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利用自我监督学习对儿童性虐待图像中的场景识别进行优化
21 世纪的犯罪分为虚拟与真实世界，其中虚拟世界对人们的福祉和安全构成了全球性的威胁。我们必须通过统一的全球合作来应对挑战，并且在对抗不断增长的在线犯罪性质时，更加依赖自动化且可靠的工具。本研究展示了自我监督深度学习模型在预先训练了具有场景
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4 months ago
芝加哥市预测特定犯罪类型的多种方法的比较分析
本文研究犯罪现象受到生理、社会和经济等因素影响，特别是针对通过时空信息预测盗窃这一单一犯罪案件的时空模型和不同算法进行探究，其中 XGBoost 算法表现最优，F1 分数为 0.86。
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a year ago
利用新型犯罪数据和机器学习进行犯罪预测
本研究介绍了一种新的犯罪数据集，该数据集包含有关孟加拉国 6574 起犯罪事件的时间、地理、天气和人口统计数据，使用五种监督学习分类算法对这个数据集进行评估，并获得了令人满意的结果。此外，对数据集的各方面进行了探索性分析，并预计该数据集将为
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2 years ago
MM
利用时空数据进行犯罪预测
本研究利用监督学习技术预测犯罪活动，通过分析先前犯罪活动记录和模式，该系统基于决策树和 K 最近邻算法进行预测，同时使用随机森林算法和 Adaboost 提高准确性，并使用过采样来提高准确性。
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4 years ago
通过城市指标和统计学习进行犯罪预测
使用随机森林回归器对城市指标对犯罪的影响进行了研究，发现失业率和文盲率是描述巴西城市凶杀案的最重要变量，这种机器学习的方法有望帮助制定更有针对性的公共政策。
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7 years ago
罪案和安全数据中多源聚类的建模与估计
本文探讨了犯罪事件和安全事件数据的聚类机制，通过使用 Hawkes 过程和背景速率为高斯 Cox 进程的滤波算法，对芝加哥的财产犯罪数据、北爱尔兰和以色列的恐怖袭击数据以及伊拉克的平民伤亡数据进行了分析，量化了传染程度与独立历史相关性水平之
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11 years ago
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