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國立雲林科技大學 科技法律研究所 王服清所指導 吳兆鈞的 國家利用人工智慧之風險控管及危險責任 （2020），提出簡訊報案網址關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、大數據、國家賠償法、公法危險責任、個人資料保護法。

而第二篇論文中央警察大學 犯罪防治研究所 鄧煌發、黃俊能所指導 廖劍峯的 臺北市住宅竊盜犯罪群聚及區位因素之研究 （2019），提出因為有 掃描統計、環境犯罪學、住宅竊盜犯罪、資料探勘的重點而找出了 簡訊報案網址的解答。

最後網站人行道違停則補充：民眾檢舉違停被限「改用簡訊報案」警10分到場！網大推：更有效率| ET… 違停在紅線容易造成交通事故。（圖／示意圖／翻攝Google Maps） 實習記者金奇／ ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了簡訊報案網址，大家也想知道這些：

國家利用人工智慧之風險控管及危險責任

為了解決簡訊報案網址的問題，作者吳兆鈞 這樣論述：

越來越多地使用人工智慧來執行以前需要人類智慧的各種任務。各個國家的警察慢慢認識到許多潛在的好處，希望利用這項技術來繼續並提高維護法律的能力。鑑於警察在社會中的特殊角色和權威高度依賴於社會信任，因此重要的是要確保以道德和負責任的方式使用AI等新技術。雖然AI確實是一種非常有前途的技術，可以為警察帶來很多好處，但重要的是要意識到它的侷限性，了解它們如何給以負道德責任的態度使用AI帶來挑戰，並糾正人們的誤解。因此我們打算對未來幾年與警察實踐有關的AI和道德規範進行實際描述。　　道德規範是關於社會內在道德上是對還是錯的一套公認原則，可以看作是基本權利框架的基礎：《歐盟憲章》裡面提到建立在人類尊嚴、自

由、平等和團結的不可分割的普遍價值之上。我們使用「道德」來指法律或法規沒有規定的精神權力和期望。根據我們確定了負道德責任使用AI的六項原則，從而導致了對技術、個人和社會水平的要求。這些原則包括課責制、透明度、隱私和數據保護、公平與包容性，人類自治與代理權，以及(社會技術)穩健性和安全性來作探討 。　　人工智慧與大數據兩者可說是相互扶持的關係，人工智慧必然須應用大數據，且大數據具備很大的功用，同時也發生大數據之一些問題。為因應新型態的犯罪模式，警務智慧應用了機器人、犯罪預測方法、移動APP及無人警車等。因為智慧警務之發展的確可能引發取代人力之疑慮以及對人隱私的威脅、演算法的偏見以及公法危險責任的

適用等之相關問題。關鍵字：國家賠償法、人工智慧、特別犧牲補償責任、公法危險責任、風險控管、個人資料保護法、大數據、演算法。

臺北市住宅竊盜犯罪群聚及區位因素之研究

為了解決簡訊報案網址的問題，作者廖劍峯 這樣論述：

隨著犯罪地理學與環境犯罪學的理論軌跡匯合，以地理資訊系統製作犯罪地圖日臻普及與成熟，但如何將時間因素同時納入分析卻是棘手難題。為此，本研究使用掃描統計技術並配合地理資訊系統的製圖功能，針對臺北市2015至2017年住宅竊盜犯罪的空間、時間及時空分布現象進行分析。研究結果顯示，在空間分析方面，無論是使用圓形或橢圓形視窗掃描，臺北市住宅竊盜犯罪群聚熱區以中山區、萬華區、大同區及士林區較為顯著，且橢圓視窗掃描精確度略優於圓形視窗；在時間群聚部分，時間序列掃描顯示，歲末年終與跨年假期為住宅竊盜高發生時段；而在時空掃描方面，本研究使用「回顧性」與「前瞻性」掃描進行分析，在「回顧性」掃描部分，犯罪群

聚的空間分布仍集中在中山區、萬華區及士林區等，但增加群聚時間的訊息後能更清楚判別群聚之特性；「時間趨勢的空間變化」與「前瞻性」掃描則發現在住宅竊盜犯罪冷區中，南港、內湖等部分地區有異常群聚現象，應特別予以關注，以達到「防微杜漸」的效果。 在了解時空中犯罪的分布特性後，本研究主要依據社會解組與新機會理論並參考相關文獻，選取各類社經人文變項進行區位分析，以釐清犯罪群聚形成之因素。在分析方法上，首先運用群聚共變項分析，以確認所選取之變項與本研究之群聚具有相關；其次，採用資料探勘技術與羅吉斯迴歸，篩選出犯罪群聚區位重要變項共計8項，結果顯示臺北市住宅竊盜犯罪冷區之特徵為高所得及房價較高地區有較低

住宅竊盜犯罪；空屋率與單獨住戶比例較高地區，因監控力降低，易導致住宅竊盜犯罪；而在抑制犯罪的監控作為方面，犯罪熱區中有較多的警力配置，而路燈與監視器對於防竊的效果在本研究中並不明顯。 綜整前述之研究成果，本研究建議應針對不同熱區特性研擬具特色警務規劃，運用前瞻性掃描統計建構宅竊盜犯罪及時監測預警系統，並根據犯罪群聚最大概率與被害風險數據合理配置警政資源，以提升犯罪預防之成效。

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