13、数字证据管理与实时人体姿态检测

数字证据管理与实时人体姿态检测

数字证据管理
证据保管链

处理数字证据面临诸多挑战,维护证据保管链(Chain of Custody,CoC)十分必要。证据保管链是一种有序的文档记录,它记录了从证据收集到法庭呈现这一调查过程中的一系列事件。它有助于追踪和核实证据的当前所有权。证据的文档记录是保管链的关键部分,可维护证据的修改和所有权信息,防止证据被污染。

文档记录的内容包括:
- 证据获取时的状态
- 发放机构的详细信息
- 证据发放的时间范围
- 证据存储、维护和处理的介质
- 证据转移时的时间戳和介质

例如,侦探获取证据后,对其进行记录,然后将其交至存储处进行保护。在整个调查过程中,保持这些交易的文档记录对于确保证据的完整性至关重要。

相关研究综述
  • 基于区块链的系统
    • 有研究提出基于区块链的系统,在区块链内不同参与者之间转移证据时,可提高保管链的透明度并确保证据的完整性。例如,使用Base64算法生成的哈希对证据进行加密,然后将其传输给接收方,接收方再进行解码以获取原始证据。该算法能将音频、图像和视频等各种文件加密为字符串格式,可在网络中无损传输。系统还使用链码来促进应用程序与区块链账本之间的交互,并验证交易。
    • 还有研究提出基于区块链技术的模型,通过维护一个由块组成的链,每个块存储前一个块的加密哈希值,实现证据保管链流程,确保证据的数据完整性、真实性和安全性,使该过程具有防篡改功能。系统以组件形式实现,各组件相互交互,核心模块执行主要功能以改变区块链的
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值