Magnet Griffeye (Analyze DI) 24.1.2 Windows - 快速处理和分析大量数字媒体

Magnet Griffeye (Analyze DI) 24.1.2 Windows - 快速处理和分析大量数字媒体

Digital Forensic Software

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作者主页:sysin.org


Magnet Forensics Logo

将数字媒体过载转化为调查洞察 快速处理和分析大量图像和视频。

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凭借强大的分析和协作能力在调查中保持领先地位,在数字媒体分析中获得关键优势。

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功能特性

通过先进的图像和视频处理和分析、协作案例处理以及共享工作负载功能,提升您的数字媒体调查。

  • 自动化、检测、确定优先级
  • 高级媒体分析
  • 大规模协作
  • 开放、模块化、可扩展

自动化、检测、确定优先级

Magnet Griffeye

Magnet Griffeye 负责处理繁重的数据提升工作 (sysin),使调查人员能够专注于需要他们关注的以人为中心的任务。

要点:

  • 清楚地了解从哪里开始调查并确定与案件最相关的数据。
  • 利用 Brain 和 Thorn.AI 等 AI 技术自动检测和分类大型媒体集中的各种类别和对象,以及识别和标记描述 CSAM 的媒体。
  • 通过对已知数据进行预先分类 (sysin)、堆叠重复数据以及关联媒体文件中的元数据和视觉属性,节省宝贵的时间和精力。
  • 即将推出:T3K.AI CORE - 通过快速、准确的媒体筛选增强媒体分析能力。

高级媒体分析

Magnet Griffeye

访问一组强大的分析特性、功能和灵活的工作流程,以获得无缝、高效的体验。

要点:

  • 快速查找并匹配不同个体的所有图像和视频,并在数据之间搜索以识别嫌疑人或受害者的匹配面孔。
  • 使用运动、面部和基于对象的搜索等高级过滤功能 (sysin),在很短的时间内快速准确地查看数小时的视频片段。
  • 通过旨在最大限度地减少接触有害物质的多种功能来增强调查员的福祉。

大规模协作

Magnet Griffeye

Magnet Griffeye 采用了尖端技术,旨在互连调查人员并使信息共享成为一个无缝过程。

要点:

  • 建立与多个 GID 数据库(包括 NCMEC 等外部来源)的连接,以便与国内或国际范围内的研究人员无缝协作。
  • 哈希值和附加情报可以轻松上传到任何共享 GID,以便其他调查人员直接访问正在进行的和以前的案件。
  • 轻松识别以前查看过的媒体并减少需要查看的案例文件数量。

开放式和模块化

Magnet Griffeye

释放专为灵活性而设计的开放式模块化平台的潜力。定制 Magnet Griffeye 以满足您的需求 — 轻松集成外部资源和工具,让您可以根据需求的变化添加新功能。

要点:

  • 探索应用程序和附加组件的动态市场,包括第三方选项。
  • 轻松定制和增强功能 (sysin),始终拥有适合工作的最佳工具。
  • 新的创新工具不断添加和更新。

系统要求

OS: 64-bit Windows version 10

Processor: ntel Core i5 or AMD Ryzen 5, Recommended Intel Core i7, Intel Xeon, AMD Ryzen 7 or AMD Threadripper

Memory: 16GB, Recommended 32GB

Disk: 250GB SSD, Recommended 500GB SSD

Display: One display with a resolution of 1680x1050 or higher, Recommended Display Two or more displays with a resolution of 1680x1050 or higher

下载地址

Magnet Griffeye (formerly Griffeye Analyze DI) 24.1.2 for Windows

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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