犯罪现场

犯罪分析引擎（CMPE 272项目）帮助用户了解特定地区的安全情况。它提供犯罪数据的分析、可视化和信息，让用户能够查看犯罪热点、按类型筛选犯罪，并了解犯罪发生的日期和时间。该引擎覆盖多个城市，包括旧金山、亚特兰大、芝加哥等，通过教育和数据提升社区安全意识。

该系统源码允许使用现场扫描枪实现书籍售卖功能，类似超市扫描商品的方式。开发环境为VS2005，数据库使用Access。

SOCCR是一种结构生成算法，模仿超分子化学方法，以创建有序阴离子排列的虚拟结构库。该算法无缝集成了DFT计算，用于评估相稳定性图，并探索化学压力和结构变形对离子序的影响。数据挖掘技术被用来识别离子序的描述符。详细信息请参阅README.pdf。请确保使用此代码时引用相关论文：Nenian Charles等人的《从阴离子顺序到结构多样性的Heteroanionic材料》（2018年）。

Cisco - 802.11无线网络现场勘测与安装.chm 引言 目标和方法 第一部分：理解现场勘测的先决条件 第1章 定义无线网络的协议和组件 无线标准的演变 介绍802.11 其他无线标准 Wi-Fi联盟 WLAN组件 总结 第2章 理解射频基础知识 理解射频组件 理解射频功率值 天线 连接器 电缆 理解射频场地传播 总结 第3章 802.11 WLAN使用规定 早期频谱扩展规定 射频监管领域 WLAN操作频率 802.11h动态频率选择和发射机功率控制 监管频道选择 最大发射机功率级别 放大器 天线连接器和远程天线 健康与安全 空气管道位置 总结 推荐阅读 第4章 WLAN应用与服务 典

在现代社会计算机犯罪中，电子证据的收集面临较大挑战，尤其在海量电子证据之间的相关性分析上难度显著。通过对基于FP-Tree的最大频繁模式(FP-Max)挖掘算法的优缺点进行深入分析，针对FP-Max算法的局限性，结合实际提出了一种新的高效关联规则挖掘算法——通过构建FP矩阵的FP-array来提升挖掘性能。该算法的创新性在于，能够在典型的计算机犯罪电子证据中实现数据的关联性挖掘，有助于分析常见的五类计算机犯罪数据。这一挖掘结果将为实际的案件侦破提供关键参考。