XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据模型
基于人工智能的媒体取证的取证数据模型——以DeepFake检测为例
简介 IT 取证是一个领域，由于其新颖性和必须考虑的威胁形势的快速变化，仍然有很多研究活动。不幸的是，许多相应的研究计划仍然停留在纯学术层面，缺乏现场应用分析方法所需的成熟度。在这种情况下，标准化流程模型的存在在走向成熟解决方案的道路上起着重要作用，因为要达到取证方法的最终基准（即其在法庭诉讼中的可采纳性），就需要对工具和程序进行标准化和认证，以及对从业者/取证专家进行培训和认证。虽然在 IT 取证的较老子学科的取证过程模型（包括数据模型等关键组件）方面已经开展了大量工作，但对于较年轻的媒体取证领域子学科，适应性解决方案仍然缺失。
公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
数据模型
数据模型是一个相对简单的表示，通常是图形的，对更复杂的现实对象事件的抽象更为抽象，数据模型代表数据结构及其特征，关系，约束，转换以及其他目的，目的是支持特定问题域。数据模型数据模型的重要性可以促进设计人员，应用程序程序员和最终用户之间的互动，良好的数据模型甚至可以更快地提高对开发数据库设计的组织的了解。数据模型基本构建块实体：是否有任何东西（一个人，一个地方，事物或事件），以收集和存储哪些数据。一个实体代表现实世界中一种特定类型的对象。实体是“可区分的”，每个实体的发生都是独特而独特的。例如，客户实体将有许多可区分的客户发生，例如艾哈迈德（Ahmed），阿里（Ali）等。属性：是实体的特征。例如，客户实体将通过诸如客户姓氏，客户名称，其等效的文件系统关系中的字段等属性来描述：描述实体之间的关联，例如，客户和代理之间存在的关系可以描述如下：代理可以为许多客户服务，并且每个客户都可以由一个代理服务。数据模型使用三种类型的关系：
