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Artigos

 

• HARTMANN PEIXOTO, Fabiano; BONAT, Debora. Liquid Machine Learning (LML) e o desafio de inteligência artificial para o Direito: enfoque meta-analítico das possibilidades de LML para contextos jurídicos. .A Revista Humanidades e Inovação, editada pela Universidade Estadual do Tocantins (Unitins) v. 9 n. 20 (2022): Inovação, Novas Tecnologias e o Futuro do Direito II . 2022. Disponível em https://revista.unitins.br/index.php/humanidadeseinovacao/article/view/7946

 

• HARTMANN PEIXOTO, Fabiano; BONAT, Debora Inteligência Artificial e processo judicial: otimização comportamental e relação de apoio.A Revista Humanidades e Inovação, editada pela Universidade Estadual do Tocantins (Unitins) v. 8 n. 47 (2021): Inovação, Novas Tecnologias e o Futuro do Direito. 2021. Disponível em https://revista.unitins.br/index.php/humanidadeseinovacao/article/view/5710

 

• HARTMANN PEIXOTO, FABIANO.  Projeto Victor: relato do desenvolvimento da inteligência artificial na re-percussão geral do Supremo Tribunal Federal. Revista Brasileira de Inteligência Artificial e Direito. Volume 1. RBDI. AID-IA. 2020. https://rbiad.com.br/index.php/rbiad

 

• HARTMANN PEIXOTO, FABIANO; DEZAN, MATHEUS LOPES. Soluções de inteligência artificial como forma de ampliar a segurança jurídica das decisões jurídicas. http://buscalegis.ufsc.br/revistas/index.php/observatoriodoegov

 

• HARTMANN PEIXOTO, FABIANO . Análise da argumentação jurídica em decisão judicial: desenvolvimento e aplicação de modelo analítico-sintético / Analysis of the theory of juridical argumentation in judicial decision: development and application of analytical-synthetic model. Revista Brasileira de Direito, v. 13, p. 206-222, 2017. Disponível em https://seer.imed.edu.br/index.php/revistadedireito/article/view/1916/1469

 

• HARTMANN PEIXOTO, FABIANO; ROESLER, Claudia; BONAT, DEBORA. . Decidir e Argumentar: Racionalidade discursiva e a função central do argumento. QUALIS A2. REVISTA DA FACULDADE DE DIREITO DA UFPR, v. 61, p. 213-231, 2016. Disponível em https://revistas.ufpr.br/direito/article/view/46712

 

• HARTMANN PEIXOTO, FABIANO; ZUMBLICK, Roberta. Methodology for the Projetct of research and development in Law: machine learning and the general repercussion on Brazilian Supreme Court.  https://www.academia.edu/38508976/Methodology_for_the_Project_of_research_and_development_in_law_machine_learning_and_the_general_repercussion_on_Brazilian_Supreme_Court

 

• Pedro Inazawa, FABIANO HARTMANN, Teófilo de Campos, Nilton Silva e Fabricio Braz. Projeto VICTOR: Como o Uso do Aprendizado de MáquinaPode Auxiliar a Mais Alta Corte Brasileira a Aumentar a Eficiênciae a Velocidade de AvaliaçãoJudicial dos Processos Julgados. Revista da Sociedade Brasileira de Computação v.1 2019.

       https://www.sbc.org.br/images/flippingbook/computacaobrasil/computa_39/pdf/CompBrasil_39_180.pdf

 

• Nilton Correia da Silva, FABIANO HARTMANN PEIXOTO, Roberta Zumblick Martins da Silva, et. al. Documenttype classification for Brazil’s Supreme Court using a Convolutional NeuralNetwork.HTCIA- Brazil Chapter, 2018. v. 1. p. 7-11.

       http://icofcs.org/2018/ICoFCS-2018-001.pdf

 

• Fabrício Braz, FABIANO HARTMANN PEIXOTO, et. al..Document classification using a Bi-LSTM to unclog Brazil’s Supreme Court. Thirty-second Conference on Neural Information Processing Systems, 2018, Montrèal. arXiv.org, 2018. v. 1. p. 1-5.

      https://arxiv.org/pdf/1811.11569.pdf

 

• Carvalho, A., Canedo, E., Carvalho, F. and Carvalho, P. Anonymisation and Compliance to Protection Data: Impacts and Challenges into Big Data. DOI: 10.5220/0009411100310041. In Proceedings of the 22nd International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2020) - Volume 1, pages 31-41. ISBN: 978-989-758-423-7. https://www.insticc.org/node/TechnicalProgram/iceis/2020/presentationDetails/94111

 

• Carvalho, A., Canedo, E., Carvalho, F. and Carvalho, P. Big Data, Anonymisation and Governance to Personal Data Protection dg.o ’20, June 15–19, 2020, Seoul, South Korea. https://doi.org/10.1145/3396956.3398253