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檢察實務中的大數據 版權信息
- ISBN：9787510219306
- 條形碼：9787510219306 ; 978-7-5102-1930-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
檢察實務中的大數據 內容簡介
目前，檢察機關正在積極落實國家大數據戰略，推動建設智慧檢務體系，但是這方面系統性的研究還比較少，《檢察實務中的大數據/檢察技術信息化系列教材》算是這方面的探索！稒z察實務中的大數據/檢察技術信息化系列教材》從政策對策、技術理論和業務實踐等角度來闡述大數據與智慧檢務，探討了大數據開放共享、隱私保護、大數據分析、知識庫和“互聯網+”等熱點問題，給出了大量國內外司法系統應用大數據的典型案例，并提出了我國檢察機關的對策建議。
檢察實務中的大數據 目錄
基礎概念篇
**章 智慧檢務
**節 國內外的“智慧政務”和“智慧法院”建設
第二節 什么是“智慧檢務”
第三節 智慧檢務的總體框架
第四節 智慧檢務的應對策略及展望
第二章 大數據是什么
**節 為什么需要大數據技術
第二節 大數據概念的內涵
第三節 大數據的典型特征及價值鏈
第四節 從理論、技術和實踐角度認知大數據
第五節 大數據在刑事司法領域的應用案例
政策對策篇
第三章 大數據的國內外政策分析和檢察機關對策
**節 國外的大數據政策和典型應用
第二節 國內的大數據政策和地方政府的探索實踐
第三節 檢察機關的大數據對策
第四章 大數據開放共享與檢察機關對策
**節 國外的數據開放共享現狀
第二節 國內的大數據開放共享現狀
第三節 檢察機關的數據開放與對策
第五章 大數據隱私保護與檢察機關對策
**節 大數據隱私問題與類別
第二節 大數據隱私保護技術
第三節 隱私保護法律法規和行業規范
第四節 檢察機關對公民大數據隱私的保護對策
第六章 “互聯網+”檢察工作
**節 “互聯網+”概念的內涵
第二節 關于“互聯網+”的國家政策
第三節 國內外通過移動互聯網開展政務服務的情況
第四節 檢察機關探索開展“互聯網+檢察工作”的情況
第五節 檢察機關開展“互聯網+檢察工作”的對策及展望
第七章 電子政務視野下的云計算國內外政策和檢察機關對策
**節 國外發達國家的云計算發展戰略和特征
第二節 國內的云計算發展政策
第三節 云計算標準
第四節 國內地方政府云計算的發展探索
第五節 檢察機關的云計算發展對策
技術理論篇
第八章 大數據處理與可視化技術
**節 大數據處理
第二節 大數據可視化分析
第九章 人工智能
**節 人工智能和人工神經網絡
第二節 國內外人工智能國家政策
第三節 機器學習框架和分類
第四節 深度學習
第五節 典型應用案例
第十章 數據交換分發共享集成技術
**節 面向大規模數據交換分發的發布／訂閱系統技術
第二節 數據抽取轉換加載工具（ETL）
第三節 基于發布／訂閱方式的語義數據交換分發集成系統
第十一章 數據知識化相關技術
**節 知識表示技術
第二節 基于知識的推理技術
第三節 知識可視化技術
第十二章 云計算技術
**節 云計算概念的內涵
第二節 云計算的特征
第三節 云計算體系架構
第四節 虛擬化技術與存儲技術
第五節 云計算安全
業務實踐篇
第十三章 大數據與信息引導的職務犯罪偵查
**節 基于大數據的職務犯罪偵查的研究背景與意義
第二節 國內外的研究和應用現狀
第三節 大數據環境下職務犯罪向智慧偵查轉型發展的展望
第十四章 “互聯網+”時代背景下的檢務公開
**節 國家政策要求檢務公開順應“互聯網+”時代的發展
第二節 互聯網時代國內外網上司法公開的現狀
第三節 檢察機關網上檢務公開系統建設應用中存在的問題
第四節 “互聯網+檢務公開”的內涵、特征及系統建設應用需注意的問題
第五節 檢務公開系統的評價指標
第六節 檢務公開系統的管理機制
第十五章 大數據環境下的涉檢網絡輿情監測系統
**節 涉檢網絡輿情的概念和分類
第二節 網絡輿情監測系統的總體架構
第三節 網絡輿情的動態信息采集
第四節 涉檢網絡輿情信息的分布式存儲
第五節 涉檢網絡輿情的數據處理
第六節 基于語義網的涉檢網絡輿情語義關聯模型構建
第七節 網絡輿情信息的查詢與展示
第十六章 面向智慧檢務的知識庫構建
**節 對電子卷宗庫采用NLP方法抽取新知識
第二節 基于統一業務應用系統進行關系數據庫知識抽取
第三節 檢察行業信息標準化
第四節 多源知識融合和基于知識庫的查詢、統計及預測
第十七章 檢察機關與公安、法院信息共享業務協同平臺
**節 公檢法信息共享的研究應用背景
第二節 公檢法業務交互模型
第三節 系統框架體系結構
第四節 安全支撐平臺及信息共享標準規范
第五節 方案特點分析和實施建設需要注意的問題
第六節 典型應用案例
第十八章 檢察機關行政執法與刑事司法銜接信息共享平臺
**節 “兩法銜接”信息共享平臺的研究應用背景及業務交互模型
第二節 系統框架體系結構
第三節 系統的主要設計
第四節 方案的實施效果分析及實施建設需要注意的問題
第十九章 大數據與人工智能在推進智慧檢務體系建設中的應用展望
**節 智慧檢務建設的時間表和路線圖
第二節 利用大數據與人工智能技術開展智慧檢務應用的基礎
第三節 大數據與人工智能技術在各項檢察業務中的應用展望
第四節 總結展望
參考文獻
**章 智慧檢務
**節 國內外的“智慧政務”和“智慧法院”建設
第二節 什么是“智慧檢務”
第三節 智慧檢務的總體框架
第四節 智慧檢務的應對策略及展望
第二章 大數據是什么
**節 為什么需要大數據技術
第二節 大數據概念的內涵
第三節 大數據的典型特征及價值鏈
第四節 從理論、技術和實踐角度認知大數據
第五節 大數據在刑事司法領域的應用案例
政策對策篇
第三章 大數據的國內外政策分析和檢察機關對策
**節 國外的大數據政策和典型應用
第二節 國內的大數據政策和地方政府的探索實踐
第三節 檢察機關的大數據對策
第四章 大數據開放共享與檢察機關對策
**節 國外的數據開放共享現狀
第二節 國內的大數據開放共享現狀
第三節 檢察機關的數據開放與對策
第五章 大數據隱私保護與檢察機關對策
**節 大數據隱私問題與類別
第二節 大數據隱私保護技術
第三節 隱私保護法律法規和行業規范
第四節 檢察機關對公民大數據隱私的保護對策
第六章 “互聯網+”檢察工作
**節 “互聯網+”概念的內涵
第二節 關于“互聯網+”的國家政策
第三節 國內外通過移動互聯網開展政務服務的情況
第四節 檢察機關探索開展“互聯網+檢察工作”的情況
第五節 檢察機關開展“互聯網+檢察工作”的對策及展望
第七章 電子政務視野下的云計算國內外政策和檢察機關對策
**節 國外發達國家的云計算發展戰略和特征
第二節 國內的云計算發展政策
第三節 云計算標準
第四節 國內地方政府云計算的發展探索
第五節 檢察機關的云計算發展對策
技術理論篇
第八章 大數據處理與可視化技術
**節 大數據處理
第二節 大數據可視化分析
第九章 人工智能
**節 人工智能和人工神經網絡
第二節 國內外人工智能國家政策
第三節 機器學習框架和分類
第四節 深度學習
第五節 典型應用案例
第十章 數據交換分發共享集成技術
**節 面向大規模數據交換分發的發布／訂閱系統技術
第二節 數據抽取轉換加載工具（ETL）
第三節 基于發布／訂閱方式的語義數據交換分發集成系統
第十一章 數據知識化相關技術
**節 知識表示技術
第二節 基于知識的推理技術
第三節 知識可視化技術
第十二章 云計算技術
**節 云計算概念的內涵
第二節 云計算的特征
第三節 云計算體系架構
第四節 虛擬化技術與存儲技術
第五節 云計算安全
業務實踐篇
第十三章 大數據與信息引導的職務犯罪偵查
**節 基于大數據的職務犯罪偵查的研究背景與意義
第二節 國內外的研究和應用現狀
第三節 大數據環境下職務犯罪向智慧偵查轉型發展的展望
第十四章 “互聯網+”時代背景下的檢務公開
**節 國家政策要求檢務公開順應“互聯網+”時代的發展
第二節 互聯網時代國內外網上司法公開的現狀
第三節 檢察機關網上檢務公開系統建設應用中存在的問題
第四節 “互聯網+檢務公開”的內涵、特征及系統建設應用需注意的問題
第五節 檢務公開系統的評價指標
第六節 檢務公開系統的管理機制
第十五章 大數據環境下的涉檢網絡輿情監測系統
**節 涉檢網絡輿情的概念和分類
第二節 網絡輿情監測系統的總體架構
第三節 網絡輿情的動態信息采集
第四節 涉檢網絡輿情信息的分布式存儲
第五節 涉檢網絡輿情的數據處理
第六節 基于語義網的涉檢網絡輿情語義關聯模型構建
第七節 網絡輿情信息的查詢與展示
第十六章 面向智慧檢務的知識庫構建
**節 對電子卷宗庫采用NLP方法抽取新知識
第二節 基于統一業務應用系統進行關系數據庫知識抽取
第三節 檢察行業信息標準化
第四節 多源知識融合和基于知識庫的查詢、統計及預測
第十七章 檢察機關與公安、法院信息共享業務協同平臺
**節 公檢法信息共享的研究應用背景
第二節 公檢法業務交互模型
第三節 系統框架體系結構
第四節 安全支撐平臺及信息共享標準規范
第五節 方案特點分析和實施建設需要注意的問題
第六節 典型應用案例
第十八章 檢察機關行政執法與刑事司法銜接信息共享平臺
**節 “兩法銜接”信息共享平臺的研究應用背景及業務交互模型
第二節 系統框架體系結構
第三節 系統的主要設計
第四節 方案的實施效果分析及實施建設需要注意的問題
第十九章 大數據與人工智能在推進智慧檢務體系建設中的應用展望
**節 智慧檢務建設的時間表和路線圖
第二節 利用大數據與人工智能技術開展智慧檢務應用的基礎
第三節 大數據與人工智能技術在各項檢察業務中的應用展望
第四節 總結展望
參考文獻
展開全部
檢察實務中的大數據 節選
《檢察實務中的大數據/檢察技術信息化系列教材》： 2.Variety（多樣性），數據的多樣性是大數據的另一特征。除了傳統關系數據庫的結構化數據，所采集和分析的數據還包括非結構化的數據，如網站運營日志數據、呼叫中心通話記錄、Twitter和Facehook等社交媒體中的文本數據。一些需要分析的數據可能還包括智能手機的GPS（全球定位系統）位置信息、實時生成的傳感器數據，甚至還有圖片和視頻，等等。尤其是近年來以指數級爆發式增長的數據，如互聯網上的文本數據、位置信息、傳感器數據、視頻等。這些多樣化類型的數據如果采用當前主流的關系型數據庫是很難存儲的。而且，這些多樣化類型的大數據并非只是存儲起來就萬事大吉了，我們真正需要的是對其進行分析，并從中獲得有用的信息、萃取大價值！ 3.Velocity（速度），指的是大數據產生、更新和處理的速度很快，是衡量大數據的一個重要特征。在當前基于高速網絡的時代，通過實現軟件性能優化的高速電腦處理器和服務器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析并返回給用戶，以滿足他們的實時需求。根據IMS Research關于數據創建速度的調查報告顯示，據預測到2020年全球將擁有220億部互聯網連接設備。Facebook每天處理的數據超過10TB，淘 寶網每天的登錄用戶大約有6000萬人，頁面瀏覽量約20億次，新浪微博每天上傳的微博數超過1億條！
檢察實務中的大數據 作者簡介
馬建剛，男，工學博士，法學博士后，生于1977年7月，河南鄭州人，河南省人民檢察院高級工程師、檢察官，首批全國檢察技術信息人才庫專家，國家檢察官學院河南分院檢察教官，中國計算機學會高級會員。
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