法律案

摘要： 今年的全国人大常委会工作报告显示,根据年度立法工作计划,2022年预安排审议40件法律案,其中包括制定黄河保护法。这个消息对于全国人大代表、中国科学院西北生态环境资源研究院研究员王涛来说,虽在意料之中,但听到后仍然“很激动、很受鼓舞”。从事沙漠环境和沙漠化过程及其防治研究近40年,王涛始终关注“风沙入黄、水沙不平衡”现象,并于2019年3月提交《关于提请将“黄河保护法”纳入国家立法规划的建议》。

摘要： 24件法律案今年计划提请全国人大常委会初次审议全国人大常委会近日公布的2022年度立法工作计划显示,今年全国人大常委会计划继续审议反电信网络诈骗法等15件法律案,初次审议学前教育法等24件法律案。2022年全国人大常委会将加强重点领域、新兴领域、涉外领域立法,统筹推进国内法治和涉外法治,着力解决法治领域突出问题。

摘要： 全国人大:发布《2022年度立法工作计划》2022年5月6日,全国人大常委会发布《2022年度立法工作计划》。工作计划提出,2022年,继续审议的法律案包括反电信网络诈骗法、突发事件应对法(修改)等;初次审议的法律案包括治安管理处罚法(修改)、科学技术普及法(修改)、金融稳定法、能源法等;预备审议项目包括修改反间谍法,制定电信法、网络犯罪防治法等。

摘要： 提请全国人代会审议的法律案历来受到高度关注。今年是全国人大常委会连续第7年提请大会审议重要法律,内容是全国人民代表大会组织法修正草案和全国人民代表大会议事规则修正草案。两部法律施行30多年来首次修改。这两部公众并不太熟悉的法律,具有怎样的重要意义?

摘要： 党的十八大以来,我国的制度优势进一步彰显,人民代表大会制度的生机活力充分显现。全国人代会、全国人大常委会会议,审议表决法律案、批准报告等都获高度认同、高票通过,与西方社会民主作秀、疫情泛滥、经济低迷、抗议频频、社会撕裂,形成鲜明对比。高票通过承载着全国人民如钢意志满满民意。十三届全国人大四次会议高票通过《全国人民代表大会关于完善香港特别行政区选举制度的决定》。全国人大常委会第27次会议全票通过新修订的香港基本法附件一香港特别行政区行政长官的产生办法、新修订的香港基本法附件二香港特别行政区立法会的产生办法和表决程序。

摘要： 2020年,全国人大宪法和法律委员会直面挑战、迎难而上,紧紧围绕党和国家工作大局,在全国人大常委会的领导下,积极履职尽责,高质量高效率推进相关立法修法工作,交出了一份令人满意的答卷:全年向全国人大及其常委会提出法律案修改稿37件、建议表决稿31件,各类审议报告70件,对10件法律案和有关报告列入常委会会议议程提出审议意见。其中,全国人代会和常委会会议已审议通过新的法律9件,修改法律12件,通过有关法律问题的决定8件。

摘要： 作为全国人大常委会的立法工作机构,法工委是全国人大及其常委会行使国家立法权不可或缺的参谋助手。过去的2020年,法工委奋力服务保障十三届全国人大及其常委会制定法律9件,修改法律12件,通过有关法律问题和重大问题的决定12件,正在审议的法律案18件。

摘要： 提请全国人代会审议的法律案历来受到高度关注。今年是全国人大常委会连续第7年提请大会审议重要法律,内容是全国人民代表大会组织法修正草案和全国人民代表大会议事规则修正草案。两部法律施行30多年来首次修改。这两部公众并不太熟悉的法律,具有怎样的重要意义?人大制度的基础性法律,对保证和发展人民当家作主意义重大我国实行的是人民代表大会制度,人民通过选举代表参与管理国家事务,由人民代表大会选举产生各国家机关。

摘要： 作为权力机关的组成部分,宪法和法律委员会一身二任,既负责立法过程中法律草案的合宪性审查,亦负责事后规范性文件的合宪性审查.虽然二者都属于宪法监督和宪法实施,但一者为事前,一者为事后,且二者在理论基础 、审查对象 、审查程序 、审查标准 、审查效力 、审查目的方面具有本质上的差异,不容混淆.同时,宪法和法律委员会对规范性文件的合宪性审查不同于立法监督,审查对象应包括法律.

摘要： 本发明提供了一种基于预训练语言模型的法律文本类案检索方法及系统，包括：根据原始法律主句文本数据和检索池文本数据，将待检索的法律文本类案信息整理成包括有主句和被检索句的数据信息作为模型训练的输入数据；将所述输入数据中的主句和被检索句进行分词处理和无效词性筛选，基于人工构建的罪名表定位函数得到最终具有关键信息的数据；对所述具有关键信息的数据进行位置向量的计算，确定数据之间的位置关系；利用训练好的预训练语言模型，检索出与查询主句案例相关的法律文本类案。最大限度的保留了有效文本特征，又减少了文本的长度，同时也保证了文本语义信息不被破坏、强化了重点特征的占比。在数据上、本质上提高了模型的精度和性能。

摘要： 本发明公开一种基于裁判文书的法律类案问题分析方法，包括如下步骤：步骤A1，设置裁判文书数据库和特征数据库；步骤A6，对第一、第二特征数据库进行特征处理，并将处理后的数据存入原特征库，获得用于后续建模的精确数据；步骤A7，导入第一特征数据库数据作为训练集，构建模型；步骤A8，导入第二特征库数据作为测试集，对上述所得模型准确率进行测试，确定最终的模型；步骤A9：接收用户法律问题，导入模型进行预判；步骤A10：向用户发送预判结果。此种方法可基于人工智能技术解构海量文书，为广大的法律需求者提供更加直接、便捷、低价的法律服务，为广大互联网用户提供法律类案问题智能预判。本发明还公开一种基于裁判文书的法律类案问题分析装置。

摘要： 本发明提供了一种基于预训练语言模型的法律文本类案检索方法及系统，包括：根据原始法律主句文本数据和检索池文本数据，将待检索的法律文本类案信息整理成包括有主句和被检索句的数据信息作为模型训练的输入数据；将所述输入数据中的主句和被检索句进行分词处理和无效词性筛选，基于人工构建的罪名表定位函数得到最终具有关键信息的数据；对所述具有关键信息的数据进行位置向量的计算，确定数据之间的位置关系；利用训练好的预训练语言模型，检索出与查询主句案例相关的法律文本类案。最大限度的保留了有效文本特征，又减少了文本的长度，同时也保证了文本语义信息不被破坏、强化了重点特征的占比。在数据上、本质上提高了模型的精度和性能。

摘要： 本发明公开一种法律类案问题智能预判方法，包括如下步骤：步骤A1，设置裁判文书数据库和特征数据库；步骤S1，对第一、第二特征数据库进行特征处理，并将处理后的数据存入原特征库，获得用于后续建模的精确数据；步骤S2，导入第一特征数据库数据作为训练集，构建模型；步骤S3，导入第二特征库数据作为测试集，对上述所得模型准确率进行测试，确定最终的模型；步骤S4：接收用户法律问题，导入模型进行预判；步骤S5：向用户发送预判结果。此种方法可基于人工智能技术解构海量文书，为广大的法律需求者提供更加直接、便捷、低价的法律服务，为广大互联网用户提供法律类案问题智能预判。本发明还公开一种法律类案问题智能预判系统。

摘要： 一种法律课堂案列教学展示装置，由展示架、底座、驱动轴、从动轴、展示布、灯组、操作面板以及灯组开关组成，所述展示架呈倒“L”形与底座垂直固定连接，所述展示架上部两端均设有连接块，所述驱动轴一端与所述连接块连接，另一端与所述底座连接，所述从动轴设有两个，且所述从动轴垂直设在展示架与底座之间，并与所述展示架、所述底座连接，所述展示布设在所述驱动轴、所述从动轴上，所述灯组设在所述展示布前所述底座上，所述操作面板以及所述灯组开关位于所述底座斜面的任一端；通过驱动轴的转动，使展示布的内容逐步显示，展示一部分讲解一部分，逐步的去讲解所要教的内容，使学生跟着老师思路走，了解讲解的整个过程，该装置用于桌面上。

摘要： 法律课讲解知识产权侵权案对照展示装置。现在在讲解知识产权的侵权案例时，学生非常不容易理解。本产品其组成包括:底板（1），底板开有2个长方形孔（2），长方形孔的中间位置的左侧和右侧均连接固定轴（3），固定轴连接轴套（4），轴套绕圆周连接一组展示图固定架，展示图固定架包括底面板（5），底面板分别连接左L形插框（6）、右L形插框（7）、底L形插框（8），右L形插框通过合页连接上L形插框（9），上L形插框连接U形卡件(10)，U形卡件的左侧边的长度等于右侧边长度的2倍，左L形插框连接N插接件（11），U形卡件的右侧边卡入N插接件固定。本实用新型用于法律课讲解知识产权法。

摘要： 本实用新型公开了一种PLAN11方案和PLAN32方案组合的机械密封冲洗系统，包括连接泵出口与密封腔的PLAN11自冲洗管线，以及与外冲洗液入口连接的PLAN32外冲洗管线；在PLAN11自冲洗管线与PLAN32外冲洗管线汇合处设置三通阀。本实用新型将PLAN11和PLAN32两种冲洗方案有效的合二为一后，可以实现根据不同的工况进行合理控制，既保证机械密封的正常工作，也可有效的节约能耗；增强了机械密封系统对工况的适用性，并能提高了整个机械密封系统的使用寿命。

摘要： 本发明公开了一种法律类案相似度判别与推送方法，相关的判别方法包括：对目标法律案件进行分类，根据得到的案件类别，从历史案件数据库提取相同类别的历史案件构成候选集；对目标法律案件与候选集中的每个同类历史案件，进行事件序列表示；根据事件序列度量模型，计算目标法律案件对应的事件序列与候选集中每个历史案件对应的事件序列的距离；基于事件序列的距离并结合打分函数，计算目标法律案件与候选集中历史案件的相似度。该方法可以实现更加全面、准确的类案识别；同时，通过将法律文书表示为时序事件序列，并基于无监督方式进行相似性计算，选取分值较高的历史案件进行推送，大大减少了人力投入，可更好地实现推送智能化。

摘要： 本发明涉及一种基于法律要素的类案检索方法及系统，包括：步骤1：语义编码；先划分为短的段落，对查询段落和候选段落进行语义编码表示；步骤2：主题分布编码；分别获得查询文档段落集与每篇候选文档段落集的主题概率分布交互矩阵；步骤3：法律实体编码；从文书中抽取法律要素，对两个案件段落间的相似度进行计算；步骤4：编码聚合及相似度计算；将语义编码、主题分布编码及法律实体编码三部分进行编码聚合并对查询‑候选对进行相似度计算，选取相似度较大的前几个对应的候选文档作为类案。本发明利用BERT强大的语义学习能力，解决了法律案例的长文本编码问题，精准挖掘了法律案件中的法律要素，更适用于法律场景。

摘要： 本发明公开了一种法律类案相似度判别与推送方法，相关的判别方法包括：对目标法律案件进行分类，根据得到的案件类别，从历史案件数据库提取相同类别的历史案件构成候选集；对目标法律案件与候选集中的每个同类历史案件，进行事件序列表示；根据事件序列度量模型，计算目标法律案件对应的事件序列与候选集中每个历史案件对应的事件序列的距离；基于事件序列的距离并结合打分函数，计算目标法律案件与候选集中历史案件的相似度。该方法可以实现更加全面、准确的类案识别；同时，通过将法律文书表示为时序事件序列，并基于无监督方式进行相似性计算，选取分值较高的历史案件进行推送，大大减少了人力投入，可更好地实现推送智能化。