XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信用卡
1。使用最先进的信用卡欺诈检测...
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客户信用卡付款文件政策：30.1.5有效
A.可用性：数据和资源对授权个人的可靠性和可访问性。B.机密性：一种安全原则，可确保不会向未经授权的主题披露信息。C.控制：管理风险的手段，包括政策，程序，准则，实践或组织结构，可以具有行政，技术，管理或法律性质。D.电子数据互换（EDI）：通过商定的消息标准，从一台计算机应用到另一个计算机应用程序，通过电子方式以及最少的人类干预措施，结构化信息的计算机对计算机交换。E.电子商务：电子商务，通常称为电子商务或电子商务；通过通信和计算机技术进行商业活动 - 购买，销售和其他交易。它包括通过电话，传真，信用卡，借记卡，电视购物，EDI和Internet完成的交易。F.加密：将信息转换为难以理解的形式的过程，除了特定加密密钥的持有者。
有效信用卡的机器学习方法...
1,2,3,4 B.Tech学生，计算机科学系，米高梅工程学院。5指南，助理。教授（Mtech。B.E. ），部门 MGM工程学院计算机科学与工程师。 摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。 本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。 通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。 它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。 这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。 关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。 简介B.E.），部门MGM工程学院计算机科学与工程师。摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。简介
汇丰信用卡分期付款计划条款和条件
这些是汇丰信用卡分期付款计划的条款和条件。他们补充并构成适用于您的汇丰信用卡帐户的汇丰信用卡条款的一部分。当您要求汇丰信用卡分期付款计划时，您接受这些条款和条件。在本文档中未定义的单词已在构成汇丰信用卡条款和条件和支持时间表的文档套件中进行了解释（共同称为“汇丰T＆CS”）。
一种提高智能计算有效性的智能方法揭示了信用卡欺诈的最佳方法...
卡拉奇，巴基斯坦摘要这项研究比较了信用卡欺诈检测的机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。我们评估了不同数据集的16种ML算法和交叉验证方法的组合。在所有模型中，具有重复k折的随机森林分类器的精度最高99.0％，而F1得分为99.1％。表现最高的深度学习模型，人工神经网络（ANN）的精度为91.3％，F1得分为91.1％，而结合这些方法的混合模型达到98.9％的精度和F1分数。随机森林分类器继续是最佳选择。我们的发现表明，随机森林分类器具有重复的K折交叉验证，根据其他机器学习模型，深度学习模型和混合模型作为平衡数据集中信用卡欺诈检测的最可靠方法的21种组合进行了测试，提供了有价值的洞察力，提供了增强安全性预处理和针对各种银行业领域的国防范围的宝贵见解。
优化信用卡欺诈检测
信用卡欺诈已成为数字时代的一个紧迫问题，对金融机构和消费者都构成了重大风险。本研究通过将人工神经网络 (ANN) 与梯度提升、eXtreme Boost (XGBoost) 模型相结合，引入了一种用于信用卡欺诈检测的优化框架。此外，该研究还探讨了不平衡数据的挑战，并通过过采样方法和成本敏感建模提出了解决方案。结果证明了该框架在实际应用中的有效性，在识别欺诈交易方面取得了卓越的性能，同时最大限度地减少了误报。这项工作强调了利用混合模型和自适应策略保持领先于不断发展的欺诈策略并增强金融部门网络安全弹性的重要性。未来的研究将侧重于部署实时检测系统并结合先进的时间模型来解决动态欺诈模式
在能源领域的IoT集成 一种提高智能计算有效性的智能方法 揭示了信用卡欺诈的最佳方法...
摘要融合了可再生能源和能源的有效利用是促进可持续能源转变和解决气候变化问题的关键因素。物联网（IoT）是一种现代技术，在能源领域具有许多应用。这些应用包括能源供应，传输和分配以及需求管理。物联网的利用可以提高能源效率，增加可再生能源的比例，并减轻能源消耗的环境后果。本研究研究了有关在能源系统中使用物联网（IoT）技术的当前文献，并特别关注其在智能电网中的应用。此外，我们还探索了物联网（IoT）的能力技术，例如云计算和其他用于数据分析的平台。
