內政部警政署全球資訊網的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

警察人員陞遷制度之研究－以第九序列警察官職務為核心

為了解決內政部警政署全球資訊網的問題，作者王沅騰 這樣論述：

健全的陞遷制度可以吸引人才、激勵員工士氣、增進組織行政效能、強化整體工作績效，陞遷制度無論是就個人層面或是組織層次來看，皆具有無可取代的功能性。依警察人員陞遷辦法第5條第1項規定：「警察機關人員之陞遷，應依全國警察機關陞遷序列表逐級辦理陞遷。」全國警察機關陞遷序列表由高職序至低職務共可分為11級序列，其中對於多數警察人員之職涯發展而言，最具重要性意義者，乃第9序列職務之陞遷，第9序列巡官等同序列職務（含分隊長、區隊長、偵查員等職務）是成為基層警察幹部的基礎門檻，亦是傳統上區分所謂「警官」、「警員」的分水嶺，因此對於多數警察人員而言，第9序列職務之陞遷對其職涯發展別具重要性之意義。

司法院大法官於2018年1月26日作成釋字第760號解釋後，除17名聲請人外，影響層面更擴及2010年以前三等警察特考及格之未經中央警察大學、中央警官學校畢業或訓練合格之5000餘位警察人員之權益，該等人員於完訓後，使得具巡官職務任用資格者遽增。然而現有巡官職缺不足，僅可勉供年度公務人員特種考試警察人員三等考試錄取應依法任用，以及2018年以前依中央警察大學招生簡章入學明定應予分發之用，亦連帶影響中央警察大學各班期學生（員）之分發任用。自2019年起各班期招生簡章內容業已修改，各班期學生（員）於畢（結）業後，應分依其招生簡章及教育計畫規定，返回原服務機關候缺適時派補，導致渠等陞遷之路補遙遙

無期，更使得警察組織原本已為「避雷針型」之職務結構雪上加霜。 本文旨在以第9序列巡官等同序列職務之陞遷為主軸，因此研究上聚焦於中央警察學學士班二年制技術系、研究所碩士班警職組、警佐班第1至4類及三等特考班警職組，而在分類上屬初任警察官人員之班期（學士班四年制、研究所碩士班一般全時生、三等特考班一般組），因不屬於陞遷之範疇，本文著墨較少，並以警察人事制度之沿革、職務結構、公務人員陞遷法、警察人員人事條例、警察人員陞遷辦法、中央警察大學各班期之招生簡章、教育計畫、司法院釋字第760號解釋等為基礎，探討各班期之畢（結）業生陞遷第9序列職務人員之考選制度、教育訓練、分發任用等問題，並分析警察人員

陞遷第9序列職務之現況及其衍生的諸多問題，最後，提出本文對警察人員陞遷制度的改善建議。

預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例

為了解決內政部警政署全球資訊網的問題，作者李品萱 這樣論述：

　　預測性警務 (Predictive Policing) 是近年在先進國家熱門的研究議題，其目的是企圖在執法的過程中運用預測性和分析性技術創建特定的演算法來區分或識別潛在的犯罪活動。透過以數據驅動及機器學習建立的預測系統可直接從現有相關警務資訊系統提取資料（涉及清理、重新組織和處理犯罪記錄數據），並透過資料視覺化技術，從巨量數據中彙整時空特徵變項，據此運用深度學習法建立預測性警務模型，用於識別任何未來犯罪的潛在屬性。　　根據我國內政部警政署之全般刑案分析資料的定義，公共危險、毒品、竊盜、傷害及詐欺為全般刑案中的前五大主要犯罪類型，而相關犯罪案件與社會治安高度相關，然而隨著快速累積的巨量資料

，傳統分析方法已無法充分提供犯罪偵防所需的精準分析與預測，因此其所衍生的相關議題進一步突顯運用預測式警務技術協助犯罪偵防的重要性。　　有鑑於當今社會已進入科技時代，人工智慧日益精進，本研究提出運用深度學習之長短期記憶網路（LSTM）方法，分析警務系統之歷史資料，並透過演算法的訓練，建立具有信度及效度的犯罪預測模型，進而提供相關單位調整犯罪偵查作為及防制策略，並提升辦案效率，希冀透過智慧化之警政資訊，精實掌握犯罪脈動，預先防範及降低犯罪發生，並提供警政機關於研議犯罪偵防議題相關決策參考。