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警务科技的演变与发展
警察部门拥有犯罪实验室和无线电网络，很早就开始使用技术，但大多数警察部门在三四十年前就可以配备像今天这样的设备。犯罪委员会成立于 20 世纪 60 年代，旨在应对迅速上升的犯罪率和城市混乱。该委员会主张联邦政府资助州和地方刑事司法机构以支持它们的工作。它呼吁建立后来成为 911 系统的紧急呼叫接听系统，并建议机构购置计算机以实现职能自动化。但即使在早期联邦政府数亿美元的资助下，计算机化仍然进展缓慢。只是在最近几年，许多机构才发现信息技术的使用有很大帮助。例子包括指纹数据库、计算机化的犯罪地图和记录管理系统，从盘点财产、编目证据到计算可解性因素，无所不包。
警务科技的演变与发展
警察部门拥有犯罪实验室和无线电网络，很早就开始使用技术，但大多数警察部门在三四十年前就可以配备像今天这样的设备。犯罪委员会成立于 20 世纪 60 年代，旨在应对迅速上升的犯罪率和城市混乱。该委员会主张联邦政府资助州和地方刑事司法机构以支持它们的工作。它呼吁建立后来成为 911 系统的紧急呼叫接听系统，并建议机构购置计算机以实现职能自动化。但即使在早期联邦政府数亿美元的资助下，计算机化仍然进展缓慢。只是在最近几年，许多机构才发现信息技术的使用有很大帮助。例子包括指纹数据库、计算机化的犯罪地图和记录管理系统，从盘点财产、编目证据到计算可解性因素，无所不包。
ISPAB 2018 年 3 月会议纪要
美国几个县使用一款预测累犯的应用程序来判断被告是否会再次犯罪。它始终为非裔美国人提供比白人更高的风险分数。事实是，预测与事后发生的情况不符。得分最低的白人最有可能犯罪。而得分最高的非裔美国人没有再次犯罪。这其中存在非常明显的偏见。另一个非常有趣的例子是预测政策。经验证据表明，警察，无论是隐性还是显性，都存在某种种族偏见。这一结论是基于用于决定巡逻哪些街区的算法。算法往往会强化偏见，因为如果算法显示某个地区的犯罪率更高，它就会派出更多的警察。如果更多的警察在一个地区巡逻，他们就会发现更多的犯罪。这是一个永无止境的循环。算法不会纠正偏见，也不会考虑到某个地区的实际统计数据。
最终主平台
我们创造了近 1600 万个就业岗位，创纪录数量的小企业正在成立，工厂正在迁回美国。我们降低了家庭的健康保险费，我们反对大型制药公司降低处方药价格。我们正在帮助学生弥补学习上的损失，我们正在免除数百万沉重的学生贷款。我们通过了几十年来第一部重要的枪支安全法，并在公共安全方面进行了创纪录的投资，派遣了更多的警察巡逻；今天，暴力犯罪率处于 50 年来的最低水平。我们正在应对气候变化，减少污染，并推动清洁能源的繁荣。我们正在重建我们国家的道路、桥梁、高速公路、港口、机场、供水系统等。面对共和党的无所作为，我们正在缴获创纪录数量的芬太尼，并确保边境安全。我们正在缩小种族财富差距和性别工资差距。我们扩大了有毒退伍军人的福利和服务；我们正在加强北约并恢复美国在世界上的领导地位。
审查女性安全装置：智能胡椒喷雾
摘要 - 本研究论文是有关女性安全装置的应用：智能胡椒喷雾剂的评论。目的是调查印度是新兴的超级大国，但针对妇女的犯罪率仅在更大程度上增加。虽然传统的妇女保护方法完全基于限制，恐惧和自我维护，但主要基于妇女的存在权利的范式转变，而这种范式不受恐惧和暴力行为很重要。这样的解决方案就是智能胡椒喷雾剂，它将传统的自卫工具与现代技术结合起来，以提高其有效性并提供其他安全功能。本评论论文旨在探讨智能胡椒喷雾设备的概念，设计和功能，其潜在的好处和局限性。此外，它讨论了这些设备在促进妇女安全方面的社会影响和前景。在本文中，我们设计了一种便携式，智能设备，该设备有助于遇险的妇女，只用一媒体保护自己。具有诸如内置的现场位置跟踪，警报器，频闪灯和免费的自动位置文本以及致电到紧急联系人的功能。
草案FIPS 201-3（2020年11月3日）收到的公开评论及其决议
美国几个县使用一款预测累犯的应用程序来判断被告是否会再次犯罪。它始终为非裔美国人提供比白人更高的风险分数。事实是，预测与事后发生的情况不符。得分最低的白人最有可能犯罪。而得分最高的非裔美国人没有再次犯罪。这其中存在非常明显的偏见。另一个非常有趣的例子是预测政策。经验证据表明，警察，无论是隐性还是显性，都存在某种种族偏见。这一结论是基于用于决定巡逻哪些街区的算法得出的。算法往往会强化偏见，因为如果算法显示某个地区的犯罪率更高，它就会派出更多的警察。如果更多的警察在某个地区巡逻，他们就会发现更多的犯罪。这是一个永无止境的循环。算法不会纠正偏见，也不会考虑到某个地区的实际统计数据。
课程
•Nicholas John [♣]（2021–2022）MS掌握和计算数学数据驱动的网络系统驱动模型。合着的出版物：1出版。•Ivan Jacobs [♣]（2022）MS -DATA科学。应用复杂的网络并深入学习分子结构，以预测癌细胞上的免疫系统反应。合着的出版物：1出版。•Swapnil Sagar（2024）：MS – Data Science。静态网络上的选民模型。共同撰写的出版物：1中。•Wynette Vickers（2023–2024）：MS – Data Science。面部识别。•Asher Christner（2023）：MS批准和计算数学。滑坡建模。合着的公共事件：1准备。•Mahlika George（2019-2020）：MS – Data Science。分析全国清除犯罪率。•Himaja Mandla（2019）：MS Imaging Science。气候网络和季风可变性。•Jen-Li Chen（2019）：MS应用统计（Capstone Project）。全球温度的极值分布。其他过去的研究生，在非形式设置（3）
AB 2024-01：与气候有关的风险管理
目的本咨询公告（AB）为房利美，房地产MAC和普通证券化解决方案（统称为企业）提供联邦住房金融机构（FHFA）指南1，以管理与气候相关的风险，以支持安全且强大的操作环境。背景气候变化为企业的安全性和健全性带来了风险，及其为住房市场提供流动性，稳定和负担能力的能力。企业的财务状况，运营和交易对手可能会受到与气候变化相关的物理风险和过渡风险（共同称为与气候有关的风险）的不利影响。与气候相关的风险可以直接和间接影响企业对金融，运营，法律和声誉风险等一系列风险的影响。在气候变化的背景下，物理风险是指急性天气事件的频率，严重性和波动性引起的危害，例如野火，飓风和洪水，以及诸如降水模式，海平面上升和温度波动的气候变化之类的长期慢性变化。这些物理风险可能会导致抵押资产损失，抵押贷款犯罪率以及止赎，从而为企业和抵押融资系统造成财务压力。此外，身体风险可能会破坏企业的运营及其执行任务的能力。
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。
低风险的高成本： - Osborneny.org
在过去四十年中，我们经历了人类历史上最持久、最普遍的监禁狂潮。这些事实再熟悉不过了，终于引起了广泛关注，甚至得到了两党的关注：美国约占世界人口的 5%，但却占世界监禁人口的近 25%。据估计，美国有 230 万人被监禁，每 32 名成年人中就有 1 名受到惩教控制或社区监督，大约有三分之一的成年人有某种犯罪记录，美国在绝对数量和人均监禁和犯罪率方面都超过了所有其他国家。对有色人种和社区的不同影响也是这种令人不安的状况的一部分：黑人青少年被监禁的可能性是白人青少年的 5 倍；三分之一的黑人男性预计将入狱（而白人男性的比例为 1/17）； 2 近 2/3 的女性囚犯是有色人种女性。3 根据 NAACP 的数据，“如果非裔美国人和西班牙裔的入狱率与白人相同，监狱和看守所的囚犯人数将减少近 40%。” 4