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1.
洪凌啸 《四川师范大学学报(社会科学版)》2020,47(1):58-70
随着AlphaGo在围棋领域的成功,人们开始思考是否能够将以"深度学习"算法为代表的计算统计概率型算法移植至法律领域。目前,法律科技公司往往打着"深度学习""强化学习""神经网络"等旗号宣传自身的法律人工智能产品,但其实际效果却往往不佳。在司法实践中真正得到使用的仍然是以"知识图谱"为代表的传统符号型算法。而效果较好的、使用了"深度学习"算法的语音文字转换系统也是一种通用型算法,并非为法律领域量身定制。同时,算法还存在着不透明、不公正、不中立等问题。在这一现象背后有商业、技术、人才三方面原因,法律科技公司囿于经济生存压力,不得不选择目前看来最稳妥的传统符号性算法;在技术方面,法律自身的特点以及法律标签数据缺失、法律数据质量不高、代表性不足等缺陷也使统计计算型算法在短期内尚无用武之地;而法律人工智能领域人才的匮乏更是制约其发展的重要掣肘。未来,需要开发一种符号型与统计概率型算法相结合的、专门针对法律领域的新型算法,同时,需要在对算法进行可视化操作的同时,进行算法警告、算法开源与算法审计。 相似文献
2.
高危险性体育项目相对一般体育项目而言，是具有危险性大、专业技术性强、安全保障要求高等特点的体育活动。我国对高危险性体育项目有一定的法律规制，但存在顶层设计缺失、法律制度之间的冲突与不一致、可操作性不足等问题。这些制度缺陷产生的根源在于对立法必要性的认识不足、立法不作为，缺乏有效的立法监督机制等，现有制度的缺陷与不足会影响我国高危险性体育项目的发展，难以满足人们体育文化活动的需要。鉴于此，我国应逐步完善高危险性体育项目的法律规制，包括完善高危险性体育项目的审定主体，明确经营高危险性体育项目的主体范围、完善高危险性体育项目的行政许可条件、强化高危险体育项目行政监管以及风险防范等。 相似文献
3.
《濮阳职业技术学院学报》2020,(2):48-51
名股实债兼顾投融资双方利益需求,已成为实践中经常使用的一种创新型投融资模式,操作方式是通过签订一系列协议将债权投资包装成股权投资,由于其交易结构复杂、政策不确定,在现行法律规制下对当事人来说存在极高的法律风险,这主要体现在对名股实债性质的认定上。从司法实践来看,正由于名股实债同时具备了股权投资的形式和债权投资的实质,从而对其定性产生争议。法院在审理名股实债案件时运用了内外有别的规则,在只涉及内部关系的案件中法院倾向于认定名股实债为债权融资;但当目标企业面临破产时,法院往往出于保护善意第三人利益的价值取舍,倾向于基于有公示效力的权利外观认定名股实债为股权融资。 相似文献
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青少年法治教育:请您谈一谈对这届比赛的整体感受。张雪梅:今年我受邀担任演讲比赛(高中高校组)的评委。通过选手的演讲,我感觉到他们能够较为全面地了解中国特色社会主义法律体系的基本框架、基本制度以及法律常识,对法治观念。 相似文献
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中国经济发展仍然受到创新质量不高和法律保护不完善的制约，本文基于2009—2016年中国制造业上市公司专利申请数据，分析了法律保护对企业创新质量的平均效应及影响机制。研究发现：法律保护对企业实质性创新和总体创新质量有显著的正向促进作用，对策略性创新有一定的抑制效应；基于多重中介模型的分析表明，法律保护可以通过资金效应、技术效应和信息效应促进企业实质性创新，其中技术效应是当下法律保护影响企业创新质量的主导中介效应。相比提升效率，法律保护的公正、执行、透明度以及法律中介组织更能促进企业开展实质性创新、提升企业创新质量，法律保护对非高科技企业、成熟企业的实质性创新和创新质量的正向影响更加明显。本文对进一步完善法律保护以有效促进创新发展具有重要借鉴意义。 相似文献
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