XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信通
使用机器学习的电信通话信用风险预测
Selahadin Nurga Babeta和百万Meshesha doi：https：//doi.org/10.33545/26648776.2024.v6.i2a.59摘要这项研究努力以通过应用机器学习Algorithms的应用来增强电信通风信用式信用风险预测。为了达到财务稳定和客户满意度，埃塞俄比亚电信是埃塞俄比亚的最高电信提供商，必须有效地管理信用风险。准确的信用风险预先词典可以帮助企业确定更有可能违约的通话时间信用的客户，从而实现积极的措施以降低风险并提高财务绩效。本研究数据集中包含的历史客户信息包括客户资料，呼叫记录，信用还款历史记录和使用数据。数据预处理技术在模型培训之前使用以处理缺失值，编码分类变量并减少功能，从而确保数据集的质量和一致性。机器学习算法，例如随机森林，逻辑回归，Na've贝叶斯和K-最近的邻居（KNN），以在不同的实验条件下构建预测模型。在控制了类不平衡和引入新属性的影响之后，实验结果表明，随机的森林和逻辑回归机器学习算法在预测通话时间信用风险方面表现出了有希望的结果。这项研究的主要挑战之一是处理数据集中的班级失衡，在该数据集中，违约违约信用信用额的客户数量明显高于那些没有通话时间的客户。为了应对这一挑战，未来的工作应集中于实施处理类别不平衡的先进技术，例如合成数据生成（例如SMOTE）和探索组合方法，这些合奏方法结合了多种算法以提高预测性能。另外，连续合并新的和相关的属性并完善特征选择过程将进一步提高模型的准确性和可靠性。关键字：电信服务，机器学习，电信通话时间，信用风险预测在当今竞争激烈的商业环境中介绍，理解和管理风险的重要性在科学界内部引起了人们的关注。“风险”的概念渗透到各种经济，社会和科学文本，其在金融，银行，保险和医学中的突出性显着[7]。对于企业，尤其是那些提供电信，识别和管理流程中风险因素等服务的服务对于维持竞争优势至关重要。以快速的技术进步和不断发展的商业模式为特征的电信部门，需要对可持续成功的风险因素有全面的了解。在这个动态市场中，管理风险，例如流失分析，欺诈检测，客户细分和最佳使用电信基础设施[16]。电信行业中一个特定关注的领域是信用风险，近年来已经获得了重要意义。激活过程中个人和企业客户的信用风险分析对于运营流程至关重要。在电信部门的背景下，信贷风险转化为潜在的利润，现金流不足和可能导致破产的财务挑战[7，16]。提供通话时间信用，允许用户获得短期通话时间贷款的服务已成为电信公司的战略产品。需要立即通话但无法购买充电卡的客户可以利用此服务，从而增加客户满意度和平均收入[6]。在埃塞俄比亚，埃塞俄比亚电信推出了一项通话信用服务，该服务已见证了大量利用，数以百万计的用户每月访问它，并为组织收入做出了重大贡献[2]。但是，管理与通话时间贷款相关的信用风险提出了挑战，尤其是在确定符合条件的客户并预测其信誉时。为此打扮，机器学习是人工智能的一部分，已经获得了突出。
我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件
车辆到车辆数据通信通过光...
摘要 - 二十一世纪的特征是技术进步和自动化，增强了生活的舒适度和便利性。智能汽车由于自动化和嵌入式系统的进步而变得越来越受欢迎。传统的汽车模式正在现代化智能汽车，使全球企业投资于其开发和制造业。在这里，使用Li-Fi发射器和接收器电路在汽车之间传输数据，其发射器安装在前运行车辆的尾灯上，而接收器电路在前侧。为了避免崩溃，第二辆车的接收器电路在接收到通过可见光通信中传递的计算速度后修改其速度。本文提出了一种识别和防止汽车碰撞和事故的方法。
合成微生物到植物通信通道
植物和微生物进行沟通以制止害虫，清除营养，并对环境变化做出反应。由物种的菌群组成的微生物群相互相互作用，并使用复杂的调节网络来解释的大型化学语言相互作用。在这项工作中，我们开发了模块化的跨沟通通道，使细菌能够向植物传达环境刺激。我们在Pseudomonas putida和Klebsiella肺炎中引入了一个“发件人设备”，该肺炎会产生小分子P-coumaroyl-Homoserine Lactone（PC-HSL），当传感器或电路的输出打开时。该分子触发植物中的“接收器装置”以激活基因表达。我们在拟南芥和结核菌（马铃薯）中验证了该系统，并在土壤中生长，通过交换细菌来表明其模块化，这些细菌可以处理不同的刺激，包括IPTG，ATC和砷。可编程沟通通道和植物之间的可编程通信通道将使微生物前哨向农作物传输信息，并提供设计人工联盟的基础。
仿生计算机与大脑通信通过外周神经刺激恢复自然触觉
最近，通过外周神经刺激与大脑进行人工交流，在感觉运动障碍患者中取得了良好的效果。然而，这些努力未能提供接近自然的丰富感官体验，因此有必要提出将感官信息转化为神经刺激模式的新途径，这可能会带来直观和自然的感觉。为此，我们设计并测试了一个受自然启发的仿生神经刺激框架，能够将生理上合理的信息“写入”残留的健康神经系统中。从机械感受器的计算机模型开始，我们设计了刺激的仿生策略，模拟不同传入单元的活动。然后，我们通过实验评估了这些新范例，以及机械触摸和常用的线性神经调节。我们通过刺激神经探索了体感神经轴，同时记录了去大脑猫的背根神经节和脊髓的神经反应。仿生刺激导致神经活动沿着神经轴持续传播，产生更像自然诱发的时空神经动态。最后，我们在仿生设备中实施这些范例，并在患者身上进行测试。与传统方法相比，仿生神经刺激可提高移动性并减少心理努力。这种受人体启发的神经科学驱动技术的结果可以作为开发新型辅助神经技术的模型。简介
基于GPRS短信通信的锂电池监控系统设计
摘要：新能源系统中的锂电池工作在野外环境下，其数据远程监控往往基于无线通信实现，而这种传输方式需要设立专属基站，成本较高。而通用分组无线业务（GPRS）短消息通信则通过卫星实现数据传输，无需设立基站。基于以上情况，设计了一种基于GPRS短消息通信的锂电池监控系统，系统由监控终端、GPRS接收机、远程监控云平台组成。针对数据采集、数据监控、GPRS短消息通信的软硬件需求，给出了相应的设计思路和实施方案。同时，考虑到野外环境对卫星通信的影响，提出了基于数据备份的传输差错控制方法，提高其传输可靠性。最后通过实际测试，验证了该系统能够有效传输监测数据并定位锂电池，维护人员可以通过云平台实时监控数据，降低远程监控的建设和维护成本。
通过微信通过微信中的不受控制的2型糖尿病（T2DM）患者的基于EHealth的家庭干预计划的有效性：随机对照试验
背景：基于家庭支持和风险感知的干预可以增强2型糖尿病（T2DM）患者的自我保健活动。此外，eHealth教育被认为可以改善家庭成员对T2DM患者的支持。但是，几乎没有严格设计的研究证明了将这些方法结合起来的干预措施的有效性。目标：这项随机对照试验（RCT）旨在评估对T2DM患者的基于EHealth家庭的健康教育干预措施的有效性，以改善其葡萄糖控制，风险感知和自我保健行为。方法：这种单中心，2-parlallow group RCT是在2019年至2020年之间进行的。总体而言，从上海的Jiadding区招募了228名患者，并随机分为干预和对照组。干预小组通过微信获得了基于社区管理的EHealth家庭干预措施，而对照组则接受了常规护理。主要结果是T2DM患者的糖化血红蛋白（HBA 1C）水平，第二结果是自我管理行为（一般饮食，锻炼，运动，血糖测试，足部护理和吸烟），风险感知（风险感知）（个人控制，个人控制，忧虑，乐观偏见和个人风险和家庭支持）和nonsoppestive and suppestive）。使用2尾配对t检验来比较基线和对照组中的随访。使用协方差分析来衡量干预效果。结果：总共225例T2DM患者进行了1年。干预后，它们的HBA 1C值明显降低（β= - 。69，95％CI –0.99至–0.39; P <.001）。他们还改善了一般饮食（β= .60，95％CI 0.20至1.00; p = .003），特殊饮食（β= .71，95％CI 0.34至1.09; p <.001; p <.001），血糖测试，β= .50，95％CI 0.02至0.02至0.98; p = .04; P = .04），95％= 1.2.88 = 1。18.88 18.8 18.88； 18.88 = 1.88； 2.42; p <.001），风险知识（β= .89，95％CI 0.55至1.24; p <.001），个人控制（β= .22，95％CI 0.12至0.32; p <.001） 0.09至0.43; p = .003）和支持行为（β= 5.52，95％CI 4.03至7.01; p <.001）。
通信通信-高效边缘...
摘要 ：鉴于智能设备的快速增长，预计在不久的将来，大量高风险的人工智能（AI）应用（例如无人机、自动驾驶汽车和触觉机器人）将部署在无线网络边缘。因此，智能通信网络将设计为利用先进的无线技术和边缘计算技术，以在通信、计算、硬件和能源资源有限的各种终端设备上支持AI应用。在本文中，我们提出了在网络边缘有效部署模型推理以提供低延迟和节能的AI服务的原则。这包括用于低延迟设备分布式模型推理的无线分布式计算框架以及用于节能边缘协作模型推理的无线协作传输策略。通过智能反射面构建智能无线电传播环境，进一步提高边缘推理系统的通信效率。
大脑中是否有光通信通道？
尽管在神经科学方面取得了长足的进步，但仍然存在有关大脑的基本问题，包括主观经验和意识的起源。一些答案可能依赖于新的物理机制。鉴于在大脑中发现了生物光子，探索神经元除了使用精心研究的电信号外使用光子通信很有趣。大脑中的这种光子通信需要波导。在这里，我们回顾了最近的工作（S. Kumar，K。Boone，J。Tuszynski，P。Barclay和C. Simon，Scientific Reports 6，36508（2016）），建议髓鞘轴突可以用作光子波导。考虑到其现实的缺陷，对髓鞘轴突中的光传递进行了建模，并在体内和体外提出了实验，以检验该假设。讨论了对量子生物学的潜在影响。