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討論美國警察係統大數據監控的興起與得失。將監控手段分為以人/以地/即時三類，並分析瞭監控方法即數據海量挖掘。之後討論瞭黑色數據（不良效應）藍色數據（對警察的監控）明亮數據（如何消除風險誤差）和無數據（數據洞的剋服），全麵的呈現瞭美國當下司法警察體係數據使用現狀和問題，並指齣數據隻能呈現但無法解決問題。
评分討論美國警察係統大數據監控的興起與得失。將監控手段分為以人/以地/即時三類，並分析瞭監控方法即數據海量挖掘。之後討論瞭黑色數據（不良效應）藍色數據（對警察的監控）明亮數據（如何消除風險誤差）和無數據（數據洞的剋服），全麵的呈現瞭美國當下司法警察體係數據使用現狀和問題，並指齣數據隻能呈現但無法解決問題。
评分討論美國警察係統大數據監控的興起與得失。將監控手段分為以人/以地/即時三類，並分析瞭監控方法即數據海量挖掘。之後討論瞭黑色數據（不良效應）藍色數據（對警察的監控）明亮數據（如何消除風險誤差）和無數據（數據洞的剋服），全麵的呈現瞭美國當下司法警察體係數據使用現狀和問題，並指齣數據隻能呈現但無法解決問題。
评分討論美國警察係統大數據監控的興起與得失。將監控手段分為以人/以地/即時三類，並分析瞭監控方法即數據海量挖掘。之後討論瞭黑色數據（不良效應）藍色數據（對警察的監控）明亮數據（如何消除風險誤差）和無數據（數據洞的剋服），全麵的呈現瞭美國當下司法警察體係數據使用現狀和問題，並指齣數據隻能呈現但無法解決問題。
评分討論美國警察係統大數據監控的興起與得失。將監控手段分為以人/以地/即時三類，並分析瞭監控方法即數據海量挖掘。之後討論瞭黑色數據（不良效應）藍色數據（對警察的監控）明亮數據（如何消除風險誤差）和無數據（數據洞的剋服），全麵的呈現瞭美國當下司法警察體係數據使用現狀和問題，並指齣數據隻能呈現但無法解決問題。
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