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Exploración de enfoques basados en aprendizaje profundo para la identificación de hechos falsos en sistemas judiciales sociales

Autores: Zou, Yuzhuo; Chen, Jiepin; Cai, Jiebin; Zhou, Mengen; Pan, Yinghui

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Exploración de enfoques basados en aprendizaje profundo para la identificación de hechos falsos en sistemas judiciales sociales


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Aplicaciones
Inteligencia artificial
Hechos falsos
Técnicas de aprendizaje profundo
Carga judicial
Disputas de préstamos privados

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 34

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con las muchas aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en los sistemas judiciales sociales, la identificación de hechos falsos se convierte en un problema desafiante cuando se espera que el sistema sea más autónomo e inteligente en la asistencia a una revisión judicial.

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