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遭遇 | 洞见

、文献文书检索、实体识别等方来提高作效率,让他们从繁重重复性作中解脱出来从而聚焦到更有意义事情上去,这同样是一件有价值作。 computational law计算可以说几乎是与最终态—— AI判官最为接近领域了, 其目标是本身以及案件形式化表达和自动推理。 它推出合同文本分析具不仅帮助相关作者校对领域文错误;还基于海量合同样本数据,生成一些常用领域短语和句子, 帮助写出更加符合领域需要文书。 而随着进行,无论是逻辑还是模型,是否真体现理学精神;是否被传统从业者所接受;行业与领域这两个职业最佳契合点到底在哪里,这些问题仍待解决。 “做哪些事,不做哪些事,机器判官是否所接受”;其包含技术风险和伦理风险,可不再是公众号和媒体纸上谈兵。

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十大趋势(上)

作为最直接目标客户,需要调整心态,积极拥抱新技术和新模式,并在这个过程中坚持对理念和信仰,防止削弱、损害共同体所秉持以及系统所坚持观念和价值,让来促进司正义 首先,新规划在对理论、技术和应用作出前瞻布局同时,还呼吁加强相关、伦理和社会问题研究,建立规、伦理规范和政策体系。 其实,在2016年谷歌公司围棋机器AlphaGo之后,就被带火了,和机器取代报道不绝于报端。 但如果追溯起来,结合已经有30年历史了,始于1987年在美国波士顿东北大学举办首届国际会议(ICAIL),并最终促成了国际协会( IAAIL)在1991年成立 在这样国际趋势下,国内科技市场开始从“互联网+”向“+”转变,创业成为创业重要组成部分,面向B端或者C端产品逐步进入公众视野。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    十大趋势(下)

    接《十大趋势(上)》 六、和机器将成为系统主要进入点 无论是所和师,还是院,抑或当事和终端消费者,基于和机器技术交互界面”(intelligence 这呼吁师转型,即以技术化低成本模式提供服务。 八、职业将作为行业新兴职业而不断涌现 机器并非凭空产生,需要技术员和专家之间通力合作。 随着不断融合,这一领域研究、开发和应用将不断增强,职业将作为行业新兴职业而不断涌现。 九、教育与等前沿信息科学技术将日益密切结合起来 中国《新一代发展规划》已经看到了学教育与结合,提出打造“+学”复合专业培养新模式。这是极为高瞻远瞩设想。 作为最直接目标客户,需要调整心态,积极拥抱新技术和新模式,并在这个过程中坚持对理念和信仰,防止削弱、损害共同体所秉持以及系统所坚持观念和价值,让来促进司正义

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    筹划保护

    保护与纠纷,已经拉开序幕。科学家、师、投资在关注产业时候,势必需要回答:如何为自己产品制定保护战略,保护成为战略重要组成部分。 ●我们现在强调,在现有体系内,如何运用手段保护产业。然而,面对产业格局调整,也将作出变化,因此“保护攻略”也将成为一个需要在变化中讨论话题。 正在全面走进我们生活。在这一背景下,保护,也随之成为社会热切关注话题。早在2013年,小i机器和苹果siri机器之间就曾因为纠纷打得轰轰烈烈。 小i与苹果siri机器之争还仅仅只是开始,随着产业格局日益凸显,科学家、师、投资在关注产业时候,势必需要回答:如何为自己产品制定保护战略,保护也就成为战略重要组成部分 在变化中思考问题应该说,来得太快,该怎样保护它,或许自身都还没有想好。本文旨在强调在现有体系内,该如何运用手段保护产业。

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    服务前景与挑战

    检索、文件准备到合同审核、咨询再到案件结果预测、诉讼策略选择,以为标志科技正在搅动服务市场。 在国内,成为今年两会一大热点,所谓机器“小梨”“狗狗”等不断涌现,受到公众关注。 尽管们认为发展、应用和普及将对类社会产生深远影响,可伴随着新社会范式产生、旧社会范式衰落;但是对于对未来作究竟会有怎样影响,们还远未达成共识。 美国国家战略和英国数据战略呼吁重视这个问题,加强对作结构变化监测和劳动者再培训。 二、浪潮之下AI服务会重塑服务市场吗?    比如,类似 Beagle 合同服务可以提供合同分析,帮助用户以更低成本、更高效率管理合同,防范风险。

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    北京市典通总裁麦天骥:从期待谈大数据——应用

    这位助理官畅想20年后院应用场景。之所以官,尤其是一线官这么期待,是由目前院,尤其是基层院和一线官审理案件现状决定。首先看看一线官办案现状。 这包括每个案件阅卷、开庭和书写判决书,这是很多基层院目前作状态。在院,尤其是基层院,案多问题越来越突出。这种现象也是基层院一线官对、对院建设很期待一个原因。 100多年前有一个叫马克思·韦伯,他想发明一个案件收获机,把案件放进去就自动出结果。现在中国院已经开始创建,利用大数据、云计算、来建设今天院已经成为一种共识。 过去大家认为判决文书生成是不可实现。现在,技术结合微观要素分析,完全可以实现自动生成一些简单案件、简易案件判决书。 这就是一个一个期待,我们也希望更多公司够参与,把这个作做得更好,为官提供更多便捷服务。

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    实验室成立,官和师会丢饭碗吗?

    不少开始盘点那些即将被取代职业,股票分析师、驾驶员、翻译员,甚至有扬言将取代师和官。 相比于在金融、汽车等领域相对成熟应用,领域应用目前还刚起步,师和官被取代甚至失业恐怕没那么容易。 目前处起步阶段12月29日,北京大学实验室和北京大学研究中心在北京正式成立,这一机构旨在推动产业深度发展、研究以及复合型才培养,提升司体系效 北京大学学院副教授、北京大学实验室副主任江溯说:“目前领域发展水平远远低于医疗、金融包括自动驾驶领域,虽然创业公司都很努力,投入资本和力都非常多,但目前还是处于一种探索阶段 对促进立机关科学立,提升司机关办案质量和效率作用显而易见,但终究只起辅助作用,关键部分还得由来决定。

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    关于“”,大咖们都说了啥?

    12月29日,北京大学实验室研究中心成立仪式暨第一届北京大学论坛在北京大学学院召开。 北京大学实验室研究中心成立,旨在建立国际和国内一流产学研一体化基地,努力为行业发展提供力支持,并致力于高端复合型培养,与国家AI战略规划达成了高度契合 在论坛演讲环节,来自最高院、北京大学学院、北京华宇信息技术有限公司相关专家、学者分享了关于当下与未来、技术发展、与政策等方面体会。 未来发展方向?北京大学学院副教授 江溯我们可以看到各个领域,立、司服务、学教育领域等都正在产生深刻影响。 未来技术会朝什么样方向发展?我认为,未来发展取决于这两个方面条件。业务结合思考与实践?

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    从摩尔定,指数定释放类潜

    1965年,英特尔创始之一戈登·摩尔提出了“摩尔定”。半个世纪以来,“摩尔定”一直推动着类社会不断向前进步。现在技术带来便利,是半个世纪以前想象。 就像一艘火箭,点火后前五秒,它速度并不快,可一旦马力全开,强大引擎加上高动燃料,足以让火箭在几分钟内飞上蓝天,遨游太空。目前,技术发展,可以说正处在火箭点火和准备加速阶段。 优化引擎和控制器,加速AI火箭UCloud实验室研发总监、创新产品线总监叶理灯指出:“有三个要素——数据、算、计算力。 有一个理论叫’火箭理论’,就是説如果把当火箭话,那么数据是火箭原料,计算力就是引擎,算就是引擎控制器。” ,从至强开始。点击搭乘至强特快专列,即可开启您之旅吧。

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    遇上(AI),会擦出怎样火花

    近年来,中国正加速进入时代,蓬勃发展并渗透到社会生活各个领域。当遇上(“AI”),会擦出怎样火花呢?当AI来敲大门,又将促使中国司化创新走向何方? 2017年12月29日,北京大学实验室正式成立。该实验室是北京大学学院联合最高、最高检,以及业内顶尖创业公司、研究机构等,成立实验室和研究中心。 该实验室成立意味着在司领域应用正式落地了。 为什么会大力提倡“+”呢?其原因有二:首先,“+”虽是近几年才有新鲜事,但“司”在我国发展十分迅速。 北京国双科技有限公司董事长兼CEO祁国晟说,随着迅速发展,各类应用与民众生活场景结合地愈加紧密,同时隐性风险也在不断增加,这就要求规范必须及早适应时代需求,而且更要将司决策自动化变为思考决策自动化 本质是审判体系和审判现代化,其核心是现代化,而非以等技术替代。信息化和初衷,是替代重复劳动,而非本身。

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    出现利用新技术犯罪 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,现有是否跟上发展速度。 在亚太网络研究中心举行“‘网络与对话’学术沙龙第三十二期——发展挑战及其对策”上,英特尔(中国)有限公司政策总监续俊旗说。 续俊旗认为,发展,将对社会治理、制度、监管乃至社会伦理等产生影响。比如,随着高度化,机器越来越具有属性,可对婚姻制度、家庭伦理等产生大影响。 “我们不会去制定一部,而是在不同领域、不同产业探究发展对该领域、产业影响,有些问题可以适用现有规则,有些需要对现有规则进行修正,甚至制定新规则。 会对制度带来挑战,但现阶段无需过于担心。其实,没有从根本上改变我们现有关系。关系是在社会活动中之间产生权利义务分配关系。迄今还只是一个辅助具。

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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),指是专注于且只解决特定领域问题。 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),指是可以胜任类所有。 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,制定决策力知识表示力,包括常识性知识表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通力将上述力整合起来实现既定目标力扩展阅读 ——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,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

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    行业洞察 | 成为行业洗牌利器?

    福布斯曾对职场中612位商务和技术士进行调研,其中58%表示自己所在组织正在研究技术,但在作中使用了系统只有12%。 从国内近两年机器公司涌现,到一二线城市院陆续宣布研发辅助办案系统,国内知名所君合和方达都在积极引进技术。无论是资本市场涌入还是政府支持,结合越来越热。 随着互联网和普及,机器这些商业模式崛起,终端用户逐渐开始可以直接享用咨询服务。 文档分析还可以发现文档中尚未明确逻辑联系,这些都够让员重新审视文本内容。很多辅助审查具,包括预测编码,够实现实时审查信息,及时提醒员在早期发现可规避风险。 ,重新定义作分为常规任务和定制化服务。前者是处理大量数据,搜集大量案例,后者是大量执行和判断作。

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    「中国研杯」司挑战赛,打造专属 AI

    在数字信息化今天,发展日益成熟,而随着司大数据采集和积累,AI(Artificial Intelligence)技术有望在短时间内处理大量文书、快速给出新案件罪名、刑期及适用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、文件阅读与分析」等问题中更有力发挥其作用,我们将公布世界上最大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性 ,积累具有审判和模型,做出技术突破,为该领域科学研究添砖加瓦。 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共同指导下组织本次司挑战赛,我们将公布百万量级文本文件,诚邀对司感兴趣或团队开展相关研究,取得丰硕成果。 数据简介:本次挑战赛所使用数据集是来自「中国裁判文书网」公开刑事文书,其中每份数据由文书中案情描述和事实部分组成,同时也包括每个案件所涉及条、被告被判罪名和刑期长短等要素。

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    今天来谈谈研究作中所做一些基本抽象。一、概念研究对象称为体(Agent),其他外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动作。 体做出什么样反应取决于输入和输出之间映射关系函数,这个函数就是体研究核心。编写出程序则具体实现这个数学意义上函数。 二、衡量我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大化这个期望标准。 总结,研究期望是实现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方、技术及应用系统一门新技术科学是计算机科学一个分支,它企图了解实质,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器 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,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物出现和普及,技术已经进入到生活各个领域,引发越来越多关注。?

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    谷歌提出帮助开发

    澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield一篇文章,称谷歌研究者们正在利用开发更强大。 谷歌已经宣布了另一项重大进展,即一种新机器学习方够利用神经网络来构建更好神经网络—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学习方式。 机器学习目标是使计算机根据样本数据做出自己决策。它是开发一种方,包含了两个主要步骤:训练和推理。 根据谷歌所得到结果,在寻找解决问题最佳方方面,AutoML甚至可类专家更聪明。这可为构建未来系统节省了大量作,因为它们够部分自建了。 有了AutoML帮助,我们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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    : 论机器学习平台与关系

    ,腾讯高级产品经理,腾讯云AI基础产品中心高级产品经理、解决方案架构师。主导腾讯钛TI-ONE(可视化机器学习平台)和TI-S(自动机器学习平台)两个产品设计作。 众所周知,现阶段特别热门,研究员也都想进入到这一领域,究竟是什么?我们有一个形象比喻来说明什么叫做。 1.png是这样,把米煮熟成饭过程就是机器学习过程,米是大数据,而饭就是。概括为一句话就是,将海量数据通过机器学习手段来进行处理最后形成模型过程就是。 14.png钛平台降低企业获得AI门槛:框架方面,钛平台内置众多主流框架,省去用户自己集成框架作;算方面,由于有内置算,省去用户很多写算作;模型调优方面,钛平台图形界面可以帮助用户做算调优 现在随随便便一个神经网络几十层,计算量都是很大,这就是为什么深度学习需要用GPU原因,用matlab训练话计算力会有问题,训练不出来。 附件如下:郭 论机器学习平台与关系.pdf

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    系统学习量子力学基本定

    可以用来预测分子波函数和分子电子性质。 和机器学习算通常被用来预测行为,或识别面孔、笔迹。科学研究中,正在成为科学发现重要具。 而在化学领域,已经成为预测量子系统实验具,为了可以更好应用,需要系统地结合物理基本定。 传统方求解这些方程需要大量高性计算资源,这通常是用于医疗和业应用新型特制分子计算设计瓶颈。新开发只需数秒,就可以在笔记本电脑或手机上提供准确预测。 用计算机科学技术开发一个,不仅以灵活方式捕获波函数行为,而且还以一种可控,用化学和物理技术处理和表示量子化数据。”

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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 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: 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 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸是,网络罪犯同样也利用创建自己合成身份,产生结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频战壕中展开。 在这样做时候,我们为制定、部署和使用合、可信、尊重权、民主、正义和解决方案提供指导。”假视频和假音频是由不良驱动最新欺诈创新。 SemaFor 目标是获取被识别为假图像,并应用归因算来推断媒体来源,同时使用特征算来确定 Deepfake 是出于恶意目(比如造谣活动)还是处于良性目(如娱乐)。

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