Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

Kolluk Kuvvetleri ve Polislik Testinde Yapay Zeka

Yüz eşleştirme eşikleri, tutuklama verilerinden geri bildirim, ateşli silah uyarıları ve resmi yasal sınıflandırmalar dahil olmak üzere polislik yapay zekası kullanımlarını ve sınırlarını gözden geçirin.

İlgili kılavuz yollarıKolluk Kuvvetleri ve Polislik Alanında Yapay Zeka
Soru 1 arasında 8

What did NIST face-recognition evaluations report about demographic error-rate differences?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. What did NIST face-recognition evaluations report about demographic error-rate differences?
    • Most tested algorithms showed demographic differentials, with size depending on algorithm and application
    • All tested algorithms had identical error rates for every demographic group
    • The study found demographic differences only in license-plate readers
    • NIST concluded that image quality never affects error rates
  2. Eleştirmenler neden öngörücü polisliğin önyargıyı artırabileceğini söylüyor?
    • Hiçbir veri kullanmaz
    • Geçmişteki aşırı polis uygulamalarını yansıtan tutuklama verilerinden öğreniyor
    • Sadece hava durumunu tahmin ediyor
    • Konumu tamamen yok sayar
  3. Yüz tanıma sistemi yüz görüntüsünden ne oluşturur?
    • Bir kağıt kroki
    • Bir parmak izi
    • Sayısal bir yerleştirme veya 'faceprint'
    • Bir DNA dizisi
  4. ShotSpotter hangi sistem türüne örnektir?
    • Plaka okuyucu
    • Yüz tanıma
    • DNA analizi
    • Akustik silah sesi tespiti
  5. Otomatik plaka okuyucuları öncelikle:
    • Araç konumlarını geniş ölçekte günlüğe kaydedin
    • Yabancı dilleri tercüme et
    • Hava kalitesini ölçün
    • Pasaport verin
  6. AB Yapay Zeka Yasası, kolluk kuvvetlerinin yapay zeka kullanımını nasıl ele alıyor?
    • Düzenlenmemiş olarak
    • Yüksek riskli veya yasaklı olarak
    • Tüm polisler için zorunlu
    • Eğlence yazılımı olarak
  7. In a face-recognition system, what can changing the match-similarity threshold trade off?
    • Image resolution against video length
    • Database size against audio quality
    • False matches against missed matches
    • Encryption strength against network speed
  8. What can AI transcription add to a body-worn-camera reporting workflow?
    • A determination of guilt without a court
    • A facial-recognition match from audio alone
    • An automatic guarantee that a report is accurate
    • A searchable transcript or draft narrative based on recorded audio