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World File Search System犯罪现场
主题：检察官应该去犯罪现场吗？
在 2024 年冬季爱达荷州检察官协会会议上，一位名叫 Jim Dickinson 的经验丰富的职业检察官就访问犯罪现场的道德问题发表了演讲。他教导说，当检察官在正式对嫌疑人提出指控之前访问犯罪现场时，就会出现起诉前的道德问题。这一行动可能会损害检察官在案件中的客观性和公正性。检察官在提出指控之前参与调查过程，可能会被视为有偏见或偏见，这可能会破坏公众对法律程序公正性的信心。此外，访问犯罪现场可能会让人觉得不当或有利益冲突，尤其是如果检察官的存在影响了调查的方向或提出指控的决定。因此，检察官在考虑是否在提出指控之前访问犯罪现场时，必须谨慎行事并遵守道德准则，以避免出现任何不当或偏见。
对复杂犯罪现场对象的自适应深度学习...
犯罪现场调查通常发生在复杂的环境中，在复杂的环境中，可能会隐藏，遮挡或分散在混乱的背景中。传统的对象检测方法经常面临此类挑战，导致错过或不准确地识别关键的法医元素。本研究提出了一个自适应深度学习框架，旨在在复杂的犯罪现场中精确的对象检测。通过利用高级卷积神经网络（CNN），基于区域的CNN（R-CNN）和注意机制，提出的模型动态适应了不同的犯罪现场条件，无论大小，方向或遮挡，都可以有效地识别对象。框架集成了多尺度特征提取，上下文感知学习和自适应学习率，以提高准确性和鲁棒性。将Yolov8和掩码R-CNN合并用于实时检测和实例分段，该系统可确保对象定位和分类的高精度。对各种犯罪现场数据集进行了广泛的测试，证明了该模型的出色表现，平均平均精度（MAP）为92.5％，同时显着降低了误报和负面因素。这种适应性方法不仅简化了法医研究，而且还可以最大程度地减少人为错误，为执法机构提供了可靠，有效的工具。未来的研究将着重于将系统的功能扩展到3D犯罪现场重建和跨域法医分析。
犯罪现场基于微生物组的污渍分析摘要
最初发表于：Swayambhu, Meghna；Kümmerli, Rolf；Arora, Natasha (2023)。基于微生物组的犯罪现场污渍分析。应用与环境微生物学，89(1):e0132522。DOI：https://doi.org/10.1128/aem.01325-22
法医专家II，DEU犯罪现场技术员
6。在适当的情况下，使用详细的书面报告，照片和图表记录证据恢复和处理犯罪现场。7。保护犯罪现场免受污染。8。在犯罪现场处理技术，证据收集和保存方法方面的证词和法院提供可信的专家证词。根据需要准备报告，照片，图表和其他视觉助手。9。检查并卸下枪支。10。执行案例的技术/行政评论。11。位置需要打个电话状态。保持可靠且可预测的出勤率。必须具有必要的加班，灵活的时间，夜晚，周末和/或假期的强制性加班能力。12。必须具有在所有类型的天气条件下处理犯罪场景的能力。13。现任者有望继续通过研究，参加教育会议，相关课程或讲习班，并保持最新的国家麻醉趋势和安全预防措施以进行恢复和测试。14。必须能够在所有环境中佩戴APR/SCBA时正确地戴和DOFF个人防护设备并执行艰巨的任务。15。根据需要执行相关职责。16。此类规范不应被解释为包容性。旨在确定此工作的基本功能和要求。可以要求任职者执行与工作相关的职责和任务，而不是本规范中所述的任务。如果任职者/申请人无法执行该功能或要求，则该类别的任何基本功能或要求将根据2008年《美国残疾人法》（ADA）的修订（ADAAA）修订（ADAAA）修订；以及《密苏里人权法》（MHRA）。
犯罪现场证据技术人员课程
本课程由当前和退休的执法成员（本地和州）教授，在处理犯罪现场的经验多年。该课程旨在为官员提供证据处理的基本原理以及正确调查犯罪现场所需的技能。它将在以下领域包括动手培训，讲座和讨论：
从犯罪现场到法院室（第二阶段和III）
二期（A3FOR002C）和III期（A3FOR003C）的应用被捆绑。这两个阶段的容量都是有限的。只有完成I阶段（A3FOR001C）具有令人满意的表现的学生。 如果收到的申请超过容量，则将根据第一阶段（A3FOR001C）的评估结果选择学生。只有完成I阶段（A3FOR001C）具有令人满意的表现的学生。如果收到的申请超过容量，则将根据第一阶段（A3FOR001C）的评估结果选择学生。
犯罪现场的音频视频录音。
新刑法引入的主要变化之一是“通过任何音频视频电子方式记录犯罪现场，最好是手机”。通过以可靠的方式捕获犯罪现场，它可以帮助克服矛盾的证人证词和篡改指控的问题。法院正确强调了需要采用新技术的必要性，同时确保了足够的保障措施。但是，该指令的有效执行需要调查机构之间的适当培训，资源和协调。
污染控件 - 犯罪现场FSR-GUI-0016 ...
2。Scope .......................................................................................................................... 6
基于人工智能的犯罪现场调查技术
犯罪现场重建 (CSR) 是刑事调查的重要组成部分，需要仔细检查可用数据以查明导致犯罪的事件链。自人工智能 (AI) 出现以来，对使用基于 AI 的技术进行犯罪现场重建的需求不断增加。我们比较了基于 AI 的犯罪现场重建系统的发展、缺点和潜在应用。我们发现机器学习模型、计算机视觉模型、自然语言处理模型、深度学习模型和图形分析模型在犯罪现场重建方面都取得了显著进展。然而，使用基于 AI 的技术也存在局限性，包括需要大量高质量数据、数据或算法中可能存在偏差以及结果的可解释性。为了克服这些限制，未来的研究应该侧重于开发更强大、更透明的基于 AI 的模型，这些模型集成了多种技术并对结果提供清晰的解释。在过去的几十年里，3D 建模一直是广泛研究的主题。总体而言，基于人工智能的技术有可能彻底改变犯罪现场重建，但需要进一步研究以优化其在刑事调查中的应用。这篇比较评论探讨了人工智能现在和未来在法医科学中的应用。
