Mostert laura (12 risultati)
Machine Learning Techniques to Predict Terrorist Attacks: Exemplified by Jama'at Nasr al-Islam wal Muslimin (Terrorism, Security, and Computation)
Mostert, Laura; Lindelauf, Roy; Pulice, Chiara; Provoost, Marnix; Amin, Priyanka; Subrahmanian, V.S.
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - One of the most influential actors in spreading Islamist violence across the Sahel is Jama at Nasr Al Islam Wal Muslimin (JNIM).This book provides the first systematic quantitative analysis of JNIM s behavior by analyzing a 12-year database of JNIM s att…acks and the environment surrounding JNIM. This book leverages AI/ML predictive models to accurately predict almost 40 types of attacks using over 80 independent variables.This book describes a set of temporal probabilistic rules that state that when the environment in which the group operates satisfies some conditions, then an attack of a certain type will likely occur in the next N months. This provides a deep, easy to comprehend understanding of the conditions under which JNIM carries various kinds of attacks up to 6 months into the future. This book will serve as an invaluable guide to scholars (computer scientists, political scientists, policy makers). Military officers, intelligence personnel, and government employees, who seek to understand, predict, and eventually mitigate attacks by JNIM and bring peace to the nations of Mali, Burkina Faso, and Niger will want to purchase this book as well.
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Machine Learning Techniques to Predict Terrorist Attacks
Mostert, Laura; Lindelauf, Roy; Pulice, Chiara; Provoost, Marnix; Amin, Priyanka; Subrahmanian, V.S.
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -One of the most influential actors in spreading Islamist violence across the Sahel is Jama at Nasr Al Islam Wal Muslimin (JNIM).This book provides the first systematic quantitative analysis of JNIM s behavior by analyzing a 12-year databa…se of JNIM s attacks and the environment surrounding JNIM. This book leverages AI/ML predictive models to accurately predict almost 40 types of attacks using over 80 independent variables.This book describes a set of temporal probabilistic rules that state that when the environment in which the group operates satisfies some conditions, then an attack of a certain type will likely occur in the next N months. This provides a deep, easy to comprehend understanding of the conditions under which JNIM carries various kinds of attacks up to 6 months into the future. This book will serve as an invaluable guide to scholars (computer scientists, political scientists, policy makers). Military officers, intelligence personnel, and government employees, who seek to understand, predict, and eventually mitigate attacks by JNIM and bring peace to the nations of Mali, Burkina Faso, and Niger will want to purchase this book as well. 132 pp. Englisch.
Machine Learning Techniques to Predict Terrorist Attacks: Exemplified by Jama'at Nasr al-Islam wal Muslimin (Terrorism, Security, and Computation)
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -One of the most influential actors in spreading Islamist violence across the Sahel is Jama'at Nasr Al Islam Wal Muslimin (JNIM).This book provides the first systematic quantitative analysis of JNIM's behavior by analyzing a 12-year database o…f JNIM's attacks and the environment surrounding JNIM. This book leverages AI/ML predictive models to accurately predict almost 40 types of attacks using over 80 independent variables.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 148 pp. Englisch.
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Buch. Condizione: Neu. Machine Learning Techniques to Predict Terrorist Attacks | Exemplified by Jama'at Nasr al-Islam wal Muslimin | Laura Mostert (u. a.) | Buch | Terrorism, Security, and Computation | xv | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783031931734 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr.…17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
