几乎所有的法律都是用自然语言表达的； 因此，自然语言处理 (NLP) 是大规模理解和预测规律的关键组成部分。 NLP 将非结构化文本转换为计算机可以理解和分析的形式表示。 NLP 和法律的交叉点准备创新，因为 (i.) 越来越多的数字化机器可读法律文本数据存储库，(ii.) 算法和硬件改进驱动的 NLP 方法的进步，以及 (iii. ) 由于当前实践效率低下而提高法律服务有效性的潜力。NLP 是一个很大的领域，与计算机科学相关的许多研究领域一样，它正在Swift发展。 在 NLP 中，本文主要关注统计机器学习技术，因为它们展示了推进文本信息系统的重要前景，并且在可预见的未来可能会相关。首先，我们简要概述了不同类型的法律文本和不同类型的法律文本。机器学习方法来处理这些文本。 我们介绍了将单词和文档表示为数字的核心思想。 然后我们描述了利用法律文本数据来完成任务的 NLP 工具。 在此过程中，我们用斜体定义了重要的 NLP 术语，并提供了示例来说明这些工具的实用性。 我们描述了自动总结内容（情感分析、文本摘要、主题模型、提取属性和关系、文档相关性评分）、预测结果和回答问题的方法。

专家系统是使用人工智能技术并通过收集和使用特定领域的一个或多个专家信息和专业知识来模拟人类专家在给定专业领域的表现的程序。 我们开发了用于心理疾病诊断和分类的声明式、基于在线程序规则的专家系统模型。 构建的系统利用计算机作为智能和演绎工具。 该系统诊断和治疗四种以上的精神疾病，即抑郁症、焦虑症、强迫症和歇斯底里症。 该系统可帮助心理学从业者和医生在短时间内有效地诊断患者的病情。 对于因买不起石膏而无法去看医生的患者，或者他们所在地区没有心理诊所，或者羞于与医生讨论他们的情况，这也非常有用。 该系统由程序代码组成，这些程序代码做出逻辑决策以对患者的问题进行分类。 开发声明性模型的方法基于反向链接，也称为目标驱动推理，其中知识由一组 IF-THEN 产生式规则表示。 声明性程序是在 PROLOG 中编写的。 而程序模型的设计基于使用常见语言，如 PHP、JavaScript、CSS 和 HTML。 系统的用户将通过用户界面输入患者的症状并执行程序。 然后程序将症状与预编程的心理疾病联系起来，并对疾病进行分类并推荐治疗方法。

一个基于libtorch（pytorch c ++）的c ++可训练语义分割库。 骨干网：ResNet，ResNext。 架构：到目前为止，FPN，U-Net，PAN，LinkNet，PSPNet，DeepLab-V3，DeepLab-V3 +。 英文| 基于LibTorch的带有神经网络的C ++库，用于图像分割。 :star:如果这个项目对您有帮助，请给个星。 :star:这个库的主要特点是：高级API（仅是创建神经网络的一行）7种用于二进制和多类分割的模型架构（包括传奇的Unet）7种可用的编码器所有编码器均具有经过预先训练的权重，以实现更快，更好的编码与pytorch cuda相比，收敛速度提高了35％或更多，

在Pytorch中进行对比学习变得简单 似乎我们可以进行图像的自我监督学习。 这是一种使用Pytorch包装器的简单方法，可以在任何视觉神经网络上进行对比式自我监督学习。 目前，它包含足够的设置供一个人在SimCLR或CURL中使用的任何一种方案上进行训练。 您可以包装接受可视输入的任何神经网络，无论是Resnet，策略网络还是GAN的鉴别器。 其余的都照顾好了。 问题 事实证明，CURL的结果。 建议您使用SimCLR设置，直到另行通知。 安装 $ pip install contrastive-learner 用法 SimCLR（具有标准化温度标度的交叉熵损失的投影头） import torch from contrastive_learner import ContrastiveLearner from torchvision import models resnet = m

伊莱克特拉-火炬 详细介绍了一种用于快速训练语言模型的简单工作包装。 与普通的屏蔽语言建模相比，它可以将训练速度提高4倍，并且如果训练时间更长，最终可以达到更好的性能。 特别感谢抽出时间为GLUE复制了结果。 安装 $ pip install electra-pytorch 用法 以下示例使用了reformer-pytorch ，可以通过pip安装。 import torch from torch import nn from reformer_pytorch import ReformerLM from electra_pytorch import Electra # (1) instantiate the generator and discriminator, making sure that the generator is roughly a quarter to a half

动手人工智能实现网络安全 这是Packt发布的《 的代码库。 实施智能AI系统以防止网络攻击并检测威胁和网络异常 这本书是关于什么的？ 如果您希望使用流行的AI工具和技术来设计智能，防威胁的网络安全系统，那么本书非常适合您。 通过本书，您将学习开发可以检测可疑模式和攻击的智能系统，从而保护您的网络和公司资产。 本书涵盖以下激动人心的功能： 使用AI检测电子邮件威胁，例如垃圾邮件和网络钓鱼 分类APT，零时差和多态恶意软件样本 克服威胁检测中的防病毒限制 通过机器学习预测网络入侵并检测异常 通过深度学习验证生物认证程序的强度 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如， 该代码将如下所示： In [ ]: from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2)

Artificial Intelligence and Life in 2030（2030 年的人工智能与生活） 来自斯坦福大学的报告研究

物联网人工智能手册 这是Packt出版的《 的代码库。 超过70种配方，可为智能家居，工业物联网和智能城市构建AI解决方案 这本书是关于什么的？ 人工智能（AI）正在各种垂直行业中Swift找到实际应用，而物联网（IoT）就是其中之一。 开发人员正在寻找使IoT设备更智能，使用户生活更轻松的方法。 借助此AI指南，您将能够使用IoT数据实施智能分析，以获取见识，预测结果并做出明智的决定，并涵盖有助于在各种IoT应用程序中进行分析和学习的高级AI技术。 本书采用基于配方的方法，将带您完成基本过程，例如数据收集，数据分析，建模，统计和监视以及部署。 您将使用来自智能家居，工业物联网和智能设备的真实数据集来训练和评估简单到复杂的模型，并使用经过训练的模型进行预测。 后面的章节将带您了解在实现机器学习，深度学习和其他AI技术（如自然语言处理（NLP），计算机视觉和用于构建智能IoT系统的嵌

利用人工智能和Python编程实现物联网技术。Artificial-Intelligence-for-IoT。 主要特点： 1.利用TensorFlow和Keras等Python库的强大功能来处理实时物联网数据 2.处理物联网数据并实时预测结果，以构建智能物联网模型 3.涵盖工业物联网，智能城市和家庭自动化的实际案例研究

AI公平 我发现有关AI公平的笔记，参考资料和材料对我的研究很有帮助，并为我提供了帮助。 阅读清单 博客文章： 博客文章： COMPAS与刑事司法 权衡和不可能的结果 分类，校准，精度，召回率 观测措施的固有局限性 除了观察措施 因果推理 背景资料：Pearl（第1--3章），Pearl（第4.5.3节） 因果公平标准 相似性建模，匹配 测量，取样 博客文章： 无监督学习 法律和政策观点 背景阅读