18、数字时代的司法与人工智能应用

数字时代的司法与人工智能应用

在当今数字化的时代,司法领域正经历着深刻的变革,电子交易平台的引入以及人工智能技术的应用,为解决各类纠纷带来了新的机遇和挑战。

智能法院建设与互联网法院的成效

当前,加强“智能法院”全方位建设的需求十分迫切。这需要大力支持互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链和 5G 网络等信息技术在司法工作中的进一步应用。具体操作如下:
1. 强化研发与标准制定 :加强“智能”司法系统的研发,创建相应的标准和规范。
2. 完善移动微法院功能 :提升移动微法院的各项功能,为用户提供更便捷的服务。
3. 加速在线审判服务平台建设 :打造集成审判流程的在线审判服务平台,提高审判效率。
4. 加强智能辅助系统应用 :在案件审查过程中强化“智能”辅助系统的使用,提升司法工作的质量和效率。
5. 优化大数据管理机制 :优化大数据技术的管理和应用机制,支持“大数据决策”中心的建设。

中国已经在杭州、北京和广州设立了三家互联网法院,这些法院有权审理因互联网使用而产生的民事和行政案件,具体包括以下几类:
1. 网络购销协议、在线服务提供以及小额金融贷款引发的纠纷。
2. 互联网版权侵权相关纠纷。
3. 互联网侵犯个人权利的纠纷。
4. 网络销售合同下商品制造商责任相关纠纷。
5. 互联网域名相关纠纷。
6. 与互联网管理相关的行政纠纷。

其中,杭州互联网法院推出了每

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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