基于提示学习的电信网络诈骗案件分类方法

针对电信诈骗案件自动分类技术进行研究,制定基于情境分析的电信网络诈骗分类体系,实现案件文本去标识化隐私保护方法,提出一种基于提示学习的电信网络诈骗案件分类方法,实验结果显示该方法在本文构建的数据集上准确率、F1值等指标均高于基于BERT的分类方法1%~2%。

论刑事案件(一)──刑事案件的概念、构成与形成

刑事侦查是以刑事案件为目标，由国家侦查机关进行的专门调查活动。刑事案件是侦查活动所指向的客体，也是刑事侦查学研究的逻辑起点。刑事犯罪案件，是指触犯刑律，依法应受到刑罚处罚，并经侦查机关立案侦查的犯罪案件。可简称为刑案、罪案。一起刑事案件的存在应当具备两个基本条件：一是犯罪事实；二是立案条件。刑事案件的分类，一是刑事法律标准；二是侦查标准。刑事案件是由与犯罪行为相关的时间、空间、人、事、物五个基本要素构成的动态系统。刑事案件的形成只有三个基本步骤或阶段：作案意向形成、作案预谋过程、实施作案行为。

论系列案件的串并

对系列案件进行串并侦查是一种重要的侦查手段。对系列案件按作案人的作案目的进行分类 ,比按案件性质进行分类更有利于串并侦查工作的开展。具体工作中 ,能否将个案进行串并 ,要分析其具备的确定性条件和可能性条件。系列案件串并的组织实施中 ,应强化相关信息的整合与共享 ,形成刑侦合力 ;要强化工作的规范管理 。

基于K-means算法的案件预测应用

公安部门大量案件物证信息堆积,相关部门只能进行基础性查询,案件物证信息使用职能单一。基于K-means算法案件信息分类、预测,可以为相关部门提供额外的信息汇总,有效打击犯罪。通过案件信息中案件类型、案件发生地域等特点,建立相应的模型。利用K-means算法简洁、高效、容易实施的特点,预测不同地域不同案件发生的概率。论文在传统的K-means算法缺陷及其论证上,借鉴其他改进算法,通过实验证明,该改进算法可以更为准确地为案件分类,进而反映案件真实的发生状况。

模糊决策树在公共危机应急系统中的应用

针对公共危机应急系统数据库中数据庞杂,记录分类较难的情况,提出了一种采用遗传算法选择参数的模糊决策树算法,提高了决策树分类算法的准确率和得到规则的可解释性。将设计的分类器应用到实际的公安系统数据库当中,在对原有记录进行分类的基础上,得到了有效的规则,成功地帮助警务人员对当前的危急事件做出快速准确的预测和判断。

视频追踪涉案目标消失区域在侦查破案中的应用模式研究

当前,视频追踪技战法在侦查破案中广泛应用,但在追踪的过程,却时常出现涉案目标在视频监控中消失的情形。其主要原因在于视频监控系统未形成完整的封闭区域,作案人伪装导致涉案目标难以辨别,侦查人员收集分析视频监控资料的疏忽。故而,将视频追踪引入对涉案目标消失区域进行研究,能够最大限度地挖掘视频涉案目标消失区域的隐形信息,对于缩小侦查方向和范围,抓捕犯罪嫌疑人,破案取证意义重大。具体可以以涉案目标为中点,运用轨迹刻画、信息关联、地理环境、案件分类四种模式对涉案目标消失的区域进行分析研究,最大限度地解读涉案目标与消失区域的内在信息,以期丰富视频追踪技战法在侦查破案中的应用。

检察机关审查逮捕程序之完善

审查逮捕实践中,由于诉讼价值目标发生偏移、执法理念出现偏差、逮捕条件难以操作以及司法机制存在缺陷等原因,造成当前以捕代侦普遍化、批延程序形同虚设、逮捕条件掌握失范等。完善逮捕决定程序,需要从认识层面进行价值纠偏与理念重塑,从立法层面对逮捕条件的内涵进行准确解析并对审查逮捕的规则予以细化,从司法层面进行制度建构和探索完善相关机制。