摘要：随着我国高速公路的迅猛发展，高速公路交通安全越来越重要。本文根据收集的沈大高速公路交通事故资料，通过分析统计数据和有关资料，研究了沈大高速公路交通事故随时间和空间的分布特性，提出了鉴别交通事故多发路段的具体方法，同时运用人类工效学的基本原理，建立了高速公路行车安全界面设计思想。通过实地考察有代表性事故多发路段的道路条件与交通条件，系统分析了事故多发的主要原因，提出了预防沈大高速公路交通事故，保证交通安全的具体措施。

摘要：韧性组织具备与各类风险因素动态调和的内在属性,打造韧性组织是防范化解组织风险、提高组织弹性和抗逆力、规避组织“脆弱症”的有效途径。领导者应从目标、基础、方法、理念、品质等维度认识韧性组织,并从制度张力、机制弹性、领导艺术、组织黏度、内生动力等方面制定实践策略,赋予组织强大的生命力、适应力、恢复力和发展力。

摘要：情景预防试图通过增加犯罪风险和成本、减少各种目标物对犯罪人的吸引力的途径,而达到事前预防的目的。情景预防的主要举措主要包括8个方面的内容:（一）目标加固;（二）目标转移;（三）降低犯罪收益;（四）正式监视;（五）行业职员的非正式监视;（六）环境设计;（七）环境管理;（八）邻里守望。文章还对入室作案的景情预防作了专门介绍。

摘要：教学片的科学性与艺术性有机结合问题长期以来一直为业内人士所关注。动作型教学片《常规控抓技术》采用了多种镜头结合（长短镜头结合、快慢镜头结合、全景与特写镜头结合），多种声音配合（同期声、解说、音乐配合），多种节奏穿插（快慢交替、强弱交织）的编辑手法，在克服教学片编辑手法单一化局限方面做出了有益的尝试。

摘要：聚类是一种根据数据相似度对海量数据进行"无监督"分类的信息处理技术。针对当前公安情报工作"数据丰富,知识贫乏"的现状,本文提出了一种基于聚类DBSCAN算法的情报分析程序,以某地市"两抢一盗"案件数据样本为例,测试了该程序在治安防范实践中的有效性,并与数字地图相结合,为预防多发性刑事案件提供了可视化的决策支持。

摘要：重大突发事件能引发社会连锁响应和严重后果,并可能危及社会稳定。因此当突发事件发生后,能及时生成预案、开展行动,将能最大程度上减少损失。本文将基于案例推理的案例表示与相似度度量方法应用到应急辅助决策中,尝试通过3个方面构建合适的相似度度量建模表达:(1)语义约束下的案例属性提取过程;(2)基于多案例多属性的事物概念设计,允许案例属性存在同语义不同表达;(3)协同特征匹配下的案例新描述,基于Wordnet词汇关联分析多类中心的特征距离,推理出案例属性的最可能对应语义。实验表明其可以显著提升案例匹配效率。将为今后重大突发事件的处理提供有效而及时的决策支持。

摘要：本文对近期以英文发表的有关人体生物样本中有毒生物碱分析的文章进行了综述,对经常引起死亡和中毒的有毒生物碱,如乌头碱、毒芹碱、秋水仙碱、金雀花碱、二甲基色胺、骆驼蓬碱、二氢骆驼蓬碱、伊波加因、醉椒、麦司卡林、东莨菪碱以及紫杉碱等的中毒症状以及生物样本中这些毒物成分的检测方法作了综合介绍,可以帮助我们从中更全面地了解国际范围内有毒生物碱的中毒与分析现状。

摘要：基于鞋样的视频追踪技术是公安机关刑事侦查的一种常用技战法,在公安实战中起到巨大的作用,然而该项技术大量依赖于人工筛选,工作量大且效率低,容易出现漏检的状况。鉴于此,提出一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型的鞋子自动检测算法,实现对行人鞋子的自动检测与定位。首先对SSD模型的结构和先验框参数进行设计,使其符合鞋子检测的实际应用。然后采用调节网络参数的方法提高网络的检测性能和稳定性,完善适用于鞋子检测的网络模型和方法,最终得到准确且高效的单类别鞋子检测网络。最后在课题组前期构建的鞋样本数据库中进行性能评价。实验结果表明,所提算法的平均精度达到0.891。

摘要：构建重大事件预警机制是维护国家安全和社会稳定的重要保障,本文对事件预警的信息监测、情报分析、决策研判等三个重要环节进行了分析。基于此,提出了"信息—模型—知识"集成的事件预警机制,并给出了重大事件预警的应急决策平台设计的总体框架。

摘要：【目的】影响力预测作为社交网络分析的重要内容,对于舆情监控、网络营销、情报分析、个性化推荐、广告定位、传播预测等多个领域具有重要的社会价值和现实意义。早期基于特征工程的影响力预测方法,通过提取并构建关键特征,建立不同特征与流行度之间的关系模型。本文重点关注与社交网络影响力相关的多类特征,从多类特征提取、预测模型构建和预测评估方法等方面进行了研究和综述,旨在综合分析已有研究方法,为提高社交网络影响力预测精度提供借鉴和参考。【方法】本文立足于当前广泛采用的深度学习方法,通过查阅文献资料,对社交网络的视觉特征、文本特征、情感特征、时间特征和用户特征分别进行了总结和阐述,并对基于多类特征的社交网络影响力预测方法的研究现状和局限性进行了分析。【结论】随着深度学习理论的发展,深度特征提取和预测模型构建取得了突破性进展,但目前在社交网络影响力预测方面,基于多类特征的特征组合预测方法仍然存在不足,需要研究更有效的特征预提取模型来提升社交网络影响力预测精度。