法律科技

法律程序的计算问题一直是技术圈里绕不开的话题。《法律的弹性脆弱性》这篇论文就挺有意思的，从法律自动化说起，一路了计算对法律判断的影响，提到了一些人爱用统计、机器学习来预测判决，嗯，看起来智能，其实也挺危险。作者指出，法律不只是变量和结果的堆砌，更关键的是人——尤其是人的判断、协商和语言的运用能力，这些是算法难完全模拟的。你要是正在折腾 AI 法律助手，或者搞法律文本的，那这篇文章别错过了。

探讨了机器学习技术在法律实践中的新应用。广义上讲，“机器学习”是指计算机算法能够随着时间的推移在某些任务上“学习”或提高性能。通常，机器学习算法检测数据中的模式，然后将这些模式应用于新数据以自动执行特定任务。除法律以外，机器学习技术已成功用于自动化原先被认为需要人类智能的任务，例如语言翻译、欺诈检测、驾驶汽车、面部识别和数据挖掘。首先以非技术受众可以理解的方式解释了机器学习方法的基本原理。第二部分探讨了一个更广泛的问题：虽然法律实践被认为需要高级认知能力，但这种认知能力仍然超出了当前机器学习技术的能力。本部分确定了一项核心原则：通常可以通过使用非智能计算技术来自动化通常被认为需要人类智能的某些

随着人工智能技术的飞速发展，法律领域正在经历深刻的变革。人工智能的普及使得法律实践和理论面临新的挑战和机遇。

大数据通过追求个性化消费者数据，催生了数字思想克隆，以预测和获利。这引发了法律和伦理问题，需要类似GDPR的立法保护个人免受数据的滥用和未经授权的数字思想克隆。

来自12家非营利法律信息提供者的合作，免费提供国际案例法和法律奖学金的自动化引用，无需用户费用。LawCite项目由澳大利亚法律信息研究所开发，包含近500万个案例、法律文章、法律改革文件和条约的引用记录。 项目采用3个数据库：- 引用数据库：基本引用信息- 系列数据库：法律报告、法律期刊、条约和法律改革报告信息- 文件数据库：案例或期刊文章的XML记录 原始引文清单由参与的LII和非LII数据源收集，然后由“Unminer”分析、合并和归一化，从合并后的列表中生成LawCite数据库。 LawCite引用程序使用这些数据库和文本标记，为用户提供引用功能。

云大发布的研究报告探讨了2021年隐私计算法律合规的关键问题。

科技资源的利用技巧，特别是在科技领域中，四大科技数据库如IEEE Xplore、ACM Digital Library、PubMed以及Web of Science，收录了大量的学术论文、会议记录和期刊文章，为研究者提供广泛和深入的专业知识。掌握这些数据库，可以帮助科研人员快速定位最新研究成果，进行文献检索，为项目研究提供强有力的数据支持。在控制系统中，负反馈机制起到关键作用，提高系统的稳定性和精度。负反馈通过比较实际输出与期望输出的差异，即误差信号，来调整系统的运行状态，确保系统稳定。例如，冰箱的温度控制和洗衣机的注水控制都是负反馈的实例。这些理论不仅在科技行业中广泛应用，还在IT行业的硬件

论文统计分析：利用文献计量学分析论文发文量、分布和机构等，评估科研水平和力量。 论文引文分析：利用统计学方法分析论文引用现象，揭示科学结构和发展规律： 引文数量分析：评价期刊和论文质量。 引文网状分析：揭示学科相关性。 引文链状分析：探索科学发展过程。

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