1、JSAI 2022与JURISIN 2022：人工智能与法律信息学的盛会

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： 人工智能新前沿 文章标签： JSAI 2022 JURISIN 2022 人工智能
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JSAI 2022与JURISIN 2022：人工智能与法律信息学的盛会

在全球化的时代，人工智能和法律信息学领域的交流与合作愈发重要。2022年6月12日至17日，日本人工智能学会（JSAI）年度会议（JSAI 2022）和第十四届JSAI人工智能国际研讨会（JSAI - isAI 2022）在日本京都国际会议中心联合举行。

会议概况

JSAI年度会议自1987年起每年举办，是该学会的主要活动。国际会议环节在促进日本人工智能研究与其他国家的交流方面发挥着关键作用。JSAI - isAI自2009年起，在JSAI的支持下每年举办多个国际研讨会，为人工智能研究人员提供了一个独特而亲密的交流平台。此次决定将JSAI - isAI 2022与JSAI 2022联合举办，旨在发挥两者的协同效应。

JSAI 2022有736篇论文，包括在国际会议环节展示的41篇论文，吸引了3033名参与者。JSAI - isAI 2022举办了2个研讨会（JURISIN 2022和SCIDOCA 2022），有3场特邀报告和32场口头报告，来自13个国家的91名参与者参加。

会议名称 论文数量 参与者数量 活动内容
JSAI 2022 736篇（含国际会议41篇） 3033名 论文展示
JSAI - isAI 20
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1、JSAI-isAI 2017：人工智能前沿研讨会综述
kite3的博客
06-09 84
JSAI-isAI 2017 是由日本人工智能学会（JSAI）支持的第九届人工智能国际研讨会，于2017年11月在日本东京举办。会议包括七个专题工作坊，涵盖人工智能在法律、技能科学、商业、自然语言处理、论证研究、科学文献分析和工业知识管理等多个领域的前沿研究。该研讨会汇集了来自15个国家的203名参与者，展示了30篇经过严格评审的论文，为人工智能研究与应用提供了重要参考。
1、JSAI-isAI 2015国际研讨会：人工智能前沿探索
gitlab7runner的博客
05-24 26
JSAI-isAI 2015是由日本人工智能学会支持的第七届国际人工智能研讨会，于2015年在日本庆应义塾大学成功举办。该研讨会汇聚了来自16个国家的246名参与者，涵盖八个专题研讨会，展示了27场特邀报告和124篇论文。研讨会收录了38篇经过修订的精选论文，主题广泛，包括自然语言处理、法律信息学、论证理论、健康老龄化技术、时间序列数据分析、自闭症干预机器人以及技能科学等。重点论文探讨了条件句和无条件句的概率分析、跨学科研究趋势及实际应用，为人工智能的未来发展奠定了基础。
1、日本人工智能国际研讨会（JSAI - isAI 2019）亮点回顾
ww90123的博客
08-23 37
JSAI - isAI 2019 是由日本人工智能学会支持的第11届国际人工智能研讨会，汇集了来自8个国家的113名参与者，涵盖法律、商业、自然语言和感性智能四大领域。研讨会展示了人工智能在结构化法律文档搜索、专利权利要求生成、股票市场建模、新闻分析、语义推理及图像纹理翻译等方面的前沿研究与应用。通过跨学科交流，推动了AI技术在多领域的融合与发展，为未来技术融合、领域拓展及伦理研究提供了方向。
1、JSAI-isAI 2016国际研讨会：人工智能前沿探索
coffee的博客
06-16 28
JSAI-isAI 2016国际研讨会是由日本人工智能学会支持的重要学术活动，汇集了来自14个国家的177名研究人员和专家，涵盖人工智能的多个前沿领域。研讨会包括七个专题工作坊，涉及自然语言的形式理论、健康老龄化与老年护理技术、商业智能、法律信息学和技能科学等方向。各工作坊不仅展示了最新的研究成果，还探讨了实际应用中的挑战与解决方案，为推动人工智能的发展和跨学科合作提供了重要平台。
10、法律规范自动提取与商业人工智能应用
ww90123的博客
09-01 18
本文探讨了法律规范自动提取在RegTech数据集中的应用现状与挑战，分析了OpenIE工具在关系提取中的表现及存在的问题，如无输出元组、介词短语分析不一致和情态动词处理不准确等，并提出了重新训练句法解析器和预处理分割策略等改进方法。同时，介绍了AI-Biz 2019研讨会的成果，展示了人工智能在商业领域的应用潜力，包括股票收益预测、新闻评估模型构建和初创企业绩效研究。最后展望了法律规范提取与商业AI技术融合的未来发展方向。
1、日本人工智能研究成果：从肝炎数据分析到多领域探索
efc1234567的博客
05-27 74
本文介绍了日本在人工智能领域的多项研究成果，涵盖了从肝炎数据的图诱导决策树分析到机器人通信终端、语义网扩展、自然语言处理以及多智能体系统的多个跨学科研究方向。这些研究不仅展示了日本在AI领域的广泛探索，也为未来技术发展提供了重要思路和实践价值。
基于AI的智能对话框前端实现：从设计到落地（附完整代码/演示）
HUANGXIN9898的博客
05-12 1717
这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。(篇幅有限，仅展示部分）大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约。
18、依赖型理论与老年护理信息系统的研究进展
coffee的博客
07-03 33
本文探讨了依赖型理论和老年护理信息系统的研究进展。依赖型理论中，对象之间的依赖关系被解释为依赖函数，并结合动态类型语义学机制解释代词依赖，为复数回指的分析提供基础。在老年护理领域，重点介绍了DANCE信息共享系统的引入和应用，分析其对交接信息流程和工作效率的改进，同时探索了情感分析技术在护理服务中的潜力。研究为自然语言处理和老年护理实践提供了有价值的理论支持和技术方案。
27、金融网络与法律推理中的论证理论研究
coffee的博客
07-12 34
本文探讨了金融网络中的连锁反应失败问题以及法律推理中的论证理论，旨在为金融和法律领域的决策提供科学支持。研究提出了新的系统性风险指数（SRI），并通过基于主体的模型验证其有效性，发现金融援助可能反而增加风险。在法律推理方面，介绍了JURISIN 2016会议成果，并重点分析了元论证理论在刑事案件中的应用。未来研究将完善金融网络中的链接分析方法，并拓展元论证理论在法律领域的应用范围。
人工智能新前沿：JSAI-isAI研讨会精选论文
07-22
本书汇集了2017年在日本筑波和东京举行的JSAI-isAI研讨会、JURISIN、SKL、AI-Biz、LENLS、AAA、SCIDOCA和kNeXI会议的修订精选论文。书中探讨了人工智能领域的最新进展，涵盖了自然语言处理、机器学习、知识表示等多...
人工智能前沿：JSAI-isAI 2015研讨会精选论文
07-22
本书汇集了JSAI-isAI 2015研讨会的精选论文，涵盖了多个领域的最新研究成果，包括自然语言处理、推理问题集、法律文本分析、多词表达式利用等。...这些成果不仅推动了人工智能理论的发展，也为实际应用提供了有力支持。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 215
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 340
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 586
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 236
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1818
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 488
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 242
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
探索 FirefoxOS 与 LOD 在 JSAI 2015 的黑客马拉松应用
资源摘要信息:"Maigo_JSAI2015:JSAI 2015 的冒险意志"是描述了在2015年举办的一场以"冒险意志"为主题的日本人工智能学会（JSAI）的活动。在该活动中，参与者通过参与FirefoxOS x LOD（Linked Open Data）黑客马拉松...
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