刑事技术以办案效率和精准度持续提升为目标，通过引入各领域理论、技术和有益实践，实施转化应用及再创新，不断拓展研究范围和深度，为案件证据采信和事实认定提供更加科学准确的方法，以及愈加系统完善的知识与技术体系。为规范化该领域技术创新评价和管理，提高技术创新效率和技术稳定性与可靠性，促进技术交流合作以及资源优化配置等，尝试在本领域引入技术成熟度的评价方式，并探讨适用的判定标准。通过剖析三大洲际及其混合族群推断相关研究的系统推进，以实例分析技术成熟度在刑事技术创新发展中的指引作用。

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。

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。

本文研究了超声雾化装置搭配聚集诱导发光（aggregation-induced emission, AIE）材料TPA-1OH显现潜在手印的方法。通过实验研究比对，确定超声雾化装置参数、优选显影剂TPA-1OH的配比，并测试显影剂对后续DNA检验的影响。实验研究表明，采用超声雾化装置搭配显影剂TPA-1OH显现潜在手印的方法具有可行性，使用显影剂对潜在手印处理后在445 nm波长激光下使用黄色滤光片进行观察和拍照，潜在手印显现效果明显优于未使用显影剂处理的手印，且使用显影剂处理的检材未见DNA受到明显破坏。

本文旨在检索和综述人工智能（artificial intelligence, AI）在公安刑事技术法医病理领域的相关研究及应用，重点关注公安法医实践中常见的组织病理诊断、死亡原因与死亡时间推断、损伤识别、血迹分析等关键技术难点。通过梳理国内外法医病理检验鉴定与AI的结合点，推动相关研究成果在公安法医实践中的应用，为公安新质战斗力的形成与法医工作智能化水平的提升赋能。

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。

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。

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。

近些年来，深度学习技术的理论研究和应用研究均取得了快速发展，在自然语言处理、图像语义分割等诸多领域中的研究成果不断涌现，在指纹信息处理中的研究及应用也取得了较快的发展。本文主要介绍了2018年至今深度学习技术在指纹图像处理、指纹识别、指纹防伪技术、指纹数据集生成、涉及指纹的多模态生物特征识别等方面的研究进展情况，其中指纹图像处理包括指纹图像分割、指纹图像增强和指纹图像校正，指纹识别包括基于深度学习网络的指纹识别、非接触式指纹识别、基于指纹3级特征的指纹识别等。文章最后展望了未来深度学习技术在指纹信息中的研究发展方向。

心源性猝死案例在法医病理鉴定实践中常见，而因缺乏特异性病理形态学改变的早期缺血性心脏病导致的死亡，是法医病理鉴定中的难点。死后生化检验可为辅助诊断死因鉴定提供客观依据。研究证实，心源性猝死的死后生化标志物，如NT-proBNP、CK-MB、cTnT、cTnI等经典指标及近来研究报道的sLOX-1、H-FABP及sST2等新指标，其检验结果在缺血性心脏病的法医鉴定方面具有辅助诊断意义及实际应用潜力。本文结合法医学及临床研究报道，对经典指标和新指标的研究报道进行梳理总结，并对多指标联合应用及建立多指标联合诊断体系进行探讨，以期转化应用于鉴定实务。

比特币非法交易检测是当前区块链技术中的一项重要挑战，尤其是在处理复杂交易模式和类别不平衡问题时。本文提出了一种基于特征增强的图神经网络方法，旨在提高比特币非法交易检测的准确性。首先利用BERT模型对交易特征进行增强，通过其强大的上下文建模能力提取更具表现力的特征。其次设计一种创新的模型结构，结合LSTM与双通道的ONGNNConv，后者将输出结果传递给一个注意力机制，以对结果进行加权，从而更有效地捕捉交易网络中的潜在模式。最后，为了应对类别不平衡问题，在损失函数中引入了加权二元交叉熵损失，以提高对非法交易的识别能力。实验结果表明，所提出的方法在多个评价指标上均优于现有的基准模型，验证了其在比特币非法交易检测中的有效性和鲁棒性。

本文旨在探究全基因组测序技术对不同投入量DNA的检测能力，为法医现场生物检材的SNP系谱推断提供新技术手段。通过赛陆SalusPro国产测序平台对不同DNA投入量样本进行深度为25×的全基因组测序，从中提取Wegene GSA芯片包含的645 199个常染色体SNP位点，经过质控后使用血缘同源（identity by descent, IBD）算法计算两两个体间IBD片段总长度，预测亲缘关系等级。结果显示：当DNA投入量在0.2 ng及以上时，位点检出率与分型一致率分别在95%、99%以上，IBD片段长度与标准品基本一致，1~7级平均置信区间准确率达到91.40%；当DNA投入量为0.05 ng时，位点检出率与分型一致率分别降低至80%、97%以下，IBD片段长度及置信区间准确率显著低于标准品水平，无法用于系谱推断。

贝叶斯定理被许多讨论法庭科学比对方法的文献当作最基础的理论。本文对此开展深入分析，探讨了在法庭科学中使用这一定理面临的问题，尤其是详细区分了定理中不同表示项的意义及逻辑推理难题，认为贝叶斯定理并不能为特征比对得出结论提供有意义支撑，其只是一个计算工具。如果将法庭科学比对方法建立在贝叶斯定理之上，理论基础并不牢固。在法庭科学方法面临变革的时期，更需要在理论上正本清源。

法医学研究领域中，时间推断一直是一项亟待解决的关键科学问题，能否精准地对案件发生相关时间进行推断关系到刑事案件的顺利侦破。现有研究表明，通过昼夜节律性生物标志物的表达水平变化能够较为精确地推断1 d以内的损伤或死亡时间。因此，生物节律衍生出的研究方法有望提高死亡时间、损伤时间以及痕迹物证遗留时间推断的精度。基于此，本文对生物节律机制的相关研究及其在法医学领域的应用现状进行综述和展望，以期为解决法医学中时间推断问题提供新的思路。

为评估一步法mRNA-PCR荧光复合扩增检测技术在案件检材中体液斑迹来源鉴定的应用价值，本研究共收集了89份疑似血液、唾液、精液和阴道分泌液的案件检材，并联合另外2家无RNA操作经验的法医DNA实验室，共同开展检材总RNA提取、一步法RT-PCR扩增及毛细管电泳检测工作。结果显示，在所有89份案件检材中，均成功检测到3个管家基因（GAPDH、ACTB、PRL19），且不同检材中可检出相应的体液特异性标记：外周血（HBB、HBA）、月经血（MMP7、MMP10）、唾液（STATH、HTN3）、精液（PRM2、SEMG1）以及阴道分泌液（CYP2B7P1、HBD1）。参与联合验证的DNA实验室均能独立完成RNA标记的检测，并且同一检材在不同实验室间的平行检验结果高度一致。本研究为一步法mRNA-PCR荧光复合扩增检测技术的应用提供了有力的技术支撑和科学依据。

本文将采集到的广灵县328个土壤样本按照生境类型分为菜地土壤、湿地土壤、公园土壤、道路旁土壤、丘陵土壤等5种类型，探究县域范围下不同土壤利用类型细菌群落多样性分布特点以及未知来源土壤地理溯源方法。通过Illumina Miseq PE250平台进行高通量测序，利用Qiime 2流程分析微生物组16S rRNA基因扩增子测序数据。同时测定14项土壤理化指标。土壤细菌群落结构分析结果证实，不同生境下优势菌群相对丰度存在差异。主坐标分析（principal coordinates analysis, PCoA）结果显示，相同分组的土壤样本点组内差异较小，不同分组的土壤类型样本点组间差异较大，彼此之间有一定的差异。在此分类下发现土壤pH值、总氮、含水量、无机碳、全磷、铝、锰、铅是驱动区域内土壤微生物群落组成变化的重要环境因子。最后建立随机森林模型，优化模型参数，利用采集样本作为训练集，发现使用土壤微生物数据时模型预测准确率最高，准确率可达83.58%。

依托咪酯是一种非巴比妥类静脉麻醉药，经静脉入体后与血浆白蛋白结合，迅速分布于脑和心脏组织，具有起效快、维持时间短、循环稳定等特点，目前主要应用于临床麻醉诱导或短期手术麻醉。一些滥用者利用其麻醉特性将其制成烟粉、烟油等添加至电子烟中使用，危害范围广，隐匿性强，长时间大量吸食依托咪酯会对内分泌系统、肝脏和神经系统等造成损害，对神经细胞的毒性尤为突出，严重者可能出现呼吸暂停甚至死亡。目前依托咪酯的滥用已在全球凸显，在我国也已经形成一定滥用趋势。由于依托咪酯易于获得，吸食人群中青少年占绝大多数，严重危害其身心健康，国家药品监督管理局、公安部、国家卫生健康委员会联合发布的《关于调整麻醉药品和精神药品清单的公告》中，将依托咪酯（在中国境内批准上市的含依托咪酯的药品制剂除外）列入第二类精神药品清单，但吸食滥用现象仍然多发。目前对于依托咪酯的研究主要集中在临床用药、不良反应及检测方法方面，对于毒物代谢动力学、毒理学机制及滥用或成瘾机制研究不足。本文就依托咪酯的药物代谢动力学、麻醉机制、毒性和滥用现状进行回顾性分析，并对气相色谱－质谱联用法、高效液相色谱－质谱联用法和定量核磁共振氢谱检测法等相关检测方法进行了总结，以期为依托咪酯的深入研究和法医学鉴定提供参考。

组织病理学检验中苏丹Ⅲ染色可确认脂肪栓塞，其定量分级对确定死因有重要意义，但镜下人工观察定级比较依赖个人经验。为了使栓塞程度客观量化，本文探索了对肺组织苏丹Ⅲ特染切片的全视野数字图像中脂滴进行自动分割的方法。苏丹Ⅲ特染切片染剂残留、脂滴染色不均、形状不一、大小差异过大等问题，容易导致误分割和分割不精确。为此，本文提出结合提示学习的对比语言-图像预训练（contrastive language-image pre-training，CLIP）模型框架进行脂滴分割：首先通过跳跃连接的方式将CLIP图像编码器输出的特征图进行融合，通过文本提示引导模型利用CLIP的先验知识精准分割脂滴；再采用dice损失函数缓解图像前景和背景不平衡的问题；最后在切片数据集上进行验证，并与U-Net、FCN8s、UNet++模型进行对比。结果表明，本文所提出的CLIP模型在特染切片图片上进行脂滴分割的效果优于所对比模型。

本文旨在探索利用分光光度技术和高光谱成像技术结合机器学习，实现印泥（油）种类的有效区分。采集27种不同品牌型号的印泥（油）样品的高光谱数据和色度值，对平均色度数据进行主成分分析（principal component analysis，PCA）以降低维度，并应用K-Means聚类分析，成功地将印泥（油）样品划分为四大类别。之后使用LightGBM（light gradient boosting machine）、XGBoost（extreme gradient boosting）、SVM（support vector machine）和KNN（K-nearest neighbor）四种分类模型，以1∶4的比例确定测试集和训练集，对聚类分析结果中每一类别的样品进行逐一鉴别。结果表明，SVM模型、LightGBM模型和XGBoost模型的区分结果较好，其中SVM对类别I、II、III中的样品分类准确率达到了100%，对样品IV的分类准确率也达到了98.3%。本研究为印泥（油）种类快速、准确鉴别提供了新的方法参考。

公安科技力量的提升对于打击违法犯罪和维护社会稳定具有重要意义。公安科技力量的发展离不开科研项目的支撑，本文以中国知网文献数据为基础，借助于知识图谱等计量分析工具，对2018—2023年以基本科研业务费项目为基金支撑发表的科技文献进行基于数据驱动的分析研究。研究主要包括发文数量趋势分析、研究主题分布规律、学科分布规律、期刊分布规律、作者分布规律和机构分布规律等，总结出基本科研业务费支撑公安科技发展的三大方面：持续系统保障基础研究、有效增强机构间合作交流、促进学科交叉融合创新，并从坚持需求导向、倾斜青年人才、提升管理水平、创新组织模式和孵化高水平项目等方面出发对基本科研业务费的管理方式进行了探索。

随着依托咪酯的严格管制，依托咪酯同系物相继出现。其中较为常见的是美托咪酯、异丙帕酯、丙帕酯。依托咪酯及其同系物在结构上极为相似，分析检测中极需谨慎。本文建立针对烟油、毛发和尿液中美托咪酯、异丙帕酯、丙帕酯的定性定量分析方法。将烟油、毛发和尿液样品经有机试剂提取处理后，使用气相色谱质谱联用法（GC-MS）对烟油中美托咪酯、异丙帕酯、丙帕酯进行定性指标验证，使用气相色谱法（GC）进行定量指标验证；使用液相色谱串联质谱（LC-MS/MS）对毛发、尿液中美托咪酯、异丙帕酯、丙帕酯进行定性定量指标验证。结果显示：烟油中美托咪酯、异丙帕酯、丙帕酯的GC-MS检出限为10 μg/mL；GC定量限为20 μg/mL，线性范围20~100 μg/mL（R²>0.998 8）；毛发中美托咪酯、异丙帕酯、丙帕酯的检出限为0.005 ng/mg，定量限为0.05 ng/mg，线性范围0.05~5 ng/mg（R²>0.994 5）；尿液中美托咪酯、异丙帕酯、丙帕酯的检出限为1 ng/mL，定量限为5 ng/mL，线性范围5~100 ng/mL（R²>0.999 0）；日内与日间的精密度RSD和准确度均小于15%，回收率在94.7%~114.3%。方法准确可靠，可用于实际样品分析。

在涉机动车案件中，犯罪分子常通过修改车架的VIN码（车辆识别码）来使涉案车辆重新获得合法身份。然而，当前缺乏快速且精确鉴定VIN码区域是否被篡改的技术手段。本文研究了利用超声波方法识别VIN码篡改行为，通过采用合适的探头和耦合剂，结合小波变换降噪技术，探索了准确可靠的判定阈值，提出了一种无损检测方法，能够快速、准确检测出车架VIN码区域是否通过隐藏焊缝的方式进行了“替换”篡改，同时还能准确判别出焊缝缺陷的大小以及位置。这种便携式的无损检测技术，为快速查缉嫌疑盗抢车辆提供了有力支持，有效提升了打击犯罪分子的效率。

面对犯罪态势数字化、智能化的变迁与社会治理模式的变革，刑事技术工作也面临转型升级的迫切需求。将侦查、预防、服务三元一体理念引入刑事技术工作，有利于助推刑事技术实现从“打击犯罪”向“社会治理”转变，在强化支撑侦查打击犯罪的基础上，提升预防犯罪以及服务公众和社会的能力，进而助力国家治理体系和治理能力现代化建设。本文介绍了“侦查、预防、服务”三元一体理念的缘起与理论基础，三元一体理念之于刑事技术工作的合理性及引导刑事技术工作的实践样态，并提出三元一体理念下刑事技术工作的行动进路。

为解决电气火灾物证鉴定过度依赖专家经验定性判断的难题，本研究提出一种基于深度学习的铜导线熔痕类别分类模型。收集整理来自实际火灾现场的铜导线熔痕金相组织图像793张，专家根据火场实际情况，结合熔痕组织特征，将其赋值为火烧熔痕、电热熔痕、一次短路熔痕、二次短路熔痕等四类。选择VGG16、Inception v3、Xception、Resnet50、EfficientNetV2S等五种卷积神经网络算法和软投票、硬投票两种集成学习方法，对熔痕金相图像特征进行训练，采用五种评价指标评估模型性能。研究表明：基于VGG16、Resnet50、Xception建立的软投票集成学习模型，对熔痕金相图像的分类效果最佳，准确率达80.5%，优于单一最优模型的71.1%。本研究证明深度学习在铜导线熔痕金相图像智能分类领域的可行性，可提供铜导线熔痕概率化的鉴定结论，减少对专家经验的依赖，为电气火灾物证鉴定技术量化发展提供技术支持。

γ-羟基丁酸（γ-hydroxybutyrate，GHB）是我国目前列管的第一类精神药品，对中枢神经系统具有强烈的抑制作用，可使滥用者出现暂时性失忆，是娱乐场所较为常见的化学合成类毒品。近年来，GHB及其前体物质γ-丁内酯（GBL）经常被不法分子利用，作为实施性犯罪的辅助工具，带来了严重的社会治安问题。GHB在人体内代谢速度快、代谢产物复杂、检验窗口期短，给公安检验鉴定工作带来了挑战。面对涉及GHB的“迷奸”和“麻抢”案件持续高发的社会现实，研究GHB的检验和鉴定技术显得尤为紧要。文章介绍了GHB在国内外的滥用及管制情况，指出了GHB检验鉴定困境，进而对含有GHB成分的血液、唾液、毛发、尿液四种常见生物检材的检验、鉴定技术的研究进展进行了总结，以期为我国公安禁毒工作提供借鉴。

随着近年来电信网络诈骗案件的日益高发，公安机关对于电信网络诈骗技术开发环节的打击力度不断增强，犯罪团伙的反侦查意识也不断提升。为了更好地逃避打击，很多犯罪团伙选择在服务器上自行搭建IM即时通信服务并进行加密，以防止公安机关通过向第三方公司调取证据的方式获取其作案时留下的注册信息、聊天信息等数据线索。因此，本文介绍了一起基于MongoDB数据库、Blowfish+CBC模式算法加密后的聊天数据的解密案例，旨在为类似电信网络诈骗案件的侦办提供方法参考。

随着人工智能（artificial intelligence，AI）飞速发展，法医毒物学与AI的交叉融合日益成为法庭科学的研究热点，为解决传统法医毒物学问题提供了新的思路与方法。本文对近年来国内外相关研究进行综述，重点介绍了AI在中毒现场勘查，毒物筛查与定性定量分析、毒性预测、毒代动力学、毒物相互作用等毒理学研究，以及涉案人员个体识别与特征刻画等方面的研究进展，对AI技术在法医毒物学领域面临的挑战与发展趋势进行了分析，以期为AI技术更好地服务于法医毒物学研究与应用提供参考。

在数码摄影技术广泛使用之前，采用感光胶片拍摄的物证底片是破获陈年积案的重要物证。但由于保存环境等因素的影响，早期在案件侦办过程中拍摄的黑白物证底片容易出现严重的霉变现象，导致洗印的照片图像模糊不清，极大影响物证信息的提取。本文介绍了一种霉变严重底片的修复方法，使用以亚磷酸苯二异辛酯（DPOP）为主要成分的高沸点液体材料涂布于霉变照相底片表面，填充霉斑形成的粗糙表面，消除霉斑对可见光的漫反射，可以有效恢复霉变照相底片的影像。同时该方法具有良好的可逆性，在提取出完整清晰的图像之后，可以去除涂布的恢复材料，使其恢复初始状态，保持物证底片的原真性。采用此方法成功恢复了一起重大刑事案件物证底片记载的图像，完整再现了30余年前拍摄的底片记录的物证信息，为案件的顺利侦办奠定了坚实的基础。

快速DNA分析技术能够将DNA提取、多重PCR扩增以及毛细管电泳等多个步骤集成，无需人工干预即可自动完成所有流程。商业化的DNA快速检测系统可通过自动化设备提供的内部环境来模拟实验室环境，从而使得整个检测过程彻底摆脱常规DNA实验室所需环境条件限制。本文针对国产Quick TargSeq™全集成DNA快速检测系统，开展极端环境条件下作业能力测试，评估其实战使用效能，这是在该领域的首次尝试。将Quick TargSeq™装载于车辆上，进行车载静止测试和行进中测试。测试高度涵盖从海拔500 m的平原环境到海拔3 800 m的高原环境，共分为4个静止测试点（包含1个平原参考点）和5个行进中测试路段。测试全程为雨雪天气，最低气温达-1 ℃，总计测试数据36组，其中平原静止点2组，平原行进中测试4组，高原静止点18组，高原行进中测试12组。测试结果显示STR基因座的检出率为99.21%，分型准确率为100%，测试结果表明该快检系统具备环境适应能力和野外作业能力。

外泌体是一种具有双层膜结构的细胞外囊泡，可携带包括DNA、RNA、蛋白质、脂质等多种遗传物质和代谢产物，在缺氧条件下外泌体的组成、分泌和功能都会发生明显的改变。机械性窒息死亡由于缺乏特异性的尸体征象，其精准死因鉴定一直是法医病理学诊断的难点，给该类案件的刑事侦查及法庭审判工作带来困扰。本文回顾了外泌体在缺氧条件下的成分变化，并探讨了将这些变化运用于机械性窒息死亡精准死因鉴定中的优势、难点及可行性，以期为相关研究提供新思路。

工业炸药管控严格、销售环节多、成本及价格较高，给私自炒卖炸药带来很大利润空间。近年来，非法制造、买卖、运输、存储硝铵炸药案件高发。自制硝铵炸药原料来源广泛、易获取，其成分的准确定性及量化表征，对实现比对、溯源及案件侦办具有重要意义。粉末X射线衍射法（powder X-ray diffraction, PXRD）是确定微量物证成分的主要分析手段，但是目前仍停留在物相匹配，即物质定性阶段，缺少量化表征方法。本文阐述一种基于PXRD精修对含晶态微量物证实现无标准曲线量化表征的通用方法，包括样品前处理、衍射片子制备、仪器参数设置、Rietveld精修全谱拟合。即在准确确定样品晶相和非晶相物相后，采用Rietveld全谱拟合方法，结合结构参数、峰形参数、仪器参数等多维因子，计算粉末衍射图谱，以实验图谱与计算图谱差别为目标函数，利用优化算法，获得该物相的最佳模型参数，包含各组分含量、结构信息等。优化的模型参数可直接用于物相相同、配比不同样品各组分含量的计算。该方法可实现包括自制硝铵炸药在内的粉末、颗粒状或块状固体组成的定量，为此类物证的比对和溯源提供重要依据，从而进一步关联刻画案情。

目前关于汽油中毒致死的研究较少，本文旨在为汽油中毒死因判断提供参考数据和资料。采用自动热脱附-气相色谱质谱法对一例吸入汽油致死案例的部分生物检材进行汽油检验，同时查阅文献，总结了汽油检测技术、汽油定性定量评价方法、汽油中毒症状和机制、汽油的体内分布情况等。汽油检验结果表明，死者的口鼻内容物、肺、胃内容物、食管内容物、胸腔积液、心血均检出了汽油成分，食管内容物、胸腔积液的汽油含量分别为23.89、26.77 μg/mL，除口鼻内容物和心血外，生物检材中汽油组分均呈现轻组分多、重组分少的规律。汽油为低毒麻醉性毒物，中毒机制与其高脂溶性、高挥发性物理性质有关，中毒症状无特异性，且严重程度与摄入量有关。本文汽油中毒死后体内检材检验数据的积累和文献总结可以为相关案件的死因鉴定提供借鉴和参考。

激光打印字迹和印文形成时序（朱墨时序）判断是文件检验的重点及难点内容之一。朱墨时序检验的难点不仅在于方法的创新及运用，更在于朱、墨种类多样及相互间作用的复杂性。本文通过充分考虑墨粉、印文及纸张等因素影响，利用ZMSX-05朱墨时序仪激发荧光的方法系统分析激光打印字迹和印文时序问题，观察两种不同时序下（“先墨后朱”和“先朱后墨”）墨粉表面的荧光特征来判断其先后顺序。实验发现，墨粉的形态、印文的荧光及种类、纸张的荧光及纤维干扰等均能对朱墨时序的判断产生重要影响。在墨粉致密堆积于纸张表面、印文具有较强荧光的情况下，可快速、准确判断朱墨时序；而当墨粉形态表现为疏松，且渗透于纸张纤维内，印文荧光弱，判断朱墨时序则相对困难。实验证实，通过比较检验部位透射光图和荧光图判断激光打印字迹和印文形成时序，在绝大部分情况下均可行。实际鉴定中，检验人员应注重检验对象各要素间相互作用方式，科学使用检验方法。

常规尸表检验可以通过观察角膜混浊等尸体现象粗略推断死亡时间。随着计算机视觉技术的发展，这种传统的形态学观察方法有了新的打开方式，更加客观、精确、标准化且不失便捷。本文通过搜索相关中英文文献，总结近年来应用原位角膜数字图像推断死亡时间的研究进展，介绍计算机视觉技术在这个研究方向上的应用，对其中重点研究的材料和方法、结果进行了比较分析，对关键事项进行了总结提示，包括眼睑开闭问题、图片中感兴趣区域的选取、光源的影响、疾病和损伤的影响、数据处理方法的选择等等，最后对未来的发展趋势进行了展望，希望能为进一步的研究提供参考。

涉枪案件因其极端的社会危害性，迫切需求高效精准的侦破手段。本研究将反射变换成像技术与深度学习相融合，应用于枪弹识别领域。实验选取了5支QSZ92式9 mm手枪的1 500枚击发弹壳样本，利用DTV3.1智能成像系统对弹壳底部痕迹进行拍摄，获取其法线图。随后，利用预训练的ResNet-50网络对弹壳法线图进行特征提取，并进行分类训练。最终，通过输出AUC值、测试集的识别准确性和混淆矩阵评估模型的性能。实验结果显示，5支枪总AUC值为0.98；2号枪的识别准确率最高，为97.66%；1号枪的识别准确率最低，为93.75%。证明了基于反射变换成像技术和深度学习的弹壳痕迹自动识别方法具有显著成效，为痕迹检验领域中其他痕迹的识别提供了有益的参考和借鉴。

随着人们生活水平的提高和对自身健康的关注，保健食品需求量日益增加，市场规模不断扩大，给相关部门带来了许多监管难题。保健食品中非法添加药物问题严重威胁消费者身体健康，是影响保健食品产业可持续发展的重要因素，因此亟需建立完善保健食品中非法添加药物检测方法和监管体系。其中，缓解体力疲劳类保健食品通常被宣传为具有壮阳或补脑功能，许多不法商贩通过非法添加磷酸二酯酶5型抑制剂或合成类促智药物来增强其声称功效。本文总结了壮阳和补脑两类缓解体力疲劳保健食品中非法添加药物种类、危害及非法添加现状，综述了液相色谱、液相色谱质谱联用、光谱、免疫分析、电化学分析等技术在两类保健食品非法添加药物检测研究中的最新进展，以期为公安机关及相关监管部门的检测工作提供参考。

比特币的匿名性和去中心化特性使其成为非法交易的重要载体，而传统的检测方法难以应对复杂的交易网络结构。本研究提出了一种基于预训练条件变分自编码器（conditional variational autoencoder，CVAE）的图神经网络模型，旨在提高比特币非法交易的检测效率和准确性。该模型通过CVAE生成与输入特征相同数量的K-1个特征向量，并与原始特征向量合并，形成K个特征向量。每个特征向量经过多通道聚合和最大池化层处理后，得到多个特征向量。随后，这些向量分别通过线性层和层归一化处理，再次进行最大池化层操作，得到一个全局特征向量。最后，通过图卷积层和线性层进一步处理特征向量，生成最终的分类结果。模型在输出层通过skip机制融合输入特征向量。实验结果表明，该模型在比特币非法交易检测任务中表现优异，显著提升了检测准确率和鲁棒性。

近年来，Android系统的应用程序（application，以下简称APP）成为犯罪分子用于诈骗的主要“工具”之一，犯罪分子开发诈骗APP并将APP安装包（Android application package，以下简称APK文件）发给受害人，受害人下载安装后在APP中进行操作从而被骗。因此对Android系统手机的应用程序进行功能检验分析是分析诈骗行为过程、查找诈骗犯罪人员身份的重要线索来源。随着近几年防护技术的发展，目前越来越多的诈骗应用程序使用各种防护技术来防止模拟器运行和抓包，导致对其进行动态分析越发困难。本文对目前常见的防抓包手段（APK环境检测、抓包检测、证书验证检测）进行介绍，并从APK文件的逆向代码分析、动态抓包分析和Android系统底层系统代码入手，对绕过防抓包机制的可行性和取证方法进行研究，为分析各类诈骗等恶意APP提供借鉴。

该研究基于磁性固相萃取（magnetic solid phase extraction, MSPE）与免疫层析技术的联用，建立了一种适用于现场快速检测污水中痕量甲基苯丙胺的分析方法。以磁性纳米微球偶联甲基苯丙胺（methamphetamine, MET）单克隆抗体作为免疫磁性探针，固相萃取富集并提取污水中的甲基苯丙胺毒品，并采用胶体金免疫层析试纸条定量检测其含量。通过优化各种参数如标记抗体量、解吸溶液pH、解吸时间、水样体积、水样pH值、试纸条检测限等，对甲基苯丙胺进行定量分析。实验结果表明，所制备的试纸条标准曲线回归方程R²为0.999 6，检测限为0.13 ng/mL；免疫磁性探针和胶体金免疫层析的联用可在30 min内对污水样本中痕量甲基苯丙胺毒品进行检测，污水样品体积为50 mL，富集浓缩倍数为50倍，污水甲基苯丙胺检测定量限为8 ng/L。该联用方法操作简单、耗时短、对设备依赖性低，不使用有机试剂，适用于污水中痕量甲基苯丙胺毒品的现场快速检测，亦可作为污水样本实验室检测的一种辅助手段，应用于城市污水毒情的监测。

随着低空经济战略的全面推进，低空飞行安全日益成为国家维稳安全面临的重要挑战。无人机犯罪正从潜在风险向现实威胁加速演变，其案件数量与危害层级均呈指数级攀升态势。针对无人机“低空监视难、目标识别难、及时处置难”等治理痛点，本文提出构建“全域智感网络－立体勘查体系－精准溯源技术－协同快速处置”四维联动的技术侦防路径。该体系首次提出针对涉无人机案事件调查的重点方向，为低空经济高质量发展提供技术支撑，为全球非传统安全治理贡献系统性解决方案。