本研究从挑战、威胁和准备的角度考察了人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 技术对警务的影响。本研究采用了系统文献综述,数据来自 2020 年至 2023 年的期刊和先前的研究文章。先前的研究得出结论,犯罪是文明的影子;因此,警察必须能够与时俱进。日益现代化的文明的发展导致犯罪更加复杂,人工智能和物联网将带来难以想象的犯罪潜力。世界各国都投资开发人工智能和物联网技术,用于预防和侦查犯罪。这项投资背后的想法是使犯罪可预测和可检测,使警察能够准确、正确地执法。人工智能系统有望克服人类的几个缺陷,例如从多个数据源分析情况的一致性,尤其是来自物联网设备的数百万个数据点。关键词:人工智能、物联网、犯罪、智能警务、预测性警务
2024 年,科技行业稳步进入人工智能计算阶段。云服务提供商、企业和技术供应商在人工智能方面的投入比以往任何时候都多,采用率也很高。但怀疑论者对人工智能的投资回报率持谨慎态度。这种不一致的原因是什么?我们与客户的合作表明,与其他技术颠覆相比,人工智能仅从部署中产生的价值很小。利用人工智能创造价值需要改变数百或数千名员工的工作流程。公司在部署这项技术时需要进行业务诊断、重新设计流程、设定目标和管理变革。但从我们的客户工作中得出的早期证据点令人鼓舞,表明生成性人工智能计划的价值可能高达 EBITDA 的 20%。贝恩的《2024 年技术报告》研究了人工智能对行业结构、企业价值、数据中心、地缘政治贸易集团、软件、服务、商业机会以及资源和人才的广泛影响。
传感器类型 90° 光散射 范围 0.001 至 100 mg/m 3(根据 ISO 12103-1、A1 测试粉尘校准) 分辨率 读数的 ±0.1% 或 ±0.001 mg/m 3,以较大者为准 零点稳定性 使用 10 秒时间常数,24 小时内为 ±0.001 mg/m 3 颗粒大小范围 0.1 至约 10 微米 可调流速 1.4 至 2.4 l/min(标称 1.7) 温度系数 +0.001 mg/m 3 / °C(针对与 D UST T RAK 归零时的温度变化) 工作温度 32° F 至 120° F(0°C 至 50°C) 存储温度 -4° F 至 140° F(-20°C 至 60°C) 工作湿度 0 至 95% rh (非冷凝) 时间常数 可调范围:1 至 60 秒 数据记录 31,000 个数据点(每分钟记录一次,共 21 天) 记录间隔 可调范围:1 秒至 1 小时
在封面上 - 墨西哥深水湾的Boem高分辨率测深图(Kramer and Shedd,2017年)。从Boem可用的3D地震清单中,使用了足够大的公共释放的地震调查,或者使用了Boem寻求并获得了所有者许可的许可。测深图是在40至3,379 m(131至11,086 ft)的水深度中的100多个最佳3D时间域调查中的镶嵌物。突出的水底反射器通常在深水中成像。3D数据的原始采集分辨率(罚款149 m 2; 1,600 ft 2)产生了约14亿个数据点(像素)。BOEM在评估浅钻危害时使用高分辨率的测深数据并确定生物学敏感性的领域。Boem的地图可用于Boem网站上的学术,行业和其他联邦机构应用程序(USDOI,BOEM,2017a)。
DarkTrace / Email结合了跨入站,出站和侧面邮件以及Microsoft团队消息传递的行为和内容分析,以识别整个攻击链中的威胁。它通过了解最终用户的正常电子邮件活动,分析收到的每个消息的数千个数据点,包括语言,音调,情感,链接,发件人资料,发送者的历史行为和接收者的历史行为以及用户在整个数字活动中的行为。基于其分析和给定的异常分数,采取精确响应以完全退缩,或者将电子邮件的确切组成部分置于使其与众不同的确切组成部分 - 在消除风险的同时保持生产力。DarkTrace / Email采取了一系列自主针对的操作,包括重写链接,删除附件,解除发件人的措施或移至垃圾。如果确定了具有类似恶意内容的活动,DarkTrace可以追溯影响动作以确保完全遏制(请参见表2)。
跨境电子商务以惊人的速度发展。预计到 2020 年,全球运输量将达到 1000 亿。如今,数以百万计的定制、小型、独立包装的包裹通过复杂的物流供应链,从其原产国流向另一个目的地国家的消费者,该供应链涉及当地、地面和航空承运人。通过物理流动,这些包裹的数十亿个数据点以数字方式跨越国家。本研究回顾了端到端的物理和数字跨境物流供应链,并确定了动态路由/定价、需求预测和包裹流预测的几个数据科学用例。该供应链中的当前物流实体在数据可见性和透明度方面受到限制,因此,它们只能在其制度下解决本地问题。可以预见,区块链技术的成熟将通过实时提供分布式验证信息来颠覆传统的线性物流供应链。跨境供应链中的不同参与者将从共识信息中受益。未来,该领域的数据科学模型将会不断发展,更加注重实时分析,致力于实现全局优化。
该工具是印度的首要方式,它通过组合175个地下和表面数据集并确定地热开发的最有希望的地区来绘制地热发展潜力。新德里,2024年11月12日:InnerSpace项目Innerspace已推出了Geomap™印度,突出了未开发的地热能源的巨大潜力,使其成为印度清洁能源组合的重要组成部分,因为它试图通过增加能源供应来刺激经济增长和发展。GeoMap™是一种开创性的地热探索工具,重点是扩大全球清洁,始终在全球的地热能的采用,通过将地球表面的数百万个数据点汇总在一个可自由访问且互动的图中。Geomap™印度包括175多个地下层和表面层,其中包括一种勘探工具,可确定地热驱动数据中心开发最有希望的地区。Geomap™印度还确定了煤炭发电厂的潜力,可以转换为地热电源,以及可以从地热热网络中受益的工业区域。
您可以概述这个新的4年计划的要点吗?顾名思义,该战略计划为城市和行业的生态转型提供了服务。它重点介绍了三个增长助推器:局部能量脱碳;新的水解决方案,以节省和回收这种宝贵的资源;和危险的废物处理,以改善健康并保护生物多样性。该计划将使我们能够巩固我们的主要欧洲据点,继续维尔利亚的国际扩张(尤其是在北美,中东和澳大利亚),并利用新的地理机会。为了实现这一目标,我们的小组将利用其在关键国家和企业,多元化的合同投资组合,运营效率文化以及与领土的密切关系中的领先地位。以及其创新和发明明天解决方案的能力。通过该计划,威尔利亚肯定了其野心:成为使领土,城市和行业成为可能的生态转型的公司。是一站式商店的公司,以快速有效地实施生态解决方案。最能使自然资源脱碳,去碳和再生的公司。对利益相关者产生最积极影响的公司!
摘要。准确估算了弹性模量(MR)的弹性子级土壤中,对于设计既可靠且对环境友好的柔性路面系统的设计至关重要。MR显着影响人行道的结构完整性,尤其是在具有不同负荷和气候条件的丘陵地区。这项研究收集了2813个数据点,从预先研究结果中创建了准确的预测模型。选择了梯度增强(GB)机器学习(ML)方法以预测压实的亚级土壤的MR。使用统计分析评估了GB模型的准确性和预测性能,其中包括典型指标,例如均方根误差,平均绝对误差和相对平方误差。用于培训和测试数据集的R²值为0.96和0.94的模型。RMSE的训练是5 MPA,测试为7.48 MPa,而MAE为3.18 MPa和5.55 MPa。这些结果突出了GB在预测土壤MR中的潜力,从而支持了更准确,更有效的MR预测的发展,最终减少了时间和成本。
伊朗三军公共关系部(ISPR)周五称,安全部队在开伯尔-普什图省德拉伊斯梅尔汗区开展的情报行动(IBO)中击毙了包括头目在内的五名恐怖分子。军方媒体部门发表的声明称,安全部队针对德拉伊斯梅尔汗马迪一带发现恐怖分子的情况开展了此次行动。ISPR 称:“在行动中,我军有效打击了 khwarij [恐怖分子] 的据点,将包括头目沙菲乌拉 (Shafiullah) 又名沙菲在内的五名 khwarij 恐怖分子击毙。”此外,声明还称,安全部队还从被击毙的恐怖分子身上缴获了武器弹药,这些恐怖分子“仍积极参与针对安全部队的恐怖活动以及针对无辜平民的定点清除”。报告总结道:“正在开展清理行动,以消灭该地区发现的任何其他 Kharji 恐怖分子,因为巴基斯坦安全部队决心从该国彻底消灭恐怖主义威胁。” 前一天,安全部队救出了 8 名