基于深度学习的“一人多案”风险预警系统

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:guanghuisir
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对在法院立案-审判-执行全流程阶段,多起案件中存在的当事人或者案件事实相同的情况,即“一人多案”,造成了司法资源浪费与不合理使用,设计实现了基于深度学习的“一人多案”风险预警系统.该系统基于深度学习技术和海量裁判文书数据,通过对案件文本的向量表示建模,提出了面向法律文书的案由识别和相似度量方法,结合法律业务规则进行“一人多案”关联识别,并给出风险预警报告.该系统能够为司法资源统筹提供技术支持,为法院公正、高效地审理案件提供保障.
其他文献
在社会经济不断发展的背景下,我国畜牧养殖业在不断进步,当前养殖规模和数量较过去都得到了显著提升。由此也带来了各种各样的问题。其中最明显的是动物疫病发生率越来越高,
基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途,但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性,情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据,且依赖于同源被试数据.本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法.在人脸图像模态,为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题,本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型.在脑电信号模态,本文提出了两种情绪识别模型:第一个是基于支持向量机的被试依赖型
随着农业化发展的不断加快,对于农业经济管理当中的信息化管理建设就变得十分重要。我们可以通过对于农业经济体系的信息化管理,在极大程度上,对农业经济管理过程当中所出现
针对人工提取特征的单一性及卷积神经网络提取特征的遗漏性问题,提出了一种基于多特征加权融合的静态手势识别方法.首先,提取分割后的手势图像的傅里叶和Hu矩等形状特征,将两者融合作为手势图像的局部特征;设计双通道卷积神经网络提取手势图像的深层次特征,采用主成分分析方法对提取的特征进行降维;然后,将提取的局部特征和深层次特征进行加权融合作为手势识别的有效特征描述;最后,使用Softmax分类器进行手势图像
庙顶Cu-Au矿床是近年来在四川省冕宁县锦屏山地区新发现的中型铜金矿床,其位于扬子板块西缘NNE向锦屏山深大断裂与近SN向箐河-程海断裂交汇部位所夹的锐角区域内。文章在总结
我国在开展农村建设工作中并在促进农业发展之路过程中,提高了对绿色农业种植技术推广的重视,不仅可实现合理化的农村种植业发展规划,更能够实现对农业相关政策的大力宣传。
文章以六自由度机器人为研究对象,根据实际的作业情况,对机器人进行运动学分析以及主要构件的有限元分析。运动学分析分为正运动学分析和逆运动学分析,解决的是机器人的手臂
文章先阐述了电力系统频率调整对于国民经济的重要程度,然后从发电机转子所受力矩入手进行分析,分别得出了原动机机械功率的频率特性模型和负荷电磁功率的频率特性模型。针对
水稻是我国重要的粮食和经济作物之一,它的利用率极高,主食、酒类、糖类以及饲料等均以水稻为基本材料。因此,在水稻种植中对于病虫害进行绿色防控措施是极为重要的。控制化
苹果树腐烂病目前在旬邑县发生很普遍。下乡期间和一些果农及村干部交谈,大家都很担心,怕防治不当,照此下去,影响产业发展。迫切希望技术部门提出好的解决办法。因此,就旬邑