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CAIL：中国法研杯司法人工智能挑战赛（CAIL2018-2020）的源代码。

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简介：
该配置用于启动提取码nhd3，具体参数如下：` -Des.path.home = D:/elasticsearch-6.5.4-SNAPSHOT` 设置 Elasticsearch 的主目录为 D:/elasticsearch-6.5.4-SNAPSHOT；` -Des.path.conf = D:\\elasticsearch-6.5.4-SNAPSHOT\\config` 指定配置文件路径为 D:\\elasticsearch-6.5.4-SNAPSHOT\\config；`-Xms1g -Xmx1g` 分别设置初始和最大堆栈大小为 1GB；`-Djava.security.policy = D:/elasticsearch-6.5.4-SNAPSHOT / config / java.policy` 设定 Java 安全策略文件路径为 D:/elasticsearch-6.5.4-SNAPSHOT / config / java.policy；以及 ` -Dlog4j2.disable.jmx = true` 禁用 Log4j2 的 JMX 监控。

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  • CAIL：中国法研杯-司法人工智能挑战赛（CAIL2018-2020）-源码
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    CAIL是中国法研杯系列赛事中专注于司法人工智能领域的竞赛，旨在推动法律文本理解和自然语言处理技术的发展。本文档提供了比赛的相关源代码。 介绍提取码nhd3： -Des.path.home = D:/elasticsearch-6.5.4-SNAPSHOT -Des.path.conf = D:\elasticsearch-6.5.4-SNAPSHOT\config -Xms1g -Xmx1g -Djava.security.policy = D:/elasticsearch-6.5.4-SNAPSHOT/config/java.policy -Dlog4j2.disable.jmx = true
     
  • Mycail：中国法研杯——司法人工智能挑战赛
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    中国法研杯——司法人工智能挑战赛是由中国法学研究机构主办的一项赛事，旨在推动法律与AI技术结合创新，提升司法效率和公正性。 中国法研杯司法人工智能挑战赛简介 法律智能致力于赋予机器阅读理解法律文本与定量分析案例的能力，并完成罪名预测、法律条款推荐、刑期预测等具有实际应用需求的任务，以辅助法官、律师等人更加高效地进行法律判决。近年来，深度学习和自然语言处理为代表的人工智能技术取得巨大突破，在法律智能领域开始崭露头角并受到学术界和产业界的广泛关注。 为了促进相关技术的发展，最高人民法院信息中心与共青团中央青年发展部指导下的中国司法大数据研究院、中国中文信息学会及中电科系统团委联合清华大学、北京大学与中国科学院软件研究所共同举办了“2018年中国‘法研杯’法律智能挑战赛”。本次比赛将提供大量刑事法律文书数据作为研究资料，旨在为学术界和工业界的科研人员搭建交流平台，并推动语言理解和人工智能技术在司法领域的应用与发展。每年赛事结束后会举办颁奖和技术分享活动。 我们诚挚邀请来自世界各地的学者与行业专家参与其中，共同推进法律智能事业的进步和发展。
     
  • 2018年中国“法研杯”法律智能挑战赛(CAIL2018)个人参赛作品_Competition_CAIL.zip
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    该压缩文件包含2018年法研杯法律智能挑战赛（CAIL 2018）的个人参赛作品，内有相关论文、算法模型及比赛数据。 2018年中国“法研杯”法律智能挑战赛（CAIL2018）的个人作品。
     
  • 中国法研杯法律智能挑战赛(CAIL2018)参赛源码及学习指南.zip
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    本资源包为中国法研杯法律智能挑战赛(CAIL2018)参赛作品，包含源代码与学习文档，旨在促进法律人工智能技术交流与发展。 【资源说明】 1. 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！ 2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的竞赛项目学习资料，供参考学习借鉴。 3. 使用本资源作为“参考资料”时，如果需要实现其他功能，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 中国法研杯法律智能挑战赛参赛源码+学习说明（CAIL2018）.zip
     
  • 中国法研杯司法AI挑战赛
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    中国法研杯司法AI挑战赛是由中国法院系统主办的人工智能竞赛，旨在推动法律科技发展，促进AI技术在司法领域的应用与创新。 “中国法研杯”司法人工智能挑战赛
     
  • 中国计算机设计大赛人工智能挑战赛国家二等奖.zip
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    本作品在中国计算机设计大赛的人工智能挑战赛中荣获国家二等奖，展现了在人工智能领域的卓越技能和创新思维。 人工智能（AI）是一种前沿的计算机科学技术，旨在通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建具有智能化能力的机器与系统。它融合了多个学科的知识，包括计算机科学、数学、统计学、心理学及神经科学，并利用深度学习和机器学习等算法使计算机能够从数据中进行学习、理解和推断。 在实际应用方面，人工智能涵盖了众多领域：例如机器人技术，其中不仅有执行预设任务的机器人，还有具备自主决策能力的智能机器人；语言识别与语音助手技术，如Siri或小爱同学可以理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控和自动驾驶等领域中实现了对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术则应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 除此之外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，而物联网中的智能设备也通过人工智能优化资源分配与操作效率。随着人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，在工作场景和日常生活中智能化以前所未有的方式提升了生产力、便捷性和生活质量的同时，也在挑战伦理边界和社会规则，并促使我们重新审视人与技术之间的关系及其长远影响。
     
  • 挑战杯智慧城市竞赛用智能盲杖Android App源码.zip
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    这是一个专为“挑战杯”智慧城市竞赛设计的智能盲杖Android应用程序源代码。该应用旨在帮助视障人士更好地感知周围环境，提高他们的出行安全性和便利性。 教育部认可的大学生竞赛备赛资料包括代码、源码及竞赛总结等内容。所有源码均经过严格测试，可以直接运行并放心使用。 这些资源涵盖了多个领域的赛事，如全国电子设计大赛、全国大学生智能汽车竞赛、蓝桥杯、集成电路创新创业大赛、光电设计竞赛、挑战杯、大创项目、“互联网+”比赛、“三创赛”（创意创新创业）、计算机设计竞赛及各类创新创业大赛。此外还包括ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛，全国大学生数学建模竞赛和电子商务“创新、创意及创业”挑战赛等。 还有更多其他类型的赛事如节能减排社会实践与科技竞赛、工程训练综合能力竞赛、机器人大赛-RoboMaster以及RoboCon（亚太机器人世界杯）。“西门子杯”中国智能制造挑战赛和中国高校计算机大赛-大数据挑战赛也是热门项目。团体程序设计天梯赛，移动应用创新赛及网络技术挑战赛同样值得关注。 此外还有全国大学生信息安全竞赛、“中国软件杯”大学生软件设计大赛、全国大学生光电设计竞赛等众多赛事。“大唐杯”全国大学生移动通信5G技术大赛和华为ICT（信息通讯）大赛也是备受欢迎的项目。其他比赛如全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛，以及中国高校智能机器人创意大赛也值得参加。 所有这些资源均能帮助参赛者更好地准备各类学术和技术挑战赛，并提高其实践技能和创新能力。
     
  • 传智杯Web前端创意挑战赛参赛作品源码.zip
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    该压缩文件包含参加传智杯Web前端创意挑战赛的作品源代码，内含创新设计和实现的技术细节。 《传智杯web前端应用创意挑战赛参赛作品源码.zip》是一个包含参加“传智杯”Web前端应用创意挑战赛选手提交的作品源代码的压缩包。这个比赛展示了参与者在Web前端开发领域的创新和技术实力。 该文件强调了此次竞赛的重要性，吸引了众多开发者参与其中，并提供了学习和借鉴的机会。通过分析源代码，可以了解参赛者如何运用HTML、CSS和JavaScript等技术实现独特的创意与功能。 “传智杯”web前端应用创意挑战赛是本次压缩包的特定背景，鼓励创新和技术的应用。“软件插件”的提及可能意味着作品中包含自定义的JavaScript库或浏览器扩展来增强网页的功能。 【压缩包子文件名称列表】： 1. **README.md**：这是一个Markdown格式文档，通常包含了项目的简介、安装指南、使用方法和作者信息等。 2. **back**：这个目录很可能存放了项目后端代码，如Node.js、Python的Django或Flask框架，或者Java的Spring Boot实现服务器逻辑。这部分处理数据处理、用户认证及API接口等功能。 3. **front**：此部分很可能是前端代码的位置，包括HTML、CSS和JavaScript文件。开发者可能使用了React、Vue.js、Angular等现代前端框架，并结合Bootstrap、Sass或Less来提高开发效率与维护性。 4. **images**：该目录通常存储项目静态图像资源如logo、图标及背景图片，对用户体验提升至关重要。 此压缩包为Web前端技术的学习和研究提供了实践案例。通过深入分析每个部分的内容，可以了解到参赛者如何结合前端框架、后端技术和设计元素来实现创意应用，并且对于寻求技能提升或灵感的开发者来说具有很大参考价值。
     
  • 人工智能在人力资源管理中的挑战与前景-研究论文
    优质
    本文探讨了人工智能技术在人力资源管理领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展潜力，旨在为HR专业人士提供新的视角和思路。 我们探讨了人工智能在人力资源管理中的应用前景及其面临的现实挑战，并提出了一些应对策略。文中指出了将数据科学技术应用于HR工作的四大难题：1) 人力资源现象的复杂性；2) 小规模数据集带来的限制；3) 关于公平以及其它道德和法律约束下的问责问题；4) 员工可能对基于数据分析算法做出管理决策产生负面反应。我们针对这些问题提出了实际可行的方法，并强调了三个相互关联的原则——因果推理、随机化与实验设计，及员工贡献的重要性，以确保在人力资源管理中采用数据科学既具经济效益又符合社会伦理要求。