本文考虑了非线性状态空间模型的参数估计，这是一个重要但具有挑战性的问题。我们通过采用差异推理（VI）方法来应对这一挑战，该方法是一种与最大似然估计有着深厚的联系的原则方法。这种VI方法最终提供了对模型的估计，作为对优化问题的解决方案，该解决方案是确定性的，可进行的，可以使用标准优化工具来解决。还详细介绍了具有加性高斯噪声的系统的这种方法的专业化。在数值上对所提出的方法进行了数值检查，该方法涉及一系列的模拟和真实示例，重点是参数初始化的鲁棒性。此外，还与最先进的替代方案进行了有利的比较。
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截至较晚的许多域名正在使用人工智能，法律制度也不例外。然而，正如现在所掌握的那样，来自美国最高法院（Scotus）的法律文件的良好注释数据集的数量非常有限。尽管最高法院裁决是公共领域的知识，但由于需要手动收集和处理每次划痕的数据，因此尝试与他们有意义的工作成为更大的任务。因此，我们的目标是创建Scotus法庭案件的高质量数据集，以便可以随时用于自然语言处理（NLP）研究和其他数据驱动应用程序。此外，NLP的最新进展为我们提供了构建可用于揭示影响法院决策的模式的预测模型的工具。通过使用先进的NLP算法来分析以前的法庭案件，训练有素的模型能够预测和分类法院的判断，鉴于原告和被告的文本格式的事实;换句话说，该模型正在通过产生最终判决来模拟人类陪审团。
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