该文档计划于2025年3月13日在联邦公报上发布,并在https://federalregister.gov/d/2025-03965上在线提供,并在https://govinfo.gov
采用人工智能 (AI) 技术解决各种研发问题是制药行业一个快速增长的趋势。这体现在大量风险投资涌入人工智能驱动的生物技术公司(仅 2020 年药物研发领域的投资就超过 20 亿美元,而更广泛的生物医学和临床应用领域的投资则远高于这一数字),领先制药组织与人工智能生物技术/人工智能技术供应商之间的研究伙伴关系不断增加,行业发展、研究突破和概念验证研究不断涌现,以及主要媒体和咨询公司对制药和医疗保健领域人工智能主题的关注度激增。
摘要:自主代理代表了互联网的不可避免的演变。当前的代理框架不会嵌入代理到代理交互的标准协议,而将现有代理与同行隔离。作为知识产权是由代理商摄入和生产的本地资产,真正的代理商经济要求代理商为代理提供一个普遍的框架,以互相约束合同,包括交换有价值的培训数据,个性和其他形式的知识产权。纯粹的代理交易层将超越多代理相互作用中人类中间人的需求。知识产权代理交易控制协议(ATCP/IP)引入了一个无信任的框架,用于通过可编程合同之间交换代理之间的IP,使代理商能够在故事区块链网络上启动,交易,贸易,借用,借用和销售代理商与代理商的合同。这些合同不仅代表了可审核的OnChain执行,而且还包含一个法律包装,允许代理商在偏僻的法律环境中表达和执行其行为,从而为代理人创造法律人格。通过ATCP/IP,代理商可以自主将其培训数据出售给其他代理商,许可证机密或专有信息,根据其独特技能协作,所有这些都构成了新兴的知识经济。
现在,IBM算法交易就像拥有一个超级聪明的好友,可以协助您在金融界做出决策。这一切都是关于使用复杂的算法和数据分析来预测市场趋势并优化交易策略。将其描绘成具有水晶球,可以帮助您驾驶金融市场的起伏。要考虑的要点:
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法,利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架,该框架结合了生成对抗网络(GAN),LSTM,基于自动编码器的异常检测模型(ABAD)和其他算法,以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明,合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功,但仍然存在不平衡的数据集,噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性,以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
我们在此做出前瞻性陈述,并将在未来向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的文件、新闻稿或根据经修订的 1933 年证券法第 27A 节 (《证券法》) 和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 节 (《交易法》) 所定义的其他书面或口头沟通中做出前瞻性陈述。对于这些陈述,我们主张这些章节中包含的前瞻性陈述安全港的保护。前瞻性陈述受重大风险和不确定性的影响,其中许多风险和不确定性难以预测且通常超出我们的控制范围。这些前瞻性陈述包括有关我们业务、财务状况、流动性、经营成果、计划和目标的可能或假定未来结果的信息。当我们使用“相信”、“期望”、“预期”、“估计”、“计划”、“继续”、“打算”、“应该”、“可能”或类似表达时,旨在识别前瞻性陈述。有关下列主题的陈述(包括但不限于)可能具有前瞻性:更高的利率和通货膨胀;我们行业、房地产价值、债务证券市场或总体经济的市场趋势;商业房地产贷款的需求;我们的业务和投资战略;我们的经营业绩;美国政府以及美国以外政府的行动和举措、政府政策的变化以及这些行动、举措和政策的执行和影响;总体经济状况或特定地理区域的经济状况;经济趋势和经济复苏;我们获得和维持融资安排的能力,包括担保债务安排和证券化;预计未来无资金承诺的融资时间和金额;从传统贷方获得债务融资的可用性;短期贷款展期的数量;对替代到期贷款的新资本的需求;预期杠杆率;我们参与的证券市场的总体波动性;我们资产价值的变化;我们目标资产的范围;我们的目标资产与用于为此类资产提供资金的任何借款之间的利率错配;利率变化和我们目标资产的市场价值;我们目标资产的预付款率的变化;对冲工具对我们目标资产的影响;我们目标资产的违约率或回收率下降;对冲策略在多大程度上可以或不能保护我们免受利率波动的影响;政府法规、税法和税率、会计、法律或监管问题或指导以及类似事项的影响和变化;我们继续保持作为美国房地产投资信托(“REIT”)的资格。美国联邦所得税的目的;我们继续被排除在经修订的 1940 年《投资公司法》(“1940 年法案”)之下的注册之外;获得商业抵押贷款相关、房地产相关和其他证券的机会;合格人员的可用性;与我们未来向股东分配的能力有关的估计;我们现在和未来潜在的竞争;以及意外成本或意外负债,包括与诉讼相关的成本或负债。
我们进行了一个实验,专业交易者赋予了私人信息,在多个时期内交易资产。在交易游戏之后,我们通过执行一系列任务来收集有关专业交易者特征的信息。我们研究这些特征中的哪些预测交易游戏中的利润。我们发现,在猜测游戏中衡量的战略复杂性(例如,通过级别K理论)是专业交易者利润的唯一重要决定因素。相比之下,利润不是由个人特征(例如认知能力或行为特征)驱动的。此外,更高的利润是由于能够以优惠的价格进行交易而不是获得更高股息的能力。将这些结果与学生样本的结果进行比较,我们表明,尽管认知技能对学生很重要,但它们并不适合交易者,而战略成熟的情况却相反。关键词:实验,金融市场,专业交易者,战略成熟_________________ cipriani:纽约联邦储备银行(电子邮件:marco.cipriani@ny.frb.org)。angrisani:南加州大学经济与社会研究中心(电子邮件:angrisan@usc.edu)。瓜里诺:伦敦大学学院和CEPR经济系(电子邮件:a.guarino@ucl.ac.uk)。作者感谢Giorgio Coricelli,Rosemarie Nagel,Julen Ortiz de Zarate Pina以及2022年ESA会议的参与者,以获取有益的评论。他们还要感谢Antonella Buccione,Andrea Giacometti,Seungmoon Park和James Symons-Hicks提供了出色的研究援助,以及自愿参加这项研究的专业商人和投资组合经理。
[1] A. Molla和P. S. Licker,“电子商务系统的成功:试图扩展和重新定位DeLone和Maclean Model的成功,” J。Electron。commer。res。,卷。2,不。4,pp。131-141,2001。[2] L. T. Khrais,“智能城市发展中的物联网和区块链”,《国际高级计算机科学与应用杂志》,第1卷。11,否。2,2020。[3] A. S. Sikder,“区块链授权的电子商务:在孟加拉国的数字市场中重新定义信任,安全性和效率。:授权区块链的电子商务,”《国际科学技术杂志》,第1卷1,否。1,pp。216-235,2023。[4] K. L. Kraemer,J。Dedrick,N。P。Melville和K. Zhu,全球电子商务:国家环境与政策的影响。剑桥大学出版社,2006年。[5] L. T. Khrais和O. S. Shidwan,“面对破坏性技术,移动商务及其在相关适用领域的不断变化”,《国际应用工程研究杂志》,第1卷。15,否。1,pp。12-23,2020。
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