domestic violence | BriefGPT

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通过探索性数据分析和可解释机器学习探寻男性家庭暴力
对孟加拉国男性家庭暴力（MDV）进行了首次探索，揭示了其普遍性、模式和潜在因素，研究结果挑战了家庭暴力主要影响女性的普遍观念，强调了为男性受害者提供量身定制的干预和支持体系的必要性。机器学习技术在数据分析和理解方面起到了积极的作用。
PDF3 months ago
基于长短期记忆网络（LSTM）的巴西警方报告中前置妇女谋杀风险模式识别
该研究使用长短期记忆（LSTM）技术对巴西警方报告中的女性亲杀案前的行为模式进行分析，并通过文本描述预测风险水平。第一目标是将报告内容分类为较低或较高的受害者被谋杀风险，实现了 66% 的准确率。第二个方法是根据事件序列预测受害者可能经历的
PDF6 months ago
探测门猛烈关闭以监测家庭暴力早期迹象的可行性
使用低成本微控制器和 TinyML 技术，本研究创建了一个机器学习模型来检测家庭内部潜在的早期反社会行为预警。该模型使用卷积神经网络分析音频数据来判断门是否被强行关闭，准确度为 88.89％。并成功将该模型部署到了一块 Arduino Na
PDF2 years ago
KDD一种决策树方法预测家庭暴力再犯
本文旨在设计和评价不同的方法，以便能够处理类别不平衡以及特征选择，并通过决策树算法寻找到可解释且高准确性的结果，相比之前使用逻辑回归算法的研究，我们的方法只使用了 3 个特征且生成的决策树仅包含 4 个叶子节点。
PDF6 years ago