


Bolehkah kecerdasan buatan meramalkan jenayah? Terokai keupayaan CrimeGPT
Integrasi kecerdasan buatan (AI) dan bidang penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut.
Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asasnya
CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, AI boleh menyediakan agensi penguatkuasaan undang-undang dengan cerapan yang boleh diambil tindakan, yang berpotensi mencegah jenayah sebelum ia berlaku.
Aplikasi Semasa CrimeGPT
Bandar di seluruh dunia sedang giat meneroka cara menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan keselamatan awam. Contohnya, infrastruktur bandar pintar memasang penderia dan kamera untuk mengumpul data dalam masa nyata, yang boleh dianalisis oleh sistem kecerdasan buatan untuk mengesan potensi jenayah. Sesetengah teknologi, seperti ShotSpotter, menggunakan kecerdasan buatan untuk menentukan lokasi tembakan, membolehkan polis bertindak balas dengan lebih cepat. Aplikasi inovatif ini membantu pengurus bandar memantau persekitaran bandar dengan lebih berkesan, meningkatkan kelajuan dan ketepatan tindak balas keselamatan awam. Pendekatan pintar ini bukan sahaja meningkatkan keselamatan bandar tetapi juga menyediakan orang ramai dengan kehidupan dan persekitaran kerja yang lebih selamat. Dengan meneroka dan menggunakan teknologi kecerdasan buatan secara berterusan, bandar boleh menghadapi cabaran keselamatan yang semakin kompleks dengan lebih baik Sesetengah sistem kecerdasan buatan boleh meramalkan jenayah dengan tepat, terutamanya jenayah seperti pecah rumah atau kecurian kereta, dengan kadar ketepatan sehingga 90%. Jenayah ini sering menunjukkan corak yang berbeza, membolehkan penguatkuasa undang-undang memperuntukkan sumber dengan lebih cekap. Dengan meningkatkan kehadiran mereka di kawasan berisiko tinggi, ia boleh membantu mencegah aktiviti jenayah daripada berlaku.
Kepolisan ramalan dan peranannya
Kepolisan ramalan ialah salah satu aplikasi CrimeGPT yang telah menarik perhatian ramai. Fungsi utamanya adalah untuk meramalkan kawasan di mana jenayah mungkin berlaku melalui teknologi kecerdasan buatan supaya polis boleh menggunakan sumber secara berkesan untuk campur tangan. Tujuan ramalan seperti ini adalah untuk mencegah berlakunya jenayah, bukannya hanya menanganinya selepas fakta. Model kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam hal ini dan boleh membantu polis dalam analisis titik panas, analisis trend jenayah, dan pengenalan pesalah kebiasaan. Dengan menggunakan teknologi ini secara berkesan, polis boleh meramalkan dengan lebih tepat di mana dan bila jenayah boleh berlaku, sekali gus meningkatkan kecekapan dan ketepatan pencegahan jenayah.
Cabaran dan Had
Walaupun jaminan ini, CrimeGPT masih menghadapi cabaran yang serius. Salah satu kebimbangan terbesar ialah potensi berat sebelah. Jika data di mana sistem AI dilatih mencerminkan kecenderungan sejarah dalam kepolisan, ramalan mungkin secara tidak adil menyasarkan komuniti tertentu, yang membawa kepada kitaran kepolisan yang berlebihan di kawasan yang sudah terpinggir.
Kualiti dan kesempurnaan data adalah penting untuk ketepatan ramalan kecerdasan buatan. Jika data adalah salah atau tidak lengkap, ia boleh membawa kepada ramalan yang tidak tepat dan akibat negatif kepada individu dan komuniti.
Pertimbangan Etika
Aplikasi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah menimbulkan beberapa isu etika. Pengendalian sistem ini memerlukan pemantauan dan pengumpulan data yang meluas, yang mungkin melanggar hak privasi individu. Mencapai keseimbangan antara keselamatan awam dan privasi peribadi ialah cabaran kompleks yang memerlukan garis panduan dan peraturan yang jelas untuk memastikan tingkah laku yang bertanggungjawab apabila menggunakan CrimeGPT.
Arah Pembangunan Masa Depan
Memandangkan teknologi kecerdasan buatan terus maju, keupayaannya untuk meramal jenayah akan menjadi lebih tepat. Pada masa hadapan, AI dijangka menyepadukan rangkaian sumber data yang lebih luas, seperti aktiviti media sosial dan penunjuk ekonomi, untuk membolehkan ramalan yang lebih terperinci.
Walau bagaimanapun, sebagai tambahan kepada kemajuan teknologi, ia juga penting untuk membangunkan rangka kerja etika dan mekanisme pengawasan. Ini akan memastikan CrimeGPT melayani kepentingan awam tanpa menjejaskan hak individu atau mengekalkan prasangka sosial.
Ringkasan
Keupayaan AI untuk meramal jenayah ialah alat berkuasa yang boleh mengubah penguatkuasaan undang-undang dan keselamatan awam. Walaupun teknologi ini mempunyai janji yang besar, pelaksanaannya mesti didekati dengan berhati-hati, dengan mengambil kira potensi berat sebelah dan keperluan untuk pengawasan etika. Semasa kami bergerak ke hadapan, matlamatnya adalah untuk memanfaatkan kuasa AI untuk mewujudkan komuniti yang lebih selamat sambil menghormati hak dan maruah semua individu. Perjalanan menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam ramalan jenayah baru sahaja bermula, dan masyarakat mempunyai tanggungjawab untuk membimbing perkembangannya ke arah yang memberi manfaat kepada semua orang.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah kecerdasan buatan meramalkan jenayah? Terokai keupayaan CrimeGPT. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
