自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹,并附带匹配分数(允许比较候选指纹,通常称为比较分数)。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大(即来自同一个人)。在使用中解释匹配分数的一个困难是,没有公认的标准来衡量其范围和确切含义(除了“越大越好”)。专家需要非常熟悉特定系统的评分,才能最佳地利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字,带有两位小数,总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法,从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
MiSACWIS 导航模仿了知名的 Web 应用程序。其基于选项卡的结构反映了正常案例经理和支持人员业务流程的流程。要导航 MiSACWIS,需要使用选项卡、菜单、超链接、命令按钮和搜索的组合。首次登录 MiSACWIS 时,将显示主页。MiSACWIS 支持通过系统屏幕顶部的选项卡进行主要和次要导航。
配备了RAG的AI Chatbots使您能够从数据中收集更多见解。他们可以有效执行诸如摘要,信息检索,语义搜索,多语言翻译,分类,情感分析,建议,教育,客户支持等等等任务。要在全球范围内进一步增强聊天机器人服务,请研究添加语音和翻译AI,以便在用户的自然语言中更快地提供无提交流。
配备 RAG 的 AI 聊天机器人可让您从数据中获得更多见解。它们可以高效地执行总结、信息检索、语义搜索、多语言翻译、分类、情绪分析、推荐、教育、客户支持等任务。为了进一步增强全球范围内的聊天机器人服务,请考虑添加语音和翻译 AI,以便以用户的自然语言更快地进行免提通信。
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹,并附带匹配分数(允许比较候选指纹,通常称为比较分数)。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的匹配程度(即来自同一个人)有多大。在使用中解释匹配分数的一个困难是,没有公认的标准来规定其范围和确切含义(除了“越大越好”之外)。专家需要非常熟悉特定系统的评分,才能充分利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变为 0 到 100 之间的数字,带有两位小数,总共有四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法,从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 之前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
生成式人工智能 生成式人工智能是一种人工智能,它使用算法生成新数据,通常以图像或文本的形式出现。生成式人工智能的自然语言和知情响应能力让教育工作者感到惊讶。我们见证了从谷歌搜索提供超链接到 GPT(聊天生成预训练转换器)的跨越式发展,后者可以回复并完善合理的答案。
我们无需考虑个人是否有合法的隐私期望,也无需考虑政府的侵入是否不合理。毕竟,这些问题涉及警方是否必须获得搜查令——而这不是本案的讨论问题。此外,个人可以自由同意甚至最不合理的侵入;如果这种同意有效,则不需要搜查令。相反,我们在 Pirtle 案以及随后的案件中担心的是,对某些严重侵入的同意会带来很大的非自愿风险。正如上诉法院在 Ackerman [ v. State ], 774 NE2d [970, 981 (Ind. Ct. App. 2022), trans. denied ] 中所述,对于警方被全权委托搜寻未指明证据的无限制和一般搜查,尤其如此。搜查房屋或车辆时,警察通常需要说明他们要寻找什么,以及他们认为嫌疑人在家中或车内有这些物品的原因。同意搜查的人放弃了这些保护,并在没有正当理由的情况下接受一般搜查。由于被拘留者在授权警察自由搜查房屋或车辆时可能无法充分理解所涉及的重大问题,因此我们要求警察
在强度边界进行的暗物质(DM)搜索就像在从未探索过的深海中的一场捕鱼探险一样。高强度打开了直接测试DM与标准模型的极度虚弱相互作用的可能性,否则就不可能进行探测。这些相互作用可以通过热冷冻输出在早期宇宙中产生光DM(在MEV-GEV范围内)[1]。对撞机搜索支持直接检测实验和间接检测观察,以测试热DM冻结的允许参数空间的联合努力。这种互补性对于特定的运动学构型尤其重要,从而在银河环境中使用目标材料或DM歼灭抑制DM弹性散射[2,3]。在本文中,我们重新审视了Belle II实验的灵敏度,以通过仅与光子耦合的轴突样粒子与SM通信。参考文献中考虑了这种简单的黑暗扇区场景。[4],其中Belle II的敏感性集中在标准的单光子最终状态,并伴有缺失的能量。在Babar [5、9、10]之前实施了相同的实验策略,并且正在实施Belle II合作[11],并希望很快就会提供结果[12]。我们制定了一种基于
Naukri Jobspeak是一个每月指数,代表印度就业市场和招聘活动的状态,基于招聘人员在Naukri.com的简历数据库上的新工作清单和与工作相关的搜索。Jobspeak索引捕获了跨多个维度的招聘活动,包括行业,城市,职能领域和经验乐队。2008年7月是指数值为1,000的基本月,随后的每月指数值与2008年7月的数据进行了比较。
Naukri Jobspeak是一个每月指数,代表印度就业市场和招聘活动的状态,基于招聘人员在Naukri.com的简历数据库上的新工作清单和与工作相关的搜索。Jobspeak索引捕获了跨多个维度的招聘活动,包括行业,城市,职能领域和经验乐队。2008年7月是指数值为1,000的基本月,随后的每月指数值与2008年7月的数据进行了比较。
