Intelligent Data Mining in Law Enforcement Analytics : New Neural Networks Applied to Real Problems
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2014
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a thorough summary of the means currently available to the investigators of Artificial Intelligence for making criminal behavior (both individual and collective) foreseeable, and for assisting their investigative capacities. The volume provides chapters on the introduction of artificial intelligence and machine learning suitable for an upper level undergraduate with exposure to mathematics and some programming skill or a graduate course. It also brings the latest research in Artificial Intelligence to life with its chapters on fascinating applications in the area of law enforcement, though much is also being accomplished in the fields of medicine and bioengineering. Individuals with a background in Artificial Intelligence will find the opening chapters to be an excellent refresher but the greatest excitement will likely be the law enforcement examples, for little has been done in that area. The editors have chosen to shine a bright light on law enforcement analytics utilizing artificial neural network technology to encourage other researchers to become involved in this very important and timely field of study.…
N° de ref. del artículo 9789400796010
- Título
- Intelligent Data Mining in Law Enforcement Analytics : New Neural Networks Applied to Real Problems
- Autor
- Paolo Massimo Buscema
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2014
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9400796013
- ISBN 13
- 9789400796010
- Peso del artículo
- 803 gramos
- Dimensiones
- 235x155x29 mm
This book provides a thorough summary of the means currently available to the investigators of Artificial Intelligence for making criminal behavior (both individual and collective) foreseeable, and for assisting their investigative capacities. The volume provides chapters on the introduction of artificial intelligence and machine learning suitable for an upper level undergraduate with exposure to mathematics and some programming skill or a graduate course. It also brings the latest research in Artificial Intelligence to life with its chapters on fascinating applications in the area of law enforcement, though much is also being accomplished in the fields of medicine and bioengineering. Individuals with a background in Artificial Intelligence will find the opening chapters to be an excellent refresher but the greatest excitement will likely be the law enforcement examples, for little has been done in that area. The editors have chosen to shine a bright light on law enforcement analytics utilizing artificial neural network technology to encourage other researchers to become involved in this very important and timely field of study.
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Acerca del autor
Paolo Massimo Buscema is editor on the Editorial Board of various international journals. He is the director of Semeion Research Center of Sciences of Communication, Italy, and Professor of University of Colorado, Dept of Mathematical and Statistical Sciences, CO, USA. He has designed, constructed developed new models and algorithms of Artificial Intelligence. Author of scientific publications on theoretical aspects of Natural Computation, with over 250 titles (scientific articles, essays, and books (23) on the same subject) and over 35 Software Systems used in many university and research Centres. Inventor of 20 international patents. Scientific Director of research projects on the application of artificial intelligence systems in the biomedical field, homeland security and safety (quakes and slides down).
William J. Tastle is Professor of Information Systems at a private university in upstate New York, a Research Professor at the University of Iceland, Visiting Scientist at Los Alamos National Laboratory, a Fellow of the Association for Information Technology Processing, and a Research Fellow at Semeion Research Centre of Rome, Italy. His current research interests are in the application of artificial intelligence algorithms to highly complex problems, and the study and creation of measurements involving ordinal and nominal data. His PhD is in Advanced Technology with specialization in Systems Science from the University of New York at Binghamton. He is the retired managing editor of the International Journal of General Systems and an active journal reviewer. He is active in the area of fuzzy information systems.
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