如何应用大数据辅助抓捕罪犯

最近波士顿马拉松赛恐惧袭击的余波尚在，我偶尔看到了fcw的一篇有趣的 从基本上说，大家所看到的fbi调陶瓷谐振器查只是大数据和数据剖析实际的冰山一角，这只不外是万里长征的第一步。以下是这篇 在4月15日的波士顿马拉松赛中，两场爆炸造成了3人逝世亡和数十人受伤，这之后不到24小时fbi就编译了10tb的数据，愿望通过海底捞针的方法找出嫌疑人的蛛丝马迹。 fbi主导的这一调查对海量的手机基站日志、短信、社交媒体数据、照片和视频监控录像进行了剖析，盼望快捷找出嫌疑人。 调查应用了面部辨认软件将照片和视频上的面貌与护照、签证、驾照和其它数据上的照片进行对照。触摸屏控制器 调查职员收集的10tb数据不外是桑田一粟，调查工作实际长进行了大批的数据削减，重要起因是数据量过大，数据介质类型复杂，要处置的数据的整体庞杂渡过高，以及分析数据能够应用的时光很有限。
处理tb级数据或更多的视频、数字图像、文字信息和手机记载就已经非常庞杂了。不难设想，假如再把社交媒体参加进来这会是一个如许漫无边际、深不见底的泥潭。我发明这篇 终极，这种过细搜寻从两个嫌疑人1的twitter账户上检讨出了包括 bomb 的内容。这种对公共记载的搜寻很可能发明其它一些事实上不利于调查的线索，包含有些用户转发了提到炸弹的信息，或者参加了作为嫌疑人定罪证据的聊天等等。此外，topsy的 地舆地位揣测 技术也使调查人员能够对发出tweet信息的详细地点进行正确映射。据topsy称，这些功效比尺度的twitter地位数据的精确度高20倍。
这可真是令人称奇！
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在emulex，我们以为解决大数据问题的中心在于企业网络的框架。这里有大批的服务器正弦波振荡器进行着平行处置来发明价值，这些服务器通过以太网和光纤通道协定彼此通信。因而，网络流量的延时和吞吐速度是疾速实现大数据安排的要害问题。emulex之所以可以解决这些延时问题，并取得寰球众多企业的选用，是由于我们提供数据采集系统了可能最大限度地扩展数据集群的编码器i/o解决计划，使大数据解决计划能够实现无缝安排。如需深刻懂得emulex的大数据技巧，请参阅我之前的博客。
可怜的是，在一些反常狂的影响下，咱们的世界充斥着动荡、胆怯，甚至是屠戮。然而同样让我们难以忘记的是，咱们的社会仍能在须要的时候展示出宏大的善良跟爱心，正像波士顿的国民在这次可怕袭击之后所展示出来的。只管大数据为考察供给了主要辅助，但我们不要忘却终极仍是一位国民供给的线索把考察职员引向了两名凶犯。归根结底，不任何技巧无论其如许进步可能代替人类的仁慈跟卑躬屈膝的意志。