XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信用卡
信用卡欺诈检测模型的机器...
摘要 - 欺诈检测在现代银行业中起着至关重要的作用，旨在减轻影响个人和金融机构的财务损失。经常使用信用卡的人口中有很大一部分人口，提高财务包容性的努力导致了卡的使用量增加。此外，电子商务的兴起带来了信用卡欺诈事件的激增。不幸的是，用于识别信用卡欺诈的传统统计方法很耗时，可能无法提供准确的结果。因此，机器学习算法已被广泛采用，以进行有效的信用卡欺诈检测。本研究通过采用三种抽样策略来应对不平衡的信用卡数据集的挑战：基于集群的多数股票下采样技术（CCMUT），合成少数民族过度采样技术（SMOTE）和过度采样技术。然后使用训练数据集训练九种机器学习算法，包括随机森林（RF），K最近的邻居（KNN），决策树（DT），逻辑回归（LR），ADA-BOOST，ADA-BOOST，EXTREES，MLP，MLP分类器，天真的贝叶斯和梯度增强的Boosting Classifier。使用准确性，精度，召回，F1分数和F2分数等指标评估这些方法的性能。本研究中使用的数据集是从Kaggle数据存储库中获得的。
使用机器方法在信用卡中检测欺诈...
摘要：技术进步和高级通信网络的兴起导致与信用卡有关的欺诈行为增加。与信用卡有关的欺诈影响，影响消费者和金融机构。欺诈者始终如一地发展其技术，强调了制造对银行和其他金融实体必不可少的欺诈保护技术的必要性。本研究论文通过使用机器学习方法集成反馈系统，介绍了一种有效信用卡欺诈检测的方法。这种反馈方法旨在提高分类器的检测准确性和成本效益。该研究评估了各种方法的性能，包括人工神经网络，随机森林，天真的贝叶斯，树木分类器，逻辑回归，支持向量机和梯度增强分类器。该评估是在略微偏斜的信用卡欺诈数据集上进行的，其中包含来自欧洲帐户持有人的交易数据，总计284,807个交易。评估考虑了预处理的内容和RAW。这些方法的效率是根据不同分类器的绩效评估维度评估的，包括精度，F1得分，准确性，召回率和假阳性率（FPR）百分比。这些发现有助于开发稳健系统的努力，以检测和防止与信用卡有关的欺诈，并保护了严重的财务危害。
信用卡相关的功能子集
互联网在过去十年中经历了指数级的增长。随后，电子商务，滑动和薪水等服务的流行和突出率以及在线账单支付增加了。随后，犯罪分子加强了妥协妥协信用卡交易的努力。如果消费者被收取他们未购买的商品的费用，信用卡公司必须具备确定欺诈性交易的能力。数据科学和机器学习对于解决这种性质的问题是必不可少的；它们的意义不能被夸大。越来越多的客户要求企业提供更多便利设施。这种便利的实例是进行在线产品购买的能力。这项研究的目的是说明机器学习在构建信用卡欺诈检测数据集中的应用。信用卡欺诈检测问题涉及将成功的信用卡交易中的数据合并到先前交易的模型中。可以通过采用这些方法来确定新交易的合法性。信用卡欺诈的流行率随着电子支付系统和电子商务的进步而增加。必须实施检测信用卡欺诈的程序。在使用机器学习技术进行信用卡欺诈检测时，在选择欺诈交易的特征时要谨慎行事至关重要。结果表明所提出的模型的表现优于常规模型。本研究提出了一个相关的信用卡欺诈检测功能子集模型（RFSM-CFD），以准确检测信用卡欺诈。在本研究中提出了基于机器学习的信用卡欺诈检测系统的功能选择。这项研究在功能子集生成中的精度为98.8％，信用卡欺诈检测的准确性为98.5％。与最新模型相比，提出的欺诈检测模型表明了较高的准确性。关键字：信用卡，欺诈检测，机器学习，功能集，子集模型，交易
破解密码揭露信用卡犯罪... - TRACE
本研究的主要目的是探索商业模式画布在理解和解构白领犯罪运作结构方面的适用性，特别强调信用卡犯罪作为重点。通过将从暗网获得的犯罪信用卡手册与 BMC 的见解相结合，本研究引入了一种理解和处理非法活动的创新方法。应用画布来解构信用卡生态系统的关键组成部分，建立了一个系统框架，用于理解此类犯罪活动中涉及的动机、操作程序、资源分配和财务动态。本研究强调了商业模式画布在解开错综复杂的犯罪网络方面的多功能性和有效性，并提出了一种利用这种方法调查和打击各种白领犯罪的模型。通过强调 Canvas 与信用卡欺诈手册的成功结合，该研究为采用类似方法分析和打击各种形式的金融犯罪奠定了基础，从而展示了在信用卡欺诈犯罪之外的更广泛应用的潜力。
SBF Concur 信用卡对帐快速入门指南...
这些文档包含专有信息和数据，这些信息和数据是 SAP Concur Technologies, Inc.（位于华盛顿州贝尔维尤）及其附属公司（统称“SAP Concur”）的专有财产。如果您是活跃的 SAP Concur 客户，则无需书面同意即可修改本文档以满足您的内部业务需求。如果您不是活跃的 SAP Concur 客户，未经 SAP Concur Technologies, Inc. 事先书面同意，不得使用、复制、传输、存储在可检索系统中、翻译成任何语言或以任何形式或任何手段（电子或机械）将本文档的任何部分用于任何目的。
使用深度学习优化信用卡欺诈检测
摘要：信用卡在当今的数字经济中起着至关重要的作用，并且它们的用法最近增长了，伴随着信用卡欺诈的相应增加。机器学习（ML）算法已用于信用卡欺诈检测。但是，信用卡持有人的动态购物模式和类不平衡问题使ML分类器难以实现最佳性能。为了解决这个问题，本文提出了一种可靠的深入学习方法，该方法由长期记忆（LSTM）和门控复发单元（GRU）神经网络组成，作为基础学习者在堆叠集合框架中，并以多层次的perceptron（MLP）作为元学习者。同时，使用混合综合少数族裔过采样技术和编辑的最近的邻居（Smote-enn）方法来平衡数据集中的类别分布。实验结果表明，将拟议的深度学习合奏与Smote-enn方法相结合，分别达到了1.000和0.997的敏感性和特异性，这比文献中其他广泛使用的ML分类器和方法优于其他广泛使用的ML分类器和方法。接下来，我们介绍了高级集合模型，包括堆叠和投票分类器，对原始和Smote-enn数据集进行评估。此外，具有SQLite集成的烧瓶框架可以使用户注册，签名和测试增强了项目功能和用户交互。索引术语 - 信用卡，深度学习，集合学习，欺诈检测，机器学习，神经网络。
引用这项研究：Sinap，V。（2024）。信用卡欺诈检测的机器学习技术的编译分析：交易
Öz摘要在这项研究中，硼nitrür量子点（BNKN） /还原的氧化石墨烯（RGO）杂化结构的合成，这是一种用于超级电容器的新电极材料。bnkn具有与氧化石墨烯（GO）相同的晶体结构，因此优选BNKN@RGO杂种结构显示出非常好的电气性能。hekzagonal硼nitrür（H-BN）基于纳米酰基的杂种材料，BNKN，热稳定性和电导率原因近年来出于原因，而Grafen在超耐效率研究中通常更喜欢特定的表面积。此外，在该结构中添加不同的纳米利酶以提高图形的电容值是发展碳材料的电子发射器性能。因此，通过考虑在超级电容器中使用的混合电极电化学活性来测量特定的电容值将增加电化学活性。由于电化学研究的结果，在BNKN@RGOH杂交结构的5 mVs-1筛选速率下获得207.5 f/g高电容值。在1,000个周期中还进行了88.9％的环状稳定性性能。
OndokuzMayıs大学饮用水处理厂碳足迹：排放来源和可持续性策略 5-羟色胺在精神分裂症中的作用 - 5-羟色胺在精神分裂症中的作用 数字劳动平台上的算法管理和工会 评估聚合物电解质的性能... 电动性治疗 - 电囊腔治疗 在处理多发性硬化症治疗的Nanotaşıcı系统的实施 南苏丹的气候变化和洪水的威胁 引用这项研究：Sinap，V。（2024）。信用卡欺诈检测的机器学习技术的编译分析：交易 硼nitrür量子点 - 格拉夫剂 - 水凝胶复合材料的超级电容器 eNOS表达在狗的小脑中自然感染了犬ltes虫 Türkiye中的生态足迹：搅拌模型 气候变化对孕产妇，胎儿和新生儿健康的影响： 面部识别管道的基准和...
气候变化是当今全球问题。气候变化的主要原因之一是温室气体，自工业革命以来，其数量一直在增加（Clabeaux等，2020；Coşkun＆Doğan，2021年）。据指出，对温室气体排放贡献最大的活动是私人部门（铁或钢的生产和水泥熟料的生产等。），众所周知，诸如焚化厂和水处理厂等公共设施释放了大量的温室气体（Bani Shahabadi等，2009）。最近，众所周知，水处理厂消耗了大量的电力和化学物质，导致了大量的CO 2排放（Rothausen＆Conway，2011年）。尽管饮用水处理厂的CH 4和N 2 O比废水处理厂的排放量要小得多，但每年的温室气体排放量不能忽略（Kyung等，2013）。在不久的将来，治疗厂可能会严格受到方案的监管和控制。因此，必须迅速减少水处理厂的CO 2排放。
使用机器学习和GAN技术改进信用卡欺诈检测
1 al-mustaqbal大学，伊拉克巴比尔2计算机中心巴比伦大学，巴比尔，伊拉克3通信工程伊斯兰大学，黎巴嫩黎巴嫩4号，黎巴嫩4艾尔卡菲尔大学，伊拉克纳贾夫，伊拉克摘要。这项研究的动机源于确定与起诉电子金融犯罪有关的当代挑战。重点介绍了持续的努力来识别和解决信用卡欺诈和欺诈，因为金融业有许多信用卡欺诈问题。传统方法不再能够跟上追踪信用卡用户行为并检测可疑案例的现代方法。人工智能技术提供了有希望的解决方案，以快速检测和防止信用卡用户将来的欺诈。数据集受金融交易中的不平衡影响，本研究旨在使用对抗性算法技术来解决财务欺诈数据集的不平衡，并将它们与科学文献中最常用的方法进行比较。结果表明，允许多个研究范围的范围，包括对群体的功能，并在范围内保持良好的范围，并既一致性又一致，并且是一致的范围。帮助使数据集更接近金融市场和银行的实时数据。本研究提出了一个由三种机器学习算法组成的混合机器学习模型：决策树，逻辑回归和天真的贝叶斯算法，并计算出诸如准确性，特异性，精度和F1分数之类的性能指标。实验结果显示欺诈检测的准确性不同。使用SMOTE方法的模型测试记录的精度为98.1％，F评分为98.3％。另一方面，过采样和在抽样测试方法下显示相似的性能，两种方法的精度为94.3和95.3，F-评分分别为94.7和95.1。最后，GAN方法表现出色，获得了99.9％的测试分数和准确性，以及出色的精度，召回和F1分数。因此，我们得出结论，GAN方法能够平衡数据集，这反过来反映了模型在训练中的性能以及测试时预测的准确性。历史交易分析确定行为模式并适应不断发展的欺诈技术。这种方法可以增强交易安全性，并防止因欺诈而导致的潜在财务损失。此贡献使金融机构和公司可以主动打击欺诈活动。