1、智能与安全信息学:犯罪网络检测新模型探索

智能与安全信息学:犯罪网络检测新模型探索

在当今数字化时代,智能与安全信息学(Intelligence and Security Informatics,ISI)对于保障国家、国际和社会安全愈发重要。ISI主要聚焦于先进信息技术和系统的开发与应用,以应对各类安全相关问题。

1. ISI会议与工作坊回顾

自2003年IEEE国际ISI会议系列启动以来,相关的研究与交流活动不断增多。2006年在新加坡举办的ISI工作坊,与太平洋亚洲知识发现和数据挖掘会议(PAKDD 2006)同期举行,吸引了全球超100名参与者,这也开启了太平洋亚洲地区ISI会议的新篇章。此后,PAISI 2007在成都、PAISI 2008在台北、PAISI 2009在曼谷相继举办。这些活动汇聚了学术研究人员、执法和情报专家、信息技术顾问及从业者,共同探讨ISI的多个主题,包括数据管理、数据和文本挖掘、恐怖主义信息学、犯罪分析等。

2010年,太平洋亚洲ISI工作坊(PAISI 2010)在印度海得拉巴与PAKDD 2010同期举办,由美国亚利桑那大学、中国香港大学和印度迈索尔大学共同主办。活动为期一天,包括亚利桑那大学的Hsinchun Chen教授的主题演讲,以及9篇长论文、7篇短论文和2篇海报的展示。

2. 犯罪网络检测的重要性与挑战

犯罪网络一直是计算机科学家和社会网络分析科学家关注的领域。常见的犯罪网络包括帮派、贩毒网络、黑手党暴力和盗窃团伙、街头扒手、流氓团伙或恐怖组织等。这些网络由犯罪分子、供应商等参与者以及他们之间的关系构成,每个网络都有其独特的行为特征、犯罪习惯和关联方式。

目前,情报安全信息学主要运用社会网络分析(SNA)和机器学

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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