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公开(公告)号:CN111858682A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010772877.8
申请日:2020-08-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/903 , G06F16/9032 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的裁判文书逻辑评估方法及系统,包括:对裁判文书进行逻辑抽取,得到具有逻辑支撑性的“案情-理由-判决结果”三大部分;对该三大部分进行分句处理生成句对格式数据;构建深度学习模型,使其可以得到输入句对之间的支撑力度;将处理后的“案情-理由-判决结果”输入到深度学习模型中,得到“案情-理由”之间、“理由-判决结果”之间的逻辑支撑力度;根据“案情-理由-判决结果”之间的逻辑支撑力度,计算得到逻辑评估结果。本发明将裁判文书逻辑评估问题转化为“案情-理由-判决结果”三大部分之间的逻辑支撑性力度评估,利用深度学习模型实现了对裁判文书逻辑的高效、准确、定量评估。
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公开(公告)号:CN118394212A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410493228.2
申请日:2024-04-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种情景交互式AI康复评估训练及健康监测系统的构造方法。包含受试者的姿态估计单元、姿态训练单元、康复计划单元、实时摔倒检测单元,以及基于虚拟现实的情景交互式。其中受试者通过姿态智能评估和医生远程评估相结合的方式,获得个性化康复训练指导。利用姿态训练单元完成患者的康复训练。本发明评估和训练过程中,人体姿态数据来自相机捕获的视频流,原始视频流信号经过嵌入式计算平台的姿态估计算法,输出18关键节点数据,并通过Socket通信传输到上位机。上位机运行Unity虚拟引擎,根据接收到的姿态数据,进行人体模型绑定,实现能够交互的康复训练。
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