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对 AFIS 背景信息进行量化评估，以判断后续检查结论的准确性和可靠性
技术报告最终稿 技术报告最终稿 对 AFIS 背景信息对后续审查员结论的准确性和可靠性的量化评估 DoJ/NIJ 授权号 #2009-DN-BX-K224 Itiel Dror 和 Kasey Wertheim 摘要 即使将认知任务分担给人与机器，专家在法医决策中仍然发挥着关键作用。这在模式和印象证据中尤为明显，因为自动指纹识别系统 (AFIS) 等技术引入了认知技术，从而创建了这种协作环境。在本文中，我们研究了使用 AFIS 对人类决策者的影响，特别是研究了 AFIS 背景信息对人类专家的潜在偏见影响。作为他们正常办案工作的一部分，我们向 23 名潜在指纹审查员提供了数千份 AFIS 列表。我们将匹配的指纹纳入一些列表中，并操纵匹配候选图像在 AFIS 列表中的位置（将其放在最顶部、靠近顶部、靠近底部或最底部），操纵分数（增加或减少指纹之间的范围），或将这两种操纵结合在一起。我们观察了错误决策（错误的不确定或错误的排除）是否与列表中的位置或分数有关。数据显示，潜指纹检查员受位置的影响，尤其是在比较时间较短的情况下，但他们并不
丹麦的国家战略路线图reu almdel问题681回答...
“部长会解释中央DNA概况登记册中的DNA和中央指纹登记册中的DNA，以及注册人离开时DNA会发生什么？”答案：1。2022年6月21日通过的议会号2022年6月21日的873在中央DNA配置文件和中央指纹登记册上。法律，其中包括旨在为中央DNA配置文件（DNA配置文件寄存器）和中央指纹登记簿（指纹寄存器）设置一个共同的立法框架，其中包含用于录制和删除DNA概要文件和DNA配置文件中的DNA配置文件和指纹的详细规则。该法律还旨在考虑欧洲人权法院的最新行为，因为正是司法部的评估是，目前的80岁年龄限制不能在《欧洲人权公约》（ECHR）（ECHR）第8条的框架内维持在尊重隐私和家庭生活的权利上。法律，法律规定的一部分434在2000年5月31日的中央DNA轮廓寄存器上，随后发生了变化。法律部分由行政命令编号2022年9月5日的1250年，《中央DNA档案登记法》和中央指纹登记册的某些规定生效。由于法律仅部分生效，因此在DNA概况登记册中的DNA概况和指纹的吸收和删除，今天由法律号法律2022年6月21日的873，部分由法律编号434 of 2000年5月31日，随后发生了变化。2。就被指控的人而言，但根据《程序守则》第721（1）条，将指控放弃了。1，编号1，必须在最新的10个工作日过去时删除DNA配置文件，最终根据《程序守则》第721（1）条毫无根据。1，编号1，参见。§6（2）。1，编号1，法律号2022年6月21日的873。就被起诉但随后被无罪释放的人而言，或对起诉或起诉的决定是没有条款的，必须立即删除DNA配置文件
![arXiv:2008.02961v1 [cs.LG] 2020 年 8 月 7 日](/simg/b\bc53b3eb7e6bbf3aa8bc375edc753c582e872e41.webp)
arXiv:2008.02961v1 [cs.LG] 2020 年 8 月 7 日
摘要。静息状态功能磁共振成像 (rsfMRI) 产生的功能连接组可作为个人的认知指纹。连接指纹已被证明在许多机器学习任务中很有用，例如预测特定于受试者的行为特征或任务引起的活动。在这项工作中，我们提出了一种基于表面的卷积神经网络 (BrainSurfCNN) 模型，用于根据其静息状态指纹预测单个任务对比。我们引入了重建对比损失，以加强模型输出的受试者特异性，同时最大限度地减少预测误差。所提出的方法显著提高了预测对比在完善的基线上的准确性。此外，BrainSurfCNN 的预测也超过了受试者识别任务中的重测基准。5
利用SNP标记对老芒麦核心种质构建及DNA指纹分析的初步探讨
老芒麦是一种优良的饲草和生态修复草，在草原生态建设和畜牧业可持续发展中发挥着重要作用。中国老芒麦野生种质资源丰富，相似和对比的气候条件塑造了不同的种群，丰富了老芒麦的遗传多样性。为了更全面、低成本地聚合老芒麦种质资源，更精准地利用其遗传变异，本研究对老芒麦核心种质资源收集及利用单核苷酸多态性（SNP）标记进行指纹分析进行了初步探索。通过多种评价指标结合加权处理，从90份野生老芒麦样品中成功鉴定出36份材料作为核心种质。 36个核心种质样品的遗传多样性评估、等位基因评估和主成分分析均表明这36个样品准确、全面地代表了90份老麦种质的遗传多样性。另外，从90份老麦样品全基因组测序产生的高质量SNP位点中，鉴定出290个SNP位点作为候选标记，其中52个SNP位点被筛选为老麦DNA指纹分析的核心标记。并利用竞争性等位基因特异PCR（KASP）技术，基于这些核心标记对60份野生老麦种质进行了居群起源鉴定。本研究筛选出的核心SNP标记能够准确区分来自青藏高原和其他地区的老麦种质资源，为老麦种质资源的继续收集和鉴定提供参考，也为老麦种质资源的保存和利用提供科学依据。
纳入非严重犯罪识别记录
补充信息：该部门提议修订其法规第 20 部分第 20.32 节及其附录，定义可作为在其犯罪历史记录信息系统中保留指纹和 CHRI 基础的犯罪行为。相关的 FBI 信息系统包括保留指纹记录的 FIRS 和保留指纹支持的 CHRI 的 III 系统。该修正案扩大了可纳入犯罪的定义，允许保留与当前排除的 NSO 相关的信息以及与“严重和/或重大成人或青少年犯罪”相关的信息。修订后的法规将允许保留和交换由刑事司法机构提供的与 NSO 相关的指纹和 CHRI，如 28 CFR 20.3(g) 所定义，以供 FBI 保留。此类 NSO 信息目前仅在州和地方级别保留。拟议的变更将允许在联邦级别更统一地收集 CHRI。它将允许各州将 NSO 信息提交给 FBI 保存，用于刑事司法和非刑事司法目的的国家犯罪历史记录搜索，从而在各州之间建立更统一的此类信息共享。
- 氯化钠-AS-A-A-A-Swabbing-sloute-for-DNA- ...
潜在的指纹是一种常见的调查工具，不仅由警察部队，而且由军事法医专家使用。巴西军队内部进行的最常规法医调查之一是针对遗产的罪行，在该遗产中，指纹分析是识别肇事者的有效方法。对被污迹或不完整印刷的DNA分析可以是充分利用证据的补充方法。考虑到巴西军队中犯罪现场分析的背景，我们评估了使用氯化钠0.9％（NACL）作为从沉积在玻璃和金属表面上的指纹的DNA收集的擦拭解决方案，结合了裂解溶液方法，用于DNA提取。另外，我们比较了使用使用十二烷基硫酸钠2％（SDS）获得的结果，这是擦拭溶液的常见选择。这项研究中发现的数据表明，从两种测试溶液之间的潜在指纹中恢复DNA没有统计学上的显着差异。然而，将NaCl 0.9％用作与裂解解决方案相结合的收集解决方案的使用，其优势是较少的耗时和较低的成本。
帕金森病的神经生理学脑指纹 Jason da Silva Castanheira、Alex I. Wiesman、Justine Y. Hansen、Bratislav Misic、Sylva
1 蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学，蒙特利尔魁北克，加拿大 * 通讯作者：sylvain.baillet@mcgill.ca。‡ 本文所用的数据来自阿尔茨海默病新型或实验性治疗的症状前评估 (PREVENT-AD) 计划，数据发布 6.0。PREVENT-AD 研究组的完整列表可在 PREVENT-AD 数据库中找到。PREVENT-AD 计划的研究人员为 PREVENT-AD 的设计和实施做出了贡献和/或提供了数据，但未参与本报告的分析或撰写。摘要 在本研究中，我们调查了从脑电生理活动中获得的脑指纹在帕金森病 (PD) 诊断和进展监测中的临床潜力。我们通过短暂的、无任务的脑磁图记录获取了 PD 患者和年龄匹配的健康对照者的脑指纹。个体脑指纹的节律成分可以以大约 90% 的准确率区分患者和健康参与者。帕金森脑指纹最突出的皮质特征映射到单峰感觉运动区域的多节律活动。利用这些特征，我们还表明可以直接从皮质神经生理活动中解码帕金森病的阶段。此外，我们的研究表明，帕金森脑指纹的皮质拓扑结构与受该疾病病理生理影响的神经递质系统的皮质拓扑结构一致。我们进一步证明，帕金森病患者的皮质活动心律失常成分在短时间内比健康对照组更具变化性，这使得基于这些特征对患者进行个体区分更具挑战性，并解释了之前发表的负面结果。总体而言，我们概述了患者特定的节律性脑信号特征，这些特征为帕金森病的神经生理特征和临床分期提供了见解。因此，帕金森病节律性脑指纹的提出定义可能有助于提出新颖、精细的患者分层方法，并有助于更好地识别和测试治疗性神经刺激目标。
纳入非严重犯罪识别记录
补充信息：该部门提议修订其法规第 20 部分第 20.32 节及其附录，定义可作为在其犯罪历史记录信息系统中保留指纹和 CHRI 基础的罪行。相关的 FBI 信息系统包括保留指纹记录的 FIRS 和保留指纹支持的 CHRI 的 III 系统。该修正案扩大了可纳入罪行的定义，以允许保留与当前被排除的 NSO 相关的信息以及与“严重和/或重大成人或青少年罪行”相关的信息。修订后的法规将允许保留和交换由刑事司法机构（如 28 CFR 20.3(g) 所定义）提供的与 NSO 相关的指纹和 CHRI，以供 FBI 保留。此类 NSO 信息目前仅在州和地方级别维护。拟议的变更将允许在联邦层面更统一地收集 CHRI。它将通过允许各州将 NSO 信息提交给 FBI 进行保留，以便为刑事司法和非刑事司法目的提供全国犯罪历史记录搜索，从而在各州之间建立更统一的此类信息共享。
文件：MED 24 (27179)WC 2025 年 1 月 1
5.2 输入设备和控制器之间的通信必须加密。输入设备发送到锁硬件的数据至少应为 128 位 AES。5.3 对于生物特征锁，输入设备应仅读取和验证用户的生物特征数据，而不应就是否授予访问权限做出任何决定。传感器类型可以是光学/电容/刷卡等。数据将共享给锁硬件以做出进一步的决定。所使用的传感器应能够检测到呈现给系统用于身份验证的生物组织的活力，例如手指、虹膜、人脸等。读取器必须能够区分活指纹和死指纹（例如橡胶模具、照片、尸体的指纹等。5.4 生物特征读取器的传感器分辨率（所需最低精度）不得低于 500 dpi（参见 ISO 19794-2）。
使用可推广的深度学习
图1：捕获NeoSurface属性以识别接口站点和绑定伙伴。A.计算配体 - 蛋白质络合物的几何特征，包括分子表面表示（MSM），水疗评分，质子供体/受体和泊松玻璃托型静电仪。表面特征在描述符（也称为“指纹”）中进行了矢量，并被Masif-Neosurf用于界面倾向预测或蛋白质伴侣搜索。然后使用含配体的指纹来在补丁数据库中找到互补的指纹。B.在已知三元复合物和200个诱饵的基准数据集上使用MASIF-NEOSURF进行排名预测。在相应的小分子配体的存在（橙色）和不存在（蓝色）的情况下，进行了补充伴侣搜索。c-d。与一组随机的贴片对准（灰色）