本研究利用深度学习技术开发了多种模型，以预测洛杉矶地区的实时犯罪分布。采用空间时间残差网络和图卷积网络等方法，显著提高了预测准确性。这些模型在处理稀缺数据和复杂犯罪模式方面表现优异，能够有效识别高风险区域。
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