1.智慧法院核心業(yè)務(wù)運(yùn)行關(guān)鍵技術(shù)與裝備研究
       1.1智能司法公開關(guān)鍵技術(shù)研究
       研究?jī)?nèi)容：研究庭審公開敏感信息實(shí)時(shí)跟蹤和屏蔽技術(shù)與裝備；研究裁判文書公開敏感信息識(shí)別與保護(hù)技術(shù)；研究面向司法公開持續(xù)改進(jìn)的庭審直播社會(huì)關(guān)注度與社會(huì)效應(yīng)評(píng)估技術(shù)；研究基于司法公開信息資源有效融合的探索式搜索技術(shù)；研究面向訴訟當(dāng)事人和法律工作者網(wǎng)上行為軌跡的司法公開信息精準(zhǔn)推送技術(shù)；研究司法公開評(píng)查技術(shù)。
       考核指標(biāo)：庭審視頻人員隱私保護(hù)軟件系統(tǒng)及裝備應(yīng)支持對(duì)特定人臉進(jìn)行識(shí)別跟蹤與屏蔽處理，因屏蔽處理導(dǎo)致直播延時(shí)不高于1分鐘，屏蔽準(zhǔn)確率不低于95%；裁判文書公開敏感信息識(shí)別與保護(hù)工具應(yīng)支持對(duì)裁判文書中敏感信息的智能識(shí)別與屏蔽，識(shí)別準(zhǔn)確率不低于95%；庭審直播效能評(píng)估系統(tǒng)包括庭審直播案件社會(huì)關(guān)注度和社會(huì)影響力效能模型等不少于2個(gè)，能夠監(jiān)測(cè)微博、博客、論壇、網(wǎng)站等網(wǎng)絡(luò)媒體上的民聲意見，支持對(duì)社會(huì)關(guān)注度和庭審公開成效進(jìn)行評(píng)估；司法公開信息探索式搜索引擎支持司法數(shù)據(jù)分詞模型、相似語義鏈網(wǎng)絡(luò)模型，能夠根據(jù)用戶習(xí)慣查找可能的搜索目標(biāo)，搜索結(jié)果前10條內(nèi)準(zhǔn)確率不低于80%；司法公開信息精準(zhǔn)推送系統(tǒng)能夠基于訴訟當(dāng)事人、律師、法學(xué)專家等用戶行為的深度分析，自動(dòng)向個(gè)人定制推送司法公開信息，推送結(jié)果前10條內(nèi)信息關(guān)注率不低于80%；司法公開評(píng)查系統(tǒng)支持訴訟全流程公開監(jiān)測(cè)評(píng)查模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)司法公開及時(shí)性、一致性的智能評(píng)查。集成上述研究成果，構(gòu)建司法公開綜合管理平臺(tái)，在不少于5家法院（包括高、中、基層3級(jí)）開展應(yīng)用示范，申請(qǐng)/獲得專利不少于5項(xiàng)、軟件著作權(quán)不少于10項(xiàng)，發(fā)表論文（EI或SCI、SSCI）不少于15篇。
       1.2多源涉訴信訪智能處置技術(shù)研究
       研究?jī)?nèi)容：研究多源涉訴信訪案件訴訪分離與訴訟隨案風(fēng)險(xiǎn)排查輔助技術(shù)；研究面向信訪群體特征的跨部門聯(lián)動(dòng)處置技術(shù)；研究涉訴信訪輔助引導(dǎo)與信訪區(qū)異常行為管控技術(shù)；研究涉訴信訪案件全過程推演技術(shù)；研究面向海量涉訴信訪案件分析的處理效果評(píng)估與社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)；構(gòu)建涉訴信訪案件處置管理及可視化監(jiān)控系統(tǒng)。
       考核指標(biāo)：基于信訪案件特征分析的訴訪分離系統(tǒng)與訴訟隨案風(fēng)險(xiǎn)排查系統(tǒng)的訴訪分離準(zhǔn)確率不低于90%，支持訴訟可能轉(zhuǎn)換涉訴信訪的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，預(yù)警準(zhǔn)確率不低于80%；跨部門同步預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)支持根據(jù)信訪群體特征畫像和歷史信訪案件實(shí)現(xiàn)信訪處置指導(dǎo)決策自動(dòng)生成，決策采信率不低于80%；適應(yīng)涉訴信訪業(yè)務(wù)場(chǎng)景的信訪區(qū)管控裝備、涉訴信訪輔助分流與信訪區(qū)管控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)涉訴信訪人員的智能引導(dǎo)，基于人臉、個(gè)體行為與群體行為特征實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)人員識(shí)別率不低于90%，異常行為預(yù)警率不低于80%；涉訴信訪案件全過程推演系統(tǒng)應(yīng)支持基于信訪要素的評(píng)查定位，定位準(zhǔn)確性不低于80%；信訪處理效果評(píng)估和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率不低于80%；涉訴信訪案件可視化監(jiān)管系統(tǒng)應(yīng)支持多源涉訴信訪案件辦理全過程可視化監(jiān)控，支持全流程追溯，流程異常實(shí)時(shí)預(yù)警，預(yù)警準(zhǔn)確率不低于90%。集成上述研究成果，構(gòu)建涉訴信訪綜合服務(wù)平臺(tái)，在不少于5家法院（包括高、中、基層3級(jí)）開展應(yīng)用示范，申請(qǐng)/獲得發(fā)明專利不少于5項(xiàng)、軟件著作權(quán)不少于10項(xiàng)，發(fā)表論文（EI或SCI、SSCI）不少于15篇。
       1.3熱點(diǎn)案件和民生案件審判智能輔助技術(shù)研究
       研究?jī)?nèi)容：研究民間借貸案件復(fù)雜債權(quán)關(guān)系分析和借貸事實(shí)輔助認(rèn)定技術(shù)；研究基于專利地圖的專利權(quán)屬明細(xì)邊界界定與關(guān)聯(lián)分析技術(shù)；研究交通事故糾紛案件跨機(jī)構(gòu)損害鑒定和賠償方案輔助生成技術(shù)；研究面向“僵尸企業(yè)”破產(chǎn)案件的企業(yè)識(shí)別認(rèn)定和統(tǒng)一裁定技術(shù)；研究家事糾紛案件的家庭成員權(quán)益智能分析技術(shù)；研究基于海事案件不同類型的業(yè)務(wù)模型及決策機(jī)制技術(shù)。
       考核指標(biāo)：構(gòu)建民間借貸案件輔助工具，建立債權(quán)關(guān)系模型，自動(dòng)生成事實(shí)認(rèn)定建議，可采信率不低于80%；建立基于專利地圖的專利權(quán)屬明細(xì)邊界界定模型，支持專利糾紛當(dāng)事人關(guān)于專利權(quán)屬明細(xì)邊界的交叉比較分析，邊界界定準(zhǔn)確率不低于80%；構(gòu)建醫(yī)院、車輛修理廠、保險(xiǎn)公司、鑒定機(jī)構(gòu)等多方聯(lián)動(dòng)的交通事故損失鑒定工具，建立公安、保險(xiǎn)公司、人民調(diào)解機(jī)構(gòu)、法院多方統(tǒng)一的交通事故侵權(quán)損害賠償模型，生成的賠償方案可采信率不低于90%；構(gòu)建破產(chǎn)案件輔助系統(tǒng)，建立上下游企業(yè)資金鏈關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)破產(chǎn)企業(yè)認(rèn)定，可采信率不低于90%；構(gòu)建家事案件輔助工具，形成家庭成員權(quán)益關(guān)系模型，并能基于模型自動(dòng)推薦辦理方案，可采信率不低于80%，建立不少于5類海事案件業(yè)務(wù)模型，決策分析指標(biāo)不少于80項(xiàng)的業(yè)務(wù)輔助工具。集成上述研究成果，在不少于5家法院（包括高、中、基層3級(jí)）開展應(yīng)用示范，申請(qǐng)/獲得專利不少于5項(xiàng)、軟件著作權(quán)不少于10項(xiàng)，發(fā)表論文（EI或SCI、SSCI）不少于15篇。

       2.智慧檢務(wù)核心業(yè)務(wù)運(yùn)行關(guān)鍵技術(shù)與裝備研究
       2.1偵查與審判活動(dòng)全過程監(jiān)督支撐技術(shù)研究
       研究?jī)?nèi)容：研究基于案件要素的立案、偵查活動(dòng)的辦案特征辨識(shí)與輔助研判技術(shù)；研究立案和偵查活動(dòng)的辦案流程監(jiān)督模型與預(yù)警機(jī)制；研究面向刑事、民事、行政訴訟的審判活動(dòng)的特征辨識(shí)及流程監(jiān)督技術(shù)；研究基于審判活動(dòng)監(jiān)督數(shù)據(jù)的審判活動(dòng)違法成因及趨勢(shì)分析；研究以抗（上）訴為中心的多元監(jiān)督模式分析技術(shù)及審判活動(dòng)監(jiān)督質(zhì)效評(píng)估技術(shù)；開展面向立案、偵查、審判活動(dòng)監(jiān)督的示范應(yīng)用。
       考核指標(biāo)：建立面向立案、偵查監(jiān)督的辦案特征數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建基于辦案特征數(shù)據(jù)庫的特征辨識(shí)和輔助研判模型不少于10個(gè)；構(gòu)建基于刑事訴訟法和相關(guān)司法解釋的立案條件及偵查活動(dòng)評(píng)查模型，對(duì)關(guān)鍵要素的識(shí)別率達(dá)到80%以上，針對(duì)偵查和審判過程中出現(xiàn)的相悖于通常辦案的程序和結(jié)果方面的異常情況，建立基于案件處理流程和卷宗數(shù)據(jù)的關(guān)鍵要素集，并構(gòu)建案件異常檢測(cè)與預(yù)警模型；建立面向刑事、民事、行政訴訟的審判監(jiān)督特征數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建基于審判監(jiān)督特征數(shù)據(jù)庫的特征辨識(shí)和流程監(jiān)督模型不少于10個(gè)；構(gòu)建審判活動(dòng)違法成因及趨勢(shì)分析模型不少于5個(gè)；提出一套審判活動(dòng)監(jiān)督的規(guī)范，構(gòu)建以抗（上）訴為中心的多元監(jiān)督模型及審判活動(dòng)監(jiān)督質(zhì)效評(píng)估模型不少于10個(gè)；研制法律監(jiān)督支撐工具和系統(tǒng)不少于5個(gè)，申請(qǐng)/獲得發(fā)明專利或軟件著作權(quán)不少于10項(xiàng)，發(fā)表論文（EI或SCI、SSCI）不少于15篇，在5家檢察機(jī)關(guān)，涵蓋省、市、縣級(jí)檢察院，開展應(yīng)用示范。
       2.2平臺(tái)化檢察業(yè)務(wù)技術(shù)支撐體系研究
       研究?jī)?nèi)容：研究變相刑訊逼供法醫(yī)學(xué)鑒定、偽造生物學(xué)證據(jù)鑒定、偽造變?cè)煳募o損檢驗(yàn)關(guān)鍵技術(shù)；研究數(shù)字音視頻篡改取證分析、電子數(shù)據(jù)取證分析關(guān)鍵技術(shù)；研究專業(yè)領(lǐng)域新型案件技術(shù)性證據(jù)智能檢驗(yàn)鑒定與審查評(píng)估技術(shù)；研究涉案人員的智能群體模型構(gòu)建、進(jìn)化及典型行為策略描述技術(shù)，研究面向檢察業(yè)務(wù)模型優(yōu)化的訓(xùn)練結(jié)果評(píng)價(jià)體系；研究智慧檢務(wù)平臺(tái)構(gòu)建技術(shù)和智慧檢務(wù)人工智能支撐技術(shù)；開展平臺(tái)化檢察業(yè)務(wù)技術(shù)支撐體系示范應(yīng)用。
       考核指標(biāo)：構(gòu)建變相刑訊逼供后重要臟器特異性鑒定、犯罪現(xiàn)場(chǎng)偽造生物學(xué)證據(jù)鑒定、文件材料種屬鑒別及朱墨交叉時(shí)序鑒定技術(shù)不少于7個(gè)；構(gòu)建電子數(shù)據(jù)指紋的層次化結(jié)構(gòu)模型，以數(shù)字視為核心的被動(dòng)取證綜合分析系統(tǒng)；構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)犯罪證據(jù)鑒定方法體系和入罪情節(jié)模型，軟件知識(shí)產(chǎn)權(quán)、環(huán)境污染、食品安全領(lǐng)域鑒定意見的審查標(biāo)準(zhǔn)體系、研判模型及輔助辦案系統(tǒng)平臺(tái)；構(gòu)建涉案人員智能群體模型、檢察辦案過程和各類案件特征模型，構(gòu)建檢察業(yè)務(wù)仿真模型不少于10個(gè)，研制檢察業(yè)務(wù)模擬訓(xùn)練原型系統(tǒng)1套；構(gòu)建智慧檢務(wù)支撐平臺(tái)，智慧檢務(wù)人工智能等技術(shù)成熟度、可用性分析評(píng)估體系不少于2類。構(gòu)建綜合集成應(yīng)用示范系統(tǒng)，在3家地市級(jí)以上（含地市級(jí)）檢察機(jī)關(guān)，至少包含一家省級(jí)檢察院，開展應(yīng)用示范；申請(qǐng)/獲得發(fā)明專利、軟件著作權(quán)20項(xiàng)，發(fā)表論文（EI或SCI、SSCI）15篇。