针对目前缺少成熟的定量化案件评查指标体系、人工评查准确率低，以及减假暂协同技术标准不统一等问题，借助云存储及深度学习等技术，本项目旨在研究案件评查与减假暂协同技术，实现精准化、定量化案件评查以及跨部门减假暂业务协同管理。具体研究内容包括：①研究针对不同评查维度的案件评估指标体系，支持一般评查、专项评查和跨院评查等不同评查维度的需求；②研究基于深度学习的自动化案件评查技术，实现对案件信息标准规范性、审理程序规范性、文书内容规范性、卷宗内容规范性的精准化评查；③研究并设计跨部门减假暂协同技术方案及技术标准，提升跨部门减假暂协同效率及减假暂案件审理质量；④研究跨部门、跨网系、跨层级减假暂数据共享交换技术，实现法院、检察院及司法行政部门的实时消息沟通及各类信息数据交换；⑤研究以审判为中心的减假暂业务协同流程管理技术，提升法院、检察院及司法行政等部门在减假暂业务各环节的协同工作效率；⑥研发案件评查和减假暂业务协同通用组件，实现案件自动评查和跨部门减假暂协同管理。