XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System犯罪预测
日本基于AI的犯罪预测
和天气 - 通常需要大量的时间和金钱来通过常规计算方法进行处理，公司的专有算法在更快的数据处理和更低的成本方面取得了成功。在日本，犯罪NABI主要是由地方政府用于预防犯罪的巡逻。希望使用该系统来改善其他国家的公共安全，鉴于该国迫切需要预防犯罪的迫切需求，因此奇异的扰动将其运营扩大到巴西。第二年，该公司在Minas Gerais州的首都Belo Horizonte启动了一个实验项目，以解决金属有线盗窃的问题，以及犯罪的数量下降了约69％。结果广泛预告了，从那以后，有四名州军警察和巴西的两名市政警察以及洪都拉斯的一名警察，此后一直试行该系统以实施实施。
使用机器学习算法的犯罪预测和映射
政府的主要作用之一是遏制犯罪。尽管政府采取了应对犯罪活动的措施，但许多城市中心的安全状况变得更糟。这项研究的目的是创建和评估具有预测犯罪类别的核心功能的机器学习模型，并利用数据集中发现的上下文特征，以可视化它们发生的位置。这是通过将时间，空间和上下文信息与机器学习相结合以改善犯罪预测和映射来实现的。从各种来源收集数据集经过多种机器学习算法，以评估它们的性能。使用混淆矩阵，随机森林算法是最佳算法，其分类精度为97％或0.973301。经度和纬度特征用于标记地图上犯罪事件的特定位置。关键字：机器学习算法，分类，预测，映射，数据可视化。
通过计算机视觉-yolov4方法增强犯罪预测
摘要 - 本研究论文介绍了在HP Pavilion Gaming Machine上开发人工智能安全应用程序，并利用来自UCF-Crime开源数据集等知名数据库的犯罪录像。该系统接受了细致的数据注释，以识别五个对异常检测至关重要的不同类别：人，短枪，手枪，刀和步枪。采用了监督的机器学习技术，重点是监视人类轨迹并采用深入和欧几里得距离计算来跟踪个人，并模拟现实世界中的犯罪场景。AI安全模型展示了出色的性能，平均精度率约为86.43％，超过2000年迭代后的90％，证明了步枪（98.90％）的平均精度（98.90％），手枪（96.93％）和刀（96.93％）和刀（97.66％）的所有类别的多功能性。对Python脚本的增强功能提高了系统在人类受试者中检测武器亚物体的能力，并将潜在肇事者分为高风险，这是本研究的新方面。
基于机器学习的家庭预测方法...
摘要： - 在当今迅速发展的社会中，随着技术的不断发展，各种新的形式和犯罪方法不断出现。准确预测未来的犯罪行为特别重要。本文深入研究了与财产有关的犯罪领域中预测家庭入室盗窃罪的研究。利用刑事案件数据集，选择与犯罪预测高度相关的相关变量作为特征选择。通过采用多样化的机器学习算法，预计发生家庭入室盗窃罪的可能性。因此，构建了专门针对家庭入室盗窃案的犯罪预测模型，并评估了模型的准确性。通过使用模型的准确性作为基准，选择了最佳犯罪预测模型，并实现了一个系统来构建和避免模型。实验结果表明，发达的犯罪预测模型能够有效预见家庭入室盗窃罪，从而为预防和处理此类犯罪案件提供了宝贵的支持和科学证据。
使用CNN＆RNN
抽象 - 犯罪预测和分析在增强公共安全和优化执法工作中起着至关重要的作用。这项研究探讨了基于深度学习的方法，整合复发性神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络，以进行有效的犯罪预测和分析。所提出的框架利用了RNN和LSTMS的时间优势以及CNN的空间特征提取能力来分析大规模犯罪数据集。rnns和LSTMS处理时间序列数据以预测未来的犯罪趋势，而CNNS进行地理空间分析以识别各个地区的犯罪分布模式。混合模型处理结构化数据（例如，日期，时间，位置）和非结构化数据（例如犯罪描述），以提高预测精度。实验结果证明了其检测犯罪热点，预测犯罪类别并发现隐藏趋势的能力，为执法和决策者提供了可行的见解。这项研究强调了深度学习在应对复杂，动态挑战（例如犯罪预测）中的潜力，促进了更智能和更安全的城市。未来的工作可以纳入实时数据流，并评估在决策系统中部署此类模型的道德考虑
翻译算法链 - 预测策略和...
在世界范围内，警察部门使用犯罪预测软件来预先预测并防止未来的罪行。预测性警务只是安全当局以及特殊的执法机构努力通过通过社会技术手段产生与未来相关的知识来使未来易于管理的众多方式之一。在进行预测性警务时，警察部门不仅会产生对未来的预期见解，而且会积极地塑造目前的介入。在本章中，我们将预测性警务分析为生产和塑造与犯罪相关的未来的社会技术过程。更确切地说，我们将预分法的警务分析为“翻译链”（Latour，1999：70）。这样做，我们追踪了犯罪预测的产生，从算法编程和数据输入到警察执行的数据：涉及许多认知翻译的过程 - 在不同的位置，但通常会及时接近。我们将预测性警务描述为一个由不同阶段组成的增量过程，专门针对基于德国的基于地方的犯罪预测软件。将这一过程作为“翻译链”，我们显示了一个较大的（认知）差距，该差距在预测过程的开始及其结束之间出现。在一个或多或少的无缝过程中，这一差距是由人类和非人类填补的，从相应警察总部的犯罪分析部门开始，并在预测的风险区域的街道上结束。我们收集了从11个警察部门，其中4个位于瑞士和7个在德国的定性数据。将预测性警务视为一系列翻译，使我们能够将其分析为一种富有成效的社会技术过程，该过程有时会以非线性方式进行。本章借鉴了一个有关我们在2017年至2018年间在德国和瑞士进行的犯罪预测软件实施和使用的研究项目。在数据收集时，所有部门都已经定期使用预测性警务工具，运行现场实验以确定是否使用和/或如何最好地实施此类工具，或者开发自己的工具。总共对警察主持人进行了62次半结构化访谈。这些官员从事各种角色，包括后台工作，
使用机器学习的犯罪率预测调查
犯罪分析和预测是确定犯罪的一种方式。该系统可以预测犯罪率较高的区域并检测到容易发生犯罪地区。使用数据挖掘的概念，我们可以从不必要的数据中提取未知的有用信息。使用现有数据预测新数据的提取。犯罪是危险的，也是一个全球的社会问题。犯罪会影响一个国家的生活质量，经济增长和声誉。为了保护人们免受犯罪的侵害，需要采用先进的技术和新方法来改善犯罪检测以保护社会。我们提出了一个可以检测，分析和预测给定区域中各种类型犯罪发生的系统。本文使用各种数据挖掘技术描述了各种犯罪分析和犯罪预测方法。这项研究的目的是研究犯罪预测中预测模型，社会经济特征和空间分析的使用。通过全面的文献综述，我们研究了犯罪预测的各种方法，包括机器学习算法，地理空间技术和实时检测技术。此外，我们研究了社会经济指标（例如贫困，失业和教育水平）对犯罪模式以及关于预测性警务的道德判断的影响。这些发现突出了法医工具来识别犯罪热点，有效分配资源并改善公共安全成果的潜力。然而，人们对算法偏见，隐私和社会信任的担忧强调了道德和透明治理过程在犯罪模型的发展和使用中的重要性。这项研究有助于犯罪率预测的知识越来越多，并为决策者，执法和刑事司法研究人员提供了见解。
智能城市的AI增强公共安全系统
确保公共安全是快速发展的城市地区的关键挑战。传统的警务和应急响应系统通常很难与现代城市的复杂性和规模保持同步。人工智能（AI）通过实现实时犯罪预测，优化紧急资源分配以及通过基于IOT的系统来提高情境意识，提供了一种变革性的解决方案。本文探讨了AI驱动的分析如何以及来自监视摄像机，社交媒体和环境传感器的数据如何可以改善智能城市的公共安全。通过解决数据隐私，算法偏见和系统可扩展性等挑战，本研究证明了AI的潜力创造了更安全，更具弹性的城市环境。实验结果突出了犯罪检测率，应急时间和资源利用率的改善，为更智能的公共安全系统铺平了道路。
智能城市的AI增强公共安全系统
确保公共安全是快速发展的城市地区的关键挑战。传统的警务和应急响应系统通常很难与现代城市的复杂性和规模保持同步。人工智能（AI）通过实现实时犯罪预测，优化紧急资源分配以及通过基于IOT的系统来提高情境意识，提供了一种变革性的解决方案。本文探讨了AI驱动的分析如何以及来自监视摄像机，社交媒体和环境传感器的数据如何可以改善智能城市的公共安全。通过解决数据隐私，算法偏见和系统可扩展性等挑战，本研究证明了AI的潜力创造了更安全，更具弹性的城市环境。实验结果突出了犯罪检测率，应急时间和资源利用率的改善，为更智能的公共安全系统铺平了道路。