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关键词

2018司:罪名预测、期预测、条推荐

任务:罪名预测:根据律文书中的案情描述和事实部分,预测被告被判的罪名;条推荐:根据律文书中的案情描述和事实部分,预测本案涉及的相关条;期预测:根据律文书中的案情描述和事实部分, 预测被告期长短。 答:我的本意是上传全部代码供交流的,后来主办方警告说发现代码雷同者成绩作废,吓得我瑟瑟发抖,毕竟这是一项作任务,只比赛结束上传全部代码了。 脚本代码在data_preprocessing文件夹,数据强化在data_augmentation文件夹 受限于数据大小,仅提供验证集预处理后的数据供参考检查了预测结果,展示部分,仅从文本数据的角度上看可罪名标签应该需要为的做进一步加 我自己一层CNN+轻度数据增强,成绩为87.99-85.92-73.68,如果够精细的做好数据增强、搭建合理的融合网络,加上几块1080ti做好调参作,训练足够多的次数,应该获得不错的成绩。

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、强、超

文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    切勿模仿黑客入侵他网站的行为,违的!

    违反本第二十七条规定,受到治安管理处罚的员,五年内不得从事网络安全管理和网络运营关键岗位的作;受到事处罚的员,终身不得从事网络安全管理和网络运营关键岗位的作。 ? 同年6月1日21时、6月3日10时,陈峰发现被其篡改的网页已被修复,即利用相关的软件程序将广西防震减灾网的计算机服务器D盘内的数据和应用程序全部内容进行删除,造成广西防震减灾网不运行作的严重后果。 广西南宁市青秀区根据被告峰犯罪的事实、性质、情节及对社会危害程度,依照《中华民共和国》第二百九十一条之一、第二百八十六条第一、二款、第六十九条第一款、第六十四条的规定,判决如下:  被告峰犯编造 《》第二百八十六条02       《中华民共和国》第二百八十六条:违反国家规定,对计算机信息系统功进行删除、修改、增加、干扰,造成计算机信息系统不正常运行,后果严重的,处五年以下有期徒或者拘役 被告杜天禹犯侵犯公民个信息罪,判处有期徒六年,并处罚金民币六万元;对违所得和作案具依予以没收,上缴国库。

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    「中国研杯」司挑战赛,打造专属的 AI 律师

    在数字信息化的今天,的发展日益成熟,而随着司大数据的采集和积累,AI(Artificial Intelligence)技术有望在短时间内处理大量文书、快速给出新案件的罪名、期及适用条的推荐等任务中大显身手 为了实现院审判体系和审判化,使得技术在「案例分析、律文件阅读与分析」等问题中更有力的发挥其作用,我们将公布世界上最大的裁判文书标准数据集,并希望通过组织本次比赛活动,与相关研究员一起探索数据的可性 ,积累具有审判力的算和模型,做出技术突破,为该领域的科学研究添砖加瓦。 为此,我们在最高院、中国中文信息学会、共青团中央青年发展部的共同指导下组织本次司挑战赛,我们将公布百万量级的文本文件,诚邀对司感兴趣的个或团队开展相关研究,取得丰硕成果。 律条款推荐:提供文书中的案情描述,预测本案涉及的相关条。期预测:对于事案件,根据案情描述和事实认定,预测被告期长短。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方、技术及应用系统的一门新的技术科学是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    出现利用的新技术犯罪 律带来哪些“变”与“不变”

    之所以会受到广泛关注,一个重要原因在于们的生活结合得越来越紧密。与此同时,们还需要认真思考这样一个问题,迅速向前发展,现有律是否跟上的发展速度。 会对律制度带来挑战,但现阶段无需过于担心。其实,没有从根本上改变我们现有的律关系。律关系是在社会活动中之间产生的权利义务的分配关系。迄今还只是一个辅助具。 它们在破解、窃取、贩卖和盗用个信息实施诈骗上有着完整的链条,其中技术运用在识别验证码这个环节。“‘的犯罪问题’是一个前沿中的前沿问题,学界对于犯罪问题的研究还很少。” “第一种情形不存在学的难题,技术在这里只是一个犯罪具。”刘灿华说,第二种情形的学问题有两个。第一个问题,有关的行为不是的行为,也就是说,机器的行为否让来负责、让谁来负责。 “我们可以理所当然地想到是机器()的制造者的责任。但是制造者对于其产品导致危害后果而要承担的事责任是有限的,不是说产品出问题了,就导致事责任。那么制造者承担事责任的边界在哪里?

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    :道德外包与“黑箱”中的算歧视

    当利用系统对犯罪进行犯罪风险评估,算可以影响其罚;当自动驾驶汽车面临道德抉择的两难困境,算可以决定牺牲哪一方;当将技术应用于武器系统,算可以决定攻击目标。 正是由于官在量时常常受到诸多非律的外在因素影响,基于大数据、数据挖掘、等技术的犯罪风险评估系统开始大行其道。 更重要的是,是否可以依据秘密信息以及由此产生的犯罪风险分数对犯罪进行判?所有这些问题都需要认真对待,否则利用系统对犯罪进行打分、计算期等,就可带来意想不到的系统性歧视。 首先,公平是一个模糊的概念,律上的公平被翻译成算公平可存在困难,但在犯罪侦查、社会治安、事司程序中,基于大数据的系统正在将公平问题算化,包括在犯罪嫌疑搜寻、社会治安维护、量等诸多方面 在政府层面,为了削弱或者避免机器偏见,美国白宫报告将“理解并解决的道德、律和社会影响”列入国家战略,并建议AI从业者和学生都接受伦理培训。

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 动画《成龙历险记》中“老爹”这一角色曾有一句名言:“要用魔击败魔。”随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 “这些犯罪分子大量使用,他们也像合开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。” 在这样做的时候,我们为制定、部署和使用合、可信、尊重权、民主、正义和治的解决方案提供指导。”假视频和假音频是由不良的驱动的最新欺诈创新。

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    首例利用路由网关犯罪嫌疑被捕:罪名流量劫持

    首例利用路由网关犯罪嫌疑被捕:罪名流量劫持 https:tech.sina.cndiginb2018-05-15detail-ihapkuvm0295695.d.html 上海市徐汇区民检察院依以破坏计算机信息系统罪对全市首例利用路由网关设备进行流量劫持的犯罪嫌疑章某批准逮捕 严惩危害计算机信息系统安全犯罪保障互联网的运行安全与信息安全——最高院、最高民检察院研究室负责就 《关于办理危害计算机信息系统安全事案件应用律若干问题的解释》答记者问  问:如何界定“计算机信息系统 答:第二百八十五条、第二百八十六条使用了“计算机信息系统”、“计算机系统”两种表述,其中第二百八十六条第三款有关制作、传播计算机病毒等破坏性程序的条款中使用的是“计算机系统”,其他条款使用的则是 而且,任何内置有操作系统的具备自动处理数据功的设备都可成为侵入、破坏和传播计算机病毒的对象,应当将这些设备的安全纳入保护范畴。 实践中对于一些新型的设备,如电表(也是上海的一个案例)等,很可需要进行功鉴定,证明其属于具备自动处理数据功的系统。 技术原理参考Panabit公众号:路由器蠕虫触发的网络安全实战

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    阿尔

    《吴军·硅谷来信》20171019《特别来信丨千字解析阿尔元》? ,直接采用机器学习(增强学习)的方,反而够训练出更厉害的围棋对弈程序,该团队把这个程序称为 AlphaGo Zero(一些媒体将它翻译成“阿尔元”)。 AlphaGo 在初期使用类的棋谱进行学习,其实基本上是默认:凡是类走的棋,都是好棋,甚至不太考虑某一步棋导致的输赢变化。也就是说,类棋谱里可有很多噪音,反而“教坏”了计算机。 比如下围棋,规则和判定输赢的方非常清晰。但是,在现实世界中,并非所有的问题都是这样清晰的。比如一个女孩为什么喜欢A 男孩而不喜欢 B 男孩,像这类没有清晰定义的问题,计算机就会无为力。 这其实是和计算机在上的一个边界。5. 在未来的时代,的认知需要不断提升。我们根据少量样本所得到的经验既不是最好的,也远远不够用。

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    总结

    常见的监督学习类算包括: (1)神经网络(Artificial Neural Network)类 1.反向传播(Backpropagation) 2.波尔兹曼机(Boltzmann Machine 常见的无监督学习类算包括: (1) 神经网络(Artificial Neural Network)类: 1.生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN) 算等。  ) 5.K-means算 6.K均值聚类(K-means Clustering) 7.K-medians聚类 8.均值漂移算(Mean-shift) 9.OPTICS算等。  (2)多分类算(Multi-class Classification) 解决多分类问题通常适用三种解决方案:第一种,从数据集和适用方入手,利用二分类器解决多分类问题;第二种,直接使用具备多分类力的多分类器

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    康奈尔大学博士生研究“黑箱”偏置值问题

    在股票交易、医疗决策等领域,越来越多的应用取代了类去做最终的决策判断。 但是这些只是在它被训练的特定数据集上表现良好,而且在很多实例中,我们会在这些算为地添加很多与类主观经验相关的偏置值。 在这类模型中考虑申请种族的影响显然是不合的,但是算会根据申请的受教育情况或者家庭住址进行关联分析,产生对应的种族偏置影响。 而更为棘手的是,很多因为太复杂,或者发明算的公司不会公开算运行过程,使得这些变成了“黑箱”问题。 虽然之前也有研究员想要开发相应具对这些算一探究竟,但一直没有取得很好的进展。

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    早报:女经理售万条个信息,获半年罚金1万

    两江新区计划还与重庆中骥荟教育科技有限公司、中国科技自动化联盟、清华机器技术与产业协同创新联盟一起,建设“与未来机器学院(研究院)”。? “Landing.ai”,旨在将(AI)和机器学习技术应用到厂中。 Landing.ai旨在帮助制造领域的企业将自身转变为公司。吴恩达之所以选择制造行业,是因为该领域有诸多问题可以通过机器学习技术来帮助解决,有望从根本上改变这一行业。 当前,我们够体验到的,主要包括图像识别,如对数字照片进行分类;以及语音识别,如苹果Siri和亚马逊Alexa等语音助手。而吴恩达为我们展现的却是:将用于厂质检。 Landing.ai是吴恩达离开百度之后的第二个项目,第一个项目是在线课程平台Deeplearning.ai。(李明)

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    AI已经在影响性犯罪和其他事犯罪的事司系统

    “先知”侦察出的犯罪企图,所以在罪犯犯罪之前,就已经被犯罪预防组织的警察逮捕并获。其实就是一个类被AI统治的场景。所谓的先知,就是。电影过于极端和戏剧化。 美国这样的治国家确实一直有在做这方面的研究。而随着技术的发展,AI也早已经成为司机关进行判断的辅助手段。举个例子。刘强东这件事情,为什么大家愿意相信东哥做了不应该做的事情? 未来AI时代,其实是。说他真的一点偏见都没有,就像计算器1+1=2一样,也是自欺欺。 解决方案应该对的偏见以及在事司中使用的影响进行更彻底的研究。有些团体和个已经在应对这一挑战。 此外,开发员应更深入地了解谁参与软件的创建,以确保考虑和包含多个观点和观点。 具体而言,可以询问他们的模型是如何以及在何种数据上进行培训的。 除了的范围之外,他们还可以选择参与独立于监狱行业且不受高监禁率影响的组织。

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    韩国棋手 AI 作弊后续:犯罪性质恶劣,期一年

    By 超神经内容提要:韩国一名围棋棋手在今年的一场定段比赛中,利用程序作弊被举报。日前,首尔地方院对该事件作出宣判,作弊者被判处一年有期徒。 关键词:围棋AI AI作弊据韩国围棋网站 Cyberoro(乌鹭网)报道,在韩国年初的一场围棋定段赛上,一名选手被揭发使用在比赛中作弊。 7 月 15 日,首尔地方院对该作弊事件作出宣判,判处该选手一年有期徒。这是围棋历史上第一起利用作弊案的律判例。 作弊三件套:相机、耳机、AI时间回到 6 个月前的一场围棋定段比赛。 审判官朴正吉(音译)表示:「该选手利用手段作弊,损害了比赛的公正性,破坏比赛的正常进行,行为十分可耻。」 一方面,游戏是完美的测试场,通过游戏验证的算,将被转移到现实世界的应用中;另一方面,游戏 AI 够帮助类提升技,帮助类获得更多的思路与灵感。

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    是否拘留,算说了算!加州全美首个废除保释金制度,用算评估取代

    但算风险评估使得这项新立的实施细节变得更加重要——一些活动士表示,现金保释创造了一个掠夺性的保释债券产业,另一些则指出以往使用的算风险评估具存在对有色种的偏见。 这是因为在整个事司系统中用来评估风险分数的机器学习系统已经被证明存在严重的种族偏见,其评分认为有色种更有可再次犯罪。 专注于研究社会影响的非营利库AI Now的政策主管Rashida Richardson表示,她疑虑这个系统会比以前的系统更加偏见。 “很多基于算事司系统都依赖于通过事司系统收集的数据。警官、缓犯监督官、官等等,事司系统的所有参与者都不是数据科学家,”Richardson说。 Bartholow说:“如果我们最终得到的是一个黑盒子一样的评估具,而无运行数据,不迅速地对计算机系统进行修改,那么我们就会屈服于算,这个算我们无改变,也无真正理解。”

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 1.2.2 第一次(AI)浪潮达特茅斯会议之后,到了50年代后期到60年代,整个领域流行的用计算机进行演算,以解决特殊的问题。 以走迷宫为例,目标就是从迷宫的起点走到终点。 在不断分类的情况下,最后找到终点。这就是初期所使用的方。近些年,由于计算机的优异表现,广受媒体注意的国际象棋(IBM 深蓝)等棋类竞赛,用的都是这种演算。 ? 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。

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    漫画:啥是

    1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 不过并没有类的身体,因此无类一样通过肉体感觉器官来积累感觉经验,也无借此获得知识。 英国数学家,Dr.Wu 认为二十世纪最聪明的三个(爱因斯坦、图灵、冯诺依曼)之一,艾伦.图灵(Alan Turing:1912-1954)定义了一种方,来判断是否成功,这种方是:和自己对话的对象是类还是 这种方就是大名鼎鼎的图灵测试。?只要三成以上的研究员将误以为是类,就算通过图灵测试。 但是由于计算机很难做到与类接近的对话,所以很长一段时间都没有任何通过图灵测试。 但事实上,要想像类一样思考其实是一件非常困难的事情。 需要以各种输入数据案例为基础,通过这些数据案例获取经验和知识,然后进行预测和判断。如果输入的案例太少,就无做出判断。

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    “案管机器”上任,可有效防止冤假错案

    “长期以来,案多少矛盾突出、司办案监督管理不及时不全面等,是困扰和制约检察作发展的瓶颈问题,特别是在司责任制改革和以审判为中心的事诉讼制度改革深入推进的大背景下,运用现代科技手段提升办案质效的需求更加迫切 “案管机器”上岗后,帮助检察机关实现了从传统习惯思维向现代信息思维转变、从传统管理方式向现代管理方式转变、从传统单兵作战向现代辅助转变。 通过调查证实该院员为完成作任务进行快速点击,并未开展实质性评查。 执检辅助平台自6月以来,已纠正不当减541件,自动筛查出疑似未交付案件350件,提出纠正意见16件。 “辅助办案系统有助于同案不同判现象的杜绝,有效防止冤假错案等问题的发生,同时也极大提高了办案效率。”南京大学学院教授孙国祥说。本文转载自网络

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    谷歌提出帮助开发的方

    澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章,称谷歌的研究者们正在利用开发更强大的。 谷歌已经宣布了的另一项重大进展,即一种新的机器学习方够利用神经网络来构建更好的神经网络—本质上,就是教学会教导自己。这些神经网络设计为模仿大脑的学习方式。 它是开发的一种方,包含了两个主要步骤:训练和推理。训练具体就是上述那样,因此训练过程可就是一台计算机浏览成千上万张猫和狗的照片,学习每种动物由哪种像素组合而成。 根据谷歌所得到的结果,在寻找解决问题的最佳方方面,AutoML甚至可类专家更聪明。这可为构建未来的系统节省了大量的作,因为它们够部分自建了。 有了AutoML的帮助,我们的平台应该够更快地变得更,虽然可还需要等待一段时间才看到安卓相机应用程序的优点。在此之前,应用程序开发员和科研作者将够利用AutoML。

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      人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。

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