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为提高声学场景分类任务中模型的自我学习能力，同时降低样本标注成本，提出了基于改进FixMatch方法的半监督模型：ASC-FixMatch。ASC-FixMatch模型能够充分利用有限的有标签数据和大量的未标记数据。在卷积循环神经网络的基本架构上，模型改进了FixMatch的一致性正则化策略，通过在深度特征层面扩展数据扰动空间，迫使其学习在强烈变形后仍维持不变的特征，从而提升模型对新数据的泛化能力。实验过程采用三种无标签数据损失函数加权策略，将ASC-FixMatch模型与其他经典半监督模型进行性能对比，结果表明：在TAU Urban Acoustic Scenes 2019开发数据集上，最佳损失加权策略下ASC-FixMatch模型的准确率相比基于伪标签方法、均值教师方法和插值一致性训练算法的半监督模型分别提升了16.70%、4.71%和6.65%，提出的模型在半监督声学场景分类任务上具有一定的性能优越性。
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电子数据取证在刑事调查中发挥着重要作用。然而，随着智能手机安全机制的不断增强，在无法获取隐私密码的情况下，用户隐私保护功能（如隐私空间和系统分身）给取证工作带来了显著挑战。为应对这一挑战，本文采用UFED工具与手工分析方法相结合，针对OPPO、Redmi、Vivo和Honor四种智能手机的隐私空间及系统分身数据的存储方式进行了深入的系统性分析。实验结果表明，部分设备的隐私空间和系统分身中的数据在文件系统中以未加密形式存储，使用三种国产工具对提取的文件系统进行解析，部分设备的隐私空间和系统分身中的数据未被解析，揭示了当前不同品牌智能手机数据保护机制以及国内取证工具在应对这些机制时的局限性。该研究为改进国内智能手机取证方法提供了新的见解，并为应对当前隐私保护数据的提取提供了新的思路，具有重要的实际应用价值。
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汉藏语系人群的起源与分化是语言学、人类学、群体遗传学等学科的重要研究领域。已有研究多集中在汉族或藏族，覆盖汉藏语系中羌族、彝族等人群的全局分析较少。本研究通过收集来自汉藏语系12个人群的1 151份无关男性样本的Y-SNP单倍群与Y-STR单倍型遗传数据，采用主成分分析（principal component analysis, PCA）、系统发育树与单倍型网络等方法，系统揭示汉藏语系人群的父系遗传结构及其群体间遗传分化。通过分析90个Y-SNP单倍群频率，发现单倍群O-M175、D1-M174、C-M130和N-M231占研究人群父系单倍群的85.37%以上，各单倍群下游亚单倍群在不同地区不同人群中呈现差异化分布。主成分分析结果表明遗传聚类关系与语族、地理分布具有较强的关联性。系统发育树和基于16个Y-STR的单倍型网络分析进一步支持了遗传分化与地理分布的相关性，揭示了汉藏语系人群间的遗传关联性。综上所述，本研究基于Y-SNP和Y-STR标记的联合分析，深入探讨了汉藏语系人群的Y染色体单倍群分布、遗传亚结构及其内部遗传关系，为群体遗传学提供了新的理论依据，并为Y染色体的应用提供了数据支持。
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本研究将深度学习技术应用到法医临床鉴定鼻区骨折的CT影像阅片诊断中，目的是提高骨折定位、新旧骨折鉴别的准确率，降低漏诊率、误诊率，实现鼻区骨折的智能化识别。本研究采集到已知的鼻区新鲜骨折、陈旧骨折、无骨折案例共计600例，分别截取横断位、冠状位CT层面图像共计9 294帧，分组别对鼻区骨质整体、骨折部位进行人工标注，采用Faster R-CNN神经网络＋VGG16主干特征提取器+CBAM模块建立智能系统模型，对CT横断位图像鼻区整体、CT横断位图像骨折部位、CT冠状位图像骨折部位分别进行学习训练及测试。结果表明3个组别CT图像的识别平均精准率均达90%以上，实现了骨折部位的准确定位。本研究证实基于深度学习的鼻区骨折智能鉴别系统模型可用于辅助法医鉴定人进行鼻区骨折CT阅片诊断，有助于降低该类损伤的漏诊率及误诊率，进一步提高该类损伤诊断的准确度。
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为了对案件缴获的合成大麻素前体物质进行结构确认，建立该前体化合物的表征数据，本文基于气相色谱－质谱（gas chromatography-mass spectrometry, GC-MS）、超高效液相色谱－四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱（ultra high performance liquid chromatography quadrupole-orbitrap high resolution mass spectrometry, UPLC-Q Exactive HRMS）、核磁共振波谱（nuclear magnetic resonance spectroscopy, NMR）和红外吸收光谱（infrared spectroscopy, IR）等技术，采用多仪器联合检验、多维度综合分析的方式进行未知物结构表征与解析，确证目标化合物为合成大麻素AB-FUBINACA的前体化学品1-（4-氟苄基）吲唑-3-羧酸。本研究方法科学高效，结果准确可靠，融合发挥不同检测技术在结构表征中的优势，克服标准物质缺失、谱库信息滞后的局限，可为毒品合成前体化学品的结构确证提供新途径。
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随着电信网络技术的快速发展，非法网络攻击、电信诈骗等新型犯罪手段不断涌现，案件侦查难度持续加大，跨区域、跨部门协同破案的重要性日益凸显。针对现有协同分析平台在电子物证鉴定应用中存在的数据处理困难、协作功能局限、自动化研判能力不足等问题，本研究旨在通过技术创新进行优化。为此，设计并开发了一个全新的涉案检材协作平台。该平台采用多语言混合架构，集成了电子数据传输、BCP数据包解析、数据清洗与批量提取等核心功能，并实现了模块化设计、单机一键化部署、关键词提取算法及词云可视化。应用结果表明，该平台能有效提升案件侦破效率与数据分析能力，显著增强办案的实时性、移动性与便捷性。
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在摩托车与汽车碰撞的事故中，责任的认定与划分是事故后鉴定工作最为关键的一个环节，两车碰撞时的速度又是责任划分的重要依据。传统的摩托车速度计算方法依赖于现场痕迹的测量或车辆的变形程度，存在一定局限性。本文以一起摩托车侧向碰撞汽车的事故为例，通过构建动力学计算模型得出了事故发生时摩托车的行驶速度：首先基于3-2-1建系法建立以汽车为中心的坐标系；其次结合动量守恒定律与动量定理，在摩托车行驶方向建立速度计算模型；最终利用车载EDR记录的事故数据完成模型求解。结果表明，该方法通过EDR数据直接获取关键动力学参数，有效降低了对事故现场痕迹的依赖，为同类事故的鉴定与责任划分提供了方法参考。
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法庭科学是支撑司法公正、提升国家犯罪治理能力的核心要素，其装备国产化进程与高质量发展水平，直接关乎我国执法安全和执法效能。本文以法庭科学“现场勘验、检验鉴定、电子物证与新型犯罪治理”三个领域为框架，剖析各领域装备的实战需求。当前，我国现场勘验装备依托轻工业基础，在便携化、智能化方面取得突破；检验鉴定装备立足自主研发与核心技术攻关，逐步缩小与国际先进水平的差距；电子物证与新型犯罪治理装备借助人工智能与互联网技术实现快速起步。然而，全行业仍面临诸多瓶颈，如核心部件与材料依赖进口、标准化体系不完善等。本文以DNA装备为例，梳理出其高质量发展路径：从自主研发适配中国人群遗传学特征的国产DNA试剂入手，逐步推进高精度测序仪核心模组的研发攻关、配套关键耗材以及控制与分析软件的自主开发，实现核心检测装备的自主可控；同时，构建涵盖标准物质与标准方法的标准化体系。展望未来，我国法庭科学装备需遵循“自主可控、标准引领、普惠实用”的原则，通过技术深度融合、人工智能赋能实战，进一步扩大我国在该领域的优势，全面提升装备国产化水平，补齐短板；依托“警企学研用”协同机制，推进国产装备的体系化推广；深度融入国家“一带一路”建设大格局，输出装备与标准，最终实现从“跟跑”到“并跑”“领跑”的跨越，为司法公正与犯罪治理现代化提供核心技术支撑。
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在电信网络诈骗案件的侦办过程中，公安机关经常面临一个棘手的问题：由于报案滞后或案件发生与报案间隔较长，导致原本采集到的涉案网址无法被正常访问。犯罪团伙通过解绑域名、更换IP地址以及更换服务器等手段，致使公安机关难以获取涉案网页内容及其中可能隐藏的有价值线索，进而导致关键性证据的丢失。针对这一问题，本文结合两起案例，介绍了网络资产测绘技术及相关搜索引擎在实战中的应用方法：1）从网页代码的共同特征、相似结构设定关键词语法进行检索；2）对涉案域名解析IP并反查该IP下绑定的最新域名，挖掘同源存活网页进行情报收集。希冀为电信网络诈骗案件的侦办提供参考。
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盗窃类案件中提取到的生物检材绝大多数为接触性脱落细胞，检验难度大，如何提高这类检材的DNA检出成功率，从而提高案件的检案成功率和破获率，一直是法医DNA检验的难点之一。本文随机选取近一年本实验室受理的盗窃类案件检材中的440例，用DNA定量对其进行分析研究，再根据定量结果进行优化扩增，探讨增加DNA定量实验步骤在盗窃类案件检材DNA检验中的应用。440例从盗窃现场提取的接触性脱落细胞检材，在第一次扩增结果不理想的前提下，根据DNA定量结果重新进行优化扩增后，171例成功检出STR分型，STR分型成功率达38.9％，成功率提高了23.7个百分点；其中31例检出有效分型，比中26起案件。实验结果表明：通过DNA定量结果优化扩增能有效提高接触性脱落细胞类检材的检出率及比中率，DNA定量可应用于盗窃类案件的法医物证检验。
