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C2RO渗透盗窃威慑C2RO渗透盗窃威慑
全球人权原则法律免责声明：英特尔技术可能需要启用硬件，软件或服务激活。没有绝对安全的产品或组件。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔关于产品使用情况的陈述：英特尔致力于尊重人权，避免造成或造成对人权的不利影响。请参阅英特尔的全球人权原则。Intel的产品和软件仅用于在不影响或对人权造成不利影响的应用中使用。©Intel Corporation。英特尔，英特尔徽标和其他英特尔商标是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被称为他人的财产。
防止盗窃和挪用的保护措施
确保员工识别与盗窃和转移相关的迹象并知道要采取什么行动。 • 根据您的风险开展盗窃和转移意识和识别培训。 • 强调报告的重要性并描述您的报告机制。 • 定期与员工一起审查要报告的内容和报告程序。 • 在团队会议上跟进可疑遭遇或事件的报告。 • 如果发生事件，请根据需要更新培训。记录实际和可疑活动
利用机器学习检测电力盗窃......
摘要：智能电网具有提高能源效率、减少停电和提高安全性等多种优势，随着电力需求的不断增长，智能电网越来越受欢迎。但智能电网最大的问题之一是电力盗窃，这给公用事业公司带来了大量损失。因此，电力配送公司非常担心电力盗窃。本研究的目的是提供一种基于人工神经网络 (ANN) 的有效技术来识别智能电网电力盗窃。在对可接受的消费模式数据集进行训练后，将根据有关能源盗窃事件的信息对 ANN 模型进行评估。将使用测试数据测试设计，以评估建议策略的有效性。我们建议的基于 ANN 的智能电网电力盗窃检测方法的预期结果是有利的。我们的方法实现了 99% 的训练准确率和 99% 的验证准确率。将采用的性能指标包括 F1 分数、召回率、准确率和精确率。此外，我们创建了所提出的系统，该系统利用 Flask Web 框架使其更易于使用，并提供更好的用户界面以进行结果预测。这项研究可能会产生一种有效的方法，使用 ANN 来识别智能电网中的能源盗窃，公用事业公司可以利用这种方法来增加收入并加强智能电网的安全性。这项研究可能会扩展到其他领域，例如计算机网络中的入侵检测和金融系统中的欺诈检测，这些领域需要在大规模数据集中识别异常。关键词：人工神经网络、Flask Web 框架、智能电网、能源盗窃、大规模。1. 简介人工神经网络 (ANN) 复制了大脑复杂的神经元关联。箭头显示人工神经元之间的输出连接，这些神经元可以是节点。ANN 或连接系统是基于动物大脑神经网络的计算模型。这些结构不是制定特定于项目的策略，而是从样本中“学习”。神经网络 (ANN) 由“人工神经元”组成，这些神经元可以模仿真实的大脑神经元。人工神经元像大脑突触一样发送信号。人工神经元处理信号并将其发送到其他神经元。大多数 ANN 实现处理信号，因为每个人工神经元的输出都是非线性特征
业务管理策略以解决零售盗窃
这篇论文是由Scholarworks的Walden论文和博士研究收集到您的免费和公开访问。它已被授权的学者管理员所接受的沃尔登论文和博士研究。有关更多信息，请联系Scholarworks@waldenu.edu。
索取有关催化转化器盗窃的信息 - GOV.UK
尊敬的《2000 年信息自由法》：国防警察：催化转化器盗窃案数量 我们参考您于 2023 年 1 月 18 日发送给国防警察的电子邮件，该电子邮件已于 2023 年 1 月 18 日确认收到。根据《2000 年信息自由法》（FOIA 2000），我们将您的电子邮件视为信息请求。您在电子邮件中要求提供以下信息：请提供： • 您每年记录的催化转化器盗窃案数量，从 2017 年到 2022 年。 • 如果有的话，请提供这些年份的催化转化器盗窃案数量，按结果细分。请提供电子表格形式的数据。国防警察现已完成信息搜索，我可以确认我们确实掌握了您请求范围内的信息。请提供：• 2017 年至 2022 年期间，您每年记录的催化转化器盗窃案数量。由于记录系统的变化，我们只能搜索到 2021 年的情况。
用于配电网能源盗窃检测的人工智能
摘要：配电系统的数字化彻底改变了数据收集和分析的方式。本文解决了利用这些信息识别电力消耗中的违规和异常这一关键任务。重点是检测配电网中的非技术性损失 (NTL) 和能源盗窃。本文全面概述了利用电力消耗测量来发现 NTL 和能源盗窃的方法。确定了消费者中最常见的异常和盗窃场景和普遍案例。此外，还提出了针对特定异常的统计指标。在这篇研究论文中，重点介绍了许多人工智能 (AI) 算法的实际实现，包括人工神经网络 (ANN)、ANFIS、自动编码器神经网络和 K 均值聚类。这些算法在我们的研究中起着核心作用，我们的主要目标是展示它们在识别 NTL 方面的有效性。我们使用直接来自配电网的真实数据。此外，我们仔细评估统计方法的效果，并通过使用真实数据进行测试，将其与 AI 技术进行比较。人工神经网络 (ANN) 准确识别了各种消费者类型，频率误差为 7.62%。相比之下，K 均值算法的频率误差略高，为 9.26%，而自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 无法检测到初始异常类型，导致频率误差为 11.11%。我们的研究表明，人工智能可以更有效地发现电力消耗中的异常情况。这种方法，尤其是在使用智能电表数据时，可以帮助我们发现问题并保护配电网络。
预防内部身份盗窃相关犯罪
摘要................................................................................................................................ II
减少无家可归、吸毒成瘾和盗窃法案
• 被告有资格被指控违反《刑法》第 666.1(a)(1) 条的先前定罪没有“清除”期限——所有先前定罪都符合条件，无论发生时间如何。 • 尽管《刑法》第 666.1 条并未规定在指控状中指控两项或多项指定的先前定罪，但现有权威表明，必须在初步听证会上指控并证明先前定罪，以便被告能够对《刑法》第 666.1 条的指控作出答复。（参见 People v. Casillas (2001) 92 Cal.App.4th 171。） • 第 666.1 条“不受其他法律约束”的适用，这意味着即使被告可能根据其他法规因轻罪盗窃相关指控而被起诉，该条仍适用。 • 因《刑法》第 666.1 条指控而被捕时，第 (c) 款要求在释放前进行司法审查，以对被捕者对公共安全的风险和重返法庭的可能性进行个性化判断。
hvtt（高价值盗窃针对目标）评级量表©
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