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摘要：智能警务是指使用高级技术，例如人工智能来增强预防犯罪或减少犯罪的警务活动。人工智能工具，包括机器学习和自然语言处理，在医疗保健，商业和执法部门等各种领域都有广泛的应用。通过这些技术，智能警务使组织能够有效地处理并分析大量数据。智能警务应用的一些示例是Figerprint检测，DNA匹配，CCTV监视和犯罪预测。虽然人工智能提供了减少人类错误和偏见的潜力，但仍然必须承认，算法反映了训练的数据，这些数据是由人类投入固有收集的。考虑警察在确保公共安全中的关键作用，采用这些算法需要仔细和周到的实施。本文介绍了一份系统的文献综述，旨在探索执法机构采用的机器学习技术。它旨在阐明在智能警务中利用这些技术的利益和局限性，并提供与与执法实践中机器学习相关的有效性和挑战的见解。
使用机器学习的犯罪分析和预测
犯罪分析和未来使用机器学习的预测在近年来引起了学术和执法社区的极大关注。这些应用有可能彻底改变我们采取犯罪预防和公共安全的方式。在该领域中存在着重要的文献，强调了各种方法，算法以及将预测分析集成到Web应用程序中。机器学习算法，例如支持向量机，决策树和神经网络，已广泛用于这些Web应用程序的开发中[1]。例如，该方法涉及使用逻辑回归模型进行犯罪分类，然后根据其犯罪率将K-Means聚集到小组地区，证明了这项技术的可行性[2]。此外，还采用了深度学习技术，尤其是卷积神经网络，用于基于图像的犯罪预测，进一步扩大了该领域中ML应用的范围[3]。空间数据和时间数据的整合一直是文献中的主要重点。研究人员已经调查了环境因素，城市发展和犯罪模式之间的相关性，从而开发了预测模型，这些模型不仅考虑了历史数据，还考虑上下文信息。最近的研究还探讨了实时数据的融合，例如社交媒体更新和天气条件，以提高预测准确性。
平衡安全与正义，预测警务的道德
南非警察局摘要： - 研究南非预测性警务的道德后果，该研究旨在查明主要障碍和危险，同时检查潜在的解决方案，以使您担心您的担忧并保证负责任的应用。关键主题包括数据隐私，算法偏见，有关警务，社区参与，问责制和透明度以及透明度。减少偏见，监督程序，重要点，重大的道德问题是通过南非的预测警务提出的，包括隐私的入侵，算法偏见以及过度的警务。鉴于种族不平等的历史和当前背景，这些担忧更加紧迫。为了解决这些问题，需要将个人权利和公共安全放在首位的平衡策略。为了确保在南非负责任地使用预测性警务，透明度，问责制，社区参与和道德标准至关重要。必须减轻算法和数据的偏差，以便停止偏见的结果。对预测性警务的过度依赖可能对社区关系和常规执法技术有害。方法论策略：设计定性研究，文献综述，与公共成员，执法人员的半结构化访谈以及南非预测性警务计划的案例研究，对预测性警务的南非媒体报告的内容研究。相关性。总而言之，南非有预测性警务的优势和缺点。这项工作以更全面和细微的方式来提高我们对南非预测性警务所提出的道德难题的了解。这项研究可以提高公众意识，并鼓励参与有关南非预测性警务的讨论。这些发现可以帮助决策者和执法机构创建实施预测性警务的道德和实用策略。尽管技术提出了更有效和有效执法的可能性，但它也带来了严重的道德问题。南非可以通过解决这些问题并实施必要的程序来最大程度地降低与预测性警务相关的危险，同时最大程度地提高其潜在优势。关键字： - 预测性警务，数据分析，犯罪预测，执法，公共安全，道德，隐私，偏见，歧视，算法公平，监视，社区参与，问责制，监督，监督。
人工智能在调查、打击和
摘要 近年来，新型犯罪不断涌现，社区和居民的安全受到严重威胁。传统的刑事侦查手段过于被动，在预防和打击犯罪方面效果不佳。目前，人工智能正以多种方式被应用，如视频图像识别、犯罪数据挖掘、犯罪预测等，以加强警务和刑事侦查。当然，人工智能的部署也存在着隐患，例如潜在的隐私侵犯。为了使人工智能能够更好地应用于刑事侦查活动并预测其发生，本文主要介绍人工智能目前在刑事侦查中的主要用途，并针对问题和危害提出合理的建议。 关键词：危害、识别、侦查、建议、情报 引言 当前最热门的研究课题之一是人工智能，简称AI。“人工智能”一词最早由约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上使用，这标志着人工智能的正式开始，始于1950年的“图灵测试”[1, 2]。人工智能在发展过程中几乎触及社会各个方面，包括政治、经济、医疗、生物等。如同大数据时代的出现使得犯罪分子的犯罪变得更加容易一样，它也催生了新的犯罪方式和新的犯罪类型，打破了传统犯罪时空的界限，使传统的侦查模式和侦查手段无法快速有效地破案，这就产生了必要的环境。鉴于人工智能在刑事侦查中的重要作用，一些学者开始研究人工智能在该领域的具体应用。例如，Arshath Raja等人利用机器学习（ML）对犯罪模式进行识别和聚类，提高了犯罪模式识别的准确性[3]；McKendrick利用人工智能通过对相关数据量的分析来预测恐怖袭击，以便科学有效地部署反恐资源[4]； Helm 和 Hagendorff 阐述了人工智能在打击隐蔽组织犯罪结构方面面临的挑战，人工智能只能检测到一小部分隐蔽组织犯罪。研究问题 - 研究的问题仅限于定义人工智能在刑事调查工作中的作用，包括打击各种犯罪并预测其发生，以促进实现刑事司法。研究的重要性 - 法医、人工智能和机器学习起着非常关键的作用。调查人员可以使用这两种技术自动化他们的程序，使他们能够迅速识别信息和见解，节省时间。请继续阅读，了解人工智能如何改善法医调查和犯罪侦查领域。
调查犯罪：人工智能在刑事司法中的作用
vijay.phalke@bharatividyapeeth.edu 摘要 人工智能在现代社会中的重要性日益增加。一些研究人员认为，人工智能算法有助于对被判刑罪犯所带来的不同风险进行精确、客观的分析。最近的研究表明，犯罪是可以预料到的，我们只需要能够预测分析获得法律控制。主要目标是调查罪犯，因为网络犯罪分子越来越多地使用物联网来制作和传播恶意软件并发动勒索软件攻击。（Waldman，2023 年）。在未来五年内，预计将有超过 250 万台设备完全在线。本文重点关注人工智能 (AI)、犯罪预测和犯罪预防。一项研究调查了将电子设备指定为潜在的犯罪检测在道德上是否可以接受。研究表明，使用人工智能评估刑法的影响不仅是一个机械过程，而且将考虑对被判有罪的人进行评估。关键词：人工智能、刑事司法、机器学习 简介 人工智能是机器展示的一项技术，与代表动物和人类的自然智能相对立。过去，人工智能被用于将机器与与人类思维及其行为相关的其他人类认知技能联系起来，即解决问题和学习。一些研究人员指出，人工智能算法有助于对被判刑罪犯带来的各种风险进行清晰客观和绝对的分析。人工智能在犯罪学中起着至关重要的作用。人工智能在司法系统中的潜在应用很少。此外，犯罪学中的人工智能被视为一项重要的技术应用，它用于使社会对刑事司法世界保持谨慎和公平。 人工智能的重要性 人工智能已经成为生活和社会的一个重要方面，从而带来了更精确、更快、更少的劳动力，从而带来了各种新技术。人工智能正被用于自动化单调、耗时且容易出现人为错误的日常工作。人工智能可以分析大量数据并带来有助于各种业务决策的见解。总体而言，人工智能的重要性在于它能够实现自动化、个性化、改善决策、提高效率和推动创新，使其成为企业和个人的关键技术。 犯罪学中的人工智能 全球各地的组织、法律办公室和国防提供商都在努力充分利用人工智能，例如调查、侦查和预防犯罪证据。 根据最新研究，犯罪是可以预见的。 我们只需要能够期望分析获得法律控制。智能且相互关联的国际基础设施为当局和官员提供了实用信息。在人工智能的帮助下，实时统计数据可以帮助在犯罪发生时迅速打击犯罪。人工智能已在国际执法机构和司法机构中得到应用。它有助于政府机构提供准确的信息并决定在特定地点部署警员，还能够帮助发达国家的法官判处有期徒刑和允许保释。根据联邦调查局的报告，美国和印度的犯罪率分别下降了 3.3% 和 6.3%。有先进的机械化技术可以帮助警察降低犯罪率，人工智能就是其中之一。