大数据驱动下的刑事审判专家系统建模分析

本文基于近几年贵州高级人民法院"故意伤害罪"案由的多维度大样本数据,设计了一种融合FCM聚类、PCA降维、基于PSO优化的DNN、极限随机树等多种机器学习算法的司法智能专家审判系统。同时,比较了有无PSO算法优化的DNN模型在分类上的效果,并对比了不同模型的预测精度。通过理论与实验的结合分析发现,本文设计的模型在案件分类与刑期预测结果上表现出了较好的效果,能更科学有效地辅助司法机关在量刑过程中减少主客观偏差,实现司法公平公正。

基于机器学习的司法数据分析及建模研究——以“故意伤害罪”为例

当今社会,司法审判工作日益受到人民与社会的关注,其合理性常常被视为国家司法机关执法公正有效的重要评价标准之一。运用大数据挖掘技术对故意伤害罪判决刑期进行有效预测,能够科学地提高司法审判公正性,并为国家法律制度的进一步完善提供理论依据。本文通过采集近几年贵州法院"故意伤害罪"案由的数据信息,然后运用CRF等技术进行数据预处理,进而通过对模糊C均值聚类、主成分分析、深度神经网络和岭回归等多种典型机器学习算法的比较和融合,构建故意伤害罪判罚刑期预测的专家系统模型。通过理论分析和实验验证,该模型对判罚刑期具有精准的预测效果。结果表明,文章基于机器学习方法搭建的专家智能审判系统模型对审判机关判案具有较高的利用价值。

一次性根管与常规根管治疗急性牙髓炎的效果分析

探讨罹患急性牙髓炎的患者,应用一次性根管技术与常规根管技术展开治疗所获取的效果对比情况。方法:对罹患急性牙髓炎的88例患者予以选择,均与我院口腔科2019年8月至2020年12月时间段内收治,随机分组,即观察组(应用一次性根管技术方案)和对照组(应用常规根管技术方案)各44例,就两组展开治疗的用时,针对疼痛评测的分值,并发症率展开比较。结果:观察组所抽取的患者经对治疗时间进行观测,用时明显少于对照组;经对疼痛进行评测,分值明显低于对照组;经对观察组所收治的患者临床治疗期间的并发症进行观测,相较对照组,居更低水平,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论:对急性牙髓炎患者采取根管治疗具有较显著治疗效果,但一次性根管治疗方式相比常规根管治疗具有治疗时间短、改善疼痛效果更佳、并发症少的优势,更值得在临床上推广使用。

盐酸米诺环素软膏联合替硝唑治疗慢性牙周炎的临床效果分析

探究盐酸米诺环素软膏联合替硝唑应用效果。方法 随机数字表法选择2020.4~2021.4收治的慢性牙周炎患者80例分为对照组、观察组。对照组常规治疗,观察组盐酸米诺环素软膏联合替硝唑治疗。对比疗效、炎症因子、不良反应发生。结果 观察组上述指标均优于对照组(P<0.05)。结论 盐酸米诺环素软膏联合替硝唑能够有效起到消炎抑菌功效,提高临床疗效。且联合用药能够减少药物不良反应发生率,值得临床推广。

冠修复与根管填充同步治疗隐裂牙牙髓病的疗效评价

探究冠修复与根管填充同步治疗效果。方法 随机数字表法选择2020.6~2021.6收治的隐裂牙牙髓病患者70例分为对照组、观察组。对照组常规治疗,观察组冠修复与根管填充同步治疗。对比治疗效果。结果 观察组上述指标均优于对照组(P<0.05)。结论 冠修复与根管填充同步治疗能够有效改善患者牙齿相关指标,减轻疼痛并降低并发症发生的同时提高生活质量以及临床疗效,值得临床推广。