Перспективы использования нейронных сетей в экспертизе законопроектов [Николай Владиславович Петров] (fb2)


Николай Владиславович Петров  

Технические науки   Юриспруденция  

Перспективы использования нейронных сетей в экспертизе законопроектов 581 Кб, 7с.
скачать: (fb2)  читать: (полностью) - (постранично)
издано в 2023 г. (post) (иллюстрации)

Перспективы использования нейронных сетей в экспертизе законопроектов (fb2)Добавлена: 20.08.2023 Версия: 1.0.
Дата авторской / издательской редакции: 2023-08-18
Дата создания файла: 2023-08-20
Кодировка файла: UTF-8
Издательство: SelfPub
Поделиться:
  (Fb2-info)    (ссылка для форума)     (ссылка для блога)     (QR-код книги)  

Аннотация

Нейронные сети захватили воображение общественности своей впечатляющей способностью распознавать сложные закономерности и принимать обоснованные решения. Поскольку юристы стремятся анализировать сложные правовые рамки, прецеденты и законодательные документы, они сталкиваются с серьезными проблемами. Однако с появлением передовых методов, таких как нейронные сети, эффективность и точность задач, связанных с законом, можно значительно повысить. В этой исследовательской статье автор углубляется в потенциал нейронных сетей. Благодаря всестороннему анализу изучаются перспективы, потенциальные преимущества и основные проблемы использования нейронных сетей для всестороннего анализа и оценки предлагаемого законодательства. Узнайте, как эти передовые технологии могут помочь юристам оптимизировать свою работу, повысить точность и эффективность.


Рекомендации:

эту книгу рекомендовали 0 пользователей.
Прежде чем рекомендовать книгу, хорошо подумайте. Рекомендация - это высшая оценка, которую вы можете выставить книге. 10 по 5-балльной шкале.
Теги: законотворческая деятельность книги для юристов научно технический прогресс нейронные сети Самиздат экспертиза

  (Custom-info)


Лингвистический анализ текста:
Приблизительно страниц: 7 страниц - очень мало (225)
Средняя длина предложения: 134.76 знаков - намного выше среднего (80)
Активный словарный запас: неопределён 0.00 уникальных слова на 3000 слов текста
Доля диалогов в тексте: 0.00% - очень мало (27%)
Подробный анализ текста >>