据问题。

根据

  解决好数据问题。

根据

{主关键词}

女主播直播间视频

悉知,

最高人民法院与最高人民检察院分别提出建设“智慧法院”与“智慧检务”,一些法院推出自己的人工智能法律工具,如北京法院的“睿法官”智能研判系统、上海法院的刑事案件智能辅助办案系统,苏州法院还形成了以“电子卷宗+庭审语音+智能服务”为主要内容的“智慧审判苏州模式”。

悉知,

此外,运用人工智能技术的重要前提是数据具备可识别的特征。 对人工智能而言,识别自然语言已属不易,识别专业法律术语更是难上加难。

悉知,

有优质的大数据,方有人工智能。

根据

司法工作人员往往也不具备专业能力去研究、认识那些复杂的算法。 因此,对算法是否科学、准确、高效、成熟,是否排除了不正当歧视和偏见,必须形成一套有效的监督机制。   解决好人才问题。 司法人工智能的发展,需要法律人才,也需要技术人才,还需要既懂法律又懂技术的复合型人才。 只有当法律人才与技术人才紧密结合、相互理解,充分获知对方的需求与期待,认真解决实践中的难题,人工智能才能在司法领域大展拳脚。

根据

  概括起来,我国司法领域的人工智能应用主要体现在以下几个方面。 一是司法信息数据化。 运用技术手段将纸质卷宗等数据化,为进一步推动人工智能在司法领域的应用打下数据基础。

根据

二是文书制作智能化。 实现裁判文书中当事人信息、诉讼请求等固定格式内容一键生成,并按法律要素对法律文书进行结构化管理,辅助法官完成法律文书撰写,提高办案效率。 三是辅助裁判智能化。

根据

这就需要通过人工方式事先对众多案卷材料中有法律意义的语言进行筛选分析,对属于法律上同一概念的语言进行归类整理,形成法律知识图谱,促进司法数据结构化。   解决好算法问题。

根据

司法工作人员往往也不具备专业能力去研究、认识那些复杂的算法。 因此,对算法是否科学、准确、高效、成熟,是否排除了不正当歧视和偏见,必须形成一套有效的监督机制。   解决好人才问题。 司法人工智能的发展,需要法律人才,也需要技术人才,还需要既懂法律又懂技术的复合型人才。 只有当法律人才与技术人才紧密结合、相互理解,充分获知对方的需求与期待,认真解决实践中的难题,人工智能才能在司法领域大展拳脚。

悉知,

人工智能兴起的重要原因在于数据的爆炸式增长。

根据

人工智能兴起的重要原因在于数据的爆炸式增长。

女主播直播间视频

这么久以来,

有优质的大数据,方有人工智能。

将来

  解决好数据问题。

这么久以来,

由于算法一般是科技公司的核心技术成果,公众对算法只能获得有限的信息,甚至不清楚科技公司到底采用了何种算法以及该算法的实际效果如何。

将来

当前,尽管我们在司法实践中已经做了大量司法信息数据化工作,但相对于深度运用人工智能的技术要求而言,实际上还处于数据比较匮乏的状态,司法数据的质与量都还存在不足,许多司法信息没有数据化。

根据

  解决好数据问题。

这么久以来,

只有当司法数据的质与量都有了充分保障,司法人工智能才可能迎来飞跃性发展。

将来

二是文书制作智能化。 实现裁判文书中当事人信息、诉讼请求等固定格式内容一键生成,并按法律要素对法律文书进行结构化管理,辅助法官完成法律文书撰写,提高办案效率。 三是辅助裁判智能化。

这么久以来,

这就需要通过人工方式事先对众多案卷材料中有法律意义的语言进行筛选分析,对属于法律上同一概念的语言进行归类整理,形成法律知识图谱,促进司法数据结构化。   解决好算法问题。

将来

  概括起来,我国司法领域的人工智能应用主要体现在以下几个方面。 一是司法信息数据化。 运用技术手段将纸质卷宗等数据化,为进一步推动人工智能在司法领域的应用打下数据基础。

根据

这就需要通过人工方式事先对众多案卷材料中有法律意义的语言进行筛选分析,对属于法律上同一概念的语言进行归类整理,形成法律知识图谱,促进司法数据结构化。   解决好算法问题。




(责任编辑:许岷)

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