Machine Learning in Forensic Evidence Examination
Lingua: inglese
Editore: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
- Rilegato
- Nuovo
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
Venditore AbeBooks dal 11 giugno 2025
Condizione: Nuovo
EUR 122,60
Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
The availability of machine-learning algorithms, and the immense computational power required to develop robust models with high accuracy, has driven researchers to conduct extensive studies in forensic science, particularly in the identification and examination of evidence found at crime scenes. Machine Learning in Forensic Evidence Examination discusses methodologies for the application of machine learning to the field of forensic science.Evidence analysis is the cornerstone of forensic investigations, examined for either classification or individualization based on distinct characteristics. Artificial intelligence offers a powerful advantage by efficiently processing large datasets with multiple features, enhancing accuracy and speed in forensic analysis to potentially mitigate human errors. Algorithms have the potential to identify patterns and features in evidence such as firearms, explosives, trace evidence, narcotics, body fluids, etc. and catalogue them in various databases. Additionally, they can be useful in the reconstruction and detection of complex events, such as accidents and crimes, both during and after the event. This book provides readers with consolidated research data on the potential applications and use of machine learning for analyzing various types of evidence. Chapters focus on different methodologies of machine learning applied in different domains of forensic sciences such as biology, serology, physical sciences, fingerprints, trace evidence, ballistics, anthropology, odontology, digital forensics, chemistry and toxicology, as well as the potential use of big data analytics in forensics. Exploring recent advancements in machine learning, coverage also addresses the challenges faced by experts during routine examinations and how machine learning can help overcome these challenges.Machine Learning in Forensic Evidence Examination is a valuable resource for academics, forensic scientists, legal professionals and those working on investigations and analysis within law enforcement agencies. …
Codice articolo LU-9781032582368
- Titolo
- Machine Learning in Forensic Evidence Examination
- Autore
- Niha Ansari
- Editore
- Taylor and Francis Ltd, GB
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032582367
- ISBN 13
- 9781032582368
- Peso dell'articolo
- 620 grammi
The availability of machine-learning algorithms, and the immense computational power required to develop robust models with high accuracy, has driven researchers to conduct extensive studies in forensic science, particularly in the identification and examination of evidence found at crime scenes. Machine Learning in Forensic Evidence Examination discusses methodologies for the application of machine learning to the field of forensic science.
Evidence analysis is the cornerstone of forensic investigations, examined for either classification or individualization based on distinct characteristics. Artificial intelligence offers a powerful advantage by efficiently processing large datasets with multiple features, enhancing accuracy and speed in forensic analysis to potentially mitigate human errors. Algorithms have the potential to identify patterns and features in evidence such as firearms, explosives, trace evidence, narcotics, body fluids, etc. and catalogue them in various databases. Additionally, they can be useful in the reconstruction and detection of complex events, such as accidents and crimes, both during and after the event. This book provides readers with consolidated research data on the potential applications and use of machine learning for analyzing various types of evidence. Chapters focus on different methodologies of machine learning applied in different domains of forensic sciences such as biology, serology, physical sciences, fingerprints, trace evidence, ballistics, anthropology, odontology, digital forensics, chemistry and toxicology, as well as the potential use of big data analytics in forensics. Exploring recent advancements in machine learning, coverage also addresses the challenges faced by experts during routine examinations and how machine learning can help overcome these challenges.
Machine Learning in Forensic Evidence Examination is a valuable resource for academics, forensic scientists, legal professionals and those working on investigations and analysis within law enforcement agencies.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Niha Ansari is Assistant Professor at the National Forensic Science University in Gandhinagar. She earned her Ph.D. in Forensic Science from Gujarat University, where she conducted the pioneering research ‘Study on Changes in Vitreous Humours concerning Time since Death’, utilising nano sensor smartphone applications and microfluidic devices. Dr Ansari has also held positions at Jain University in Bangalore. She has published a number of chapters in edited volumes, and 14 articles in peer-reviewed international journal publications. Her research interests encompass forensic nanotechnology, microfluidics, and smartphone-based sensors. She has participated in numerous conferences, workshops, and training sessions, imparting knowledge and skills to professionals and students alike. Among her accolades, Dr Ansari has been awarded the Maulana Azad National Fellowship by the University Grant Commission and the Best PhD Thesis Award by CHARUSAT. She is a part of the Editorial board of The Science publishing group.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Rarewaves.com UK
London, Regno Unito
Venditore AbeBooks dal 11 giugno 2025
Tariffe di spedizione da Regno Unito a U.S.A.
| Articolo | Da 60 a 60 giorni lavorativi | Da 60 a 60 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 75,71 | EUR 116,48 |
Metodi di pagamento
Informazioni sull’azienda del venditore
RAREWAVES.COM LIMITED
Elsley Court, 20-22 Great Titchfield Street
London, Regno Unito W1W 8BE
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Rarewaves.com UK, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Russia
Belarus
Ukraine
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.