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World File Search System可疑
美国基于机器学习的检测和分析比特币钱包交易中的可疑活动
在美国，比特币和其他加密货币的急剧采用彻底改变了金融格局，并提供了前所未有的投资和交易效率机会。该研究项目的主要目标是开发能够有效识别和跟踪比特币钱包交易中可疑活动的机器学习算法。通过高科技分析，该研究旨在创建一个模型，该模型具有识别趋势和异常值的功能，这些模型可以暴露出非法活动。当前的研究专门关注美国的比特币交易信息，非常重点是了解此类交易经过的直接环境的重要性。数据集由深入的比特币钱包交易信息组成，包括重要因素，例如交易值，时间戳，网络流和钱包的地址。数据集中的所有条目都揭示了有关钱包之间的金融交易的信息，包括收到和已发送交易，对于可以代表可疑活动的分析和趋势，此类信息至关重要。这项研究部署了三种认可的算法，最值得注意的是逻辑回归，随机森林和支持向量机器。回想起来，随机森林成为最佳F1分数的最佳模型，展示了其处理数据中非线性关系的能力。洞察力揭示了钱包活动中的重要模式，例如未赎回交易与最终平衡之间的相关性。机器算法在跟踪加密货币中的应用是创建透明且安全的美国市场的工具。随着虚拟货币获得增加的接受度，交易变得越来越复杂，机器算法可以提供加工功能以增强监督和合规性操作。可以对复杂的算法进行编程，以搜索大量的交易信息集，从而确定可能表明欺诈和合规性失败的趋势。使用过去的数据，这种算法可以接受培训以实时检测异常，而监管机构和金融机构可以迅速对可疑活动做出反应。
视频监控系统中用于可疑活动检测和事件响应的人工智能：系统文献综述
摘要 人工智能 (AI) 已被证明是提高视频监控系统效率、有助于公共安全的关键工具。本系统评价旨在分析人工智能在这一领域的贡献，符合可持续发展目标 16 (SDG 16)，即促进和平与包容的社会。我们分析了从 Scopus、WOS、ProQuest、EBSCO、IEEE Xplore 和 Science Direct 等主要数据库中提取的 145 篇文章。使用 PRISMA 方法，应用纳入和排除标准，得到 42 篇与评价相关的文章。研究结果表明，物联网、计算机视觉和边缘计算等先进的人工智能技术的使用与人工智能的结合最为紧密，增强了人工智能在视频监控系统中的功能。在此框架中，深度学习是优化这些应用程序的重要基础。最后，本评价的结果为未来人工智能在视频监控中的应用研究奠定了坚实的基础。所评估的技术有可能进一步促进不同环境和环境下的安全性和运营效率的提高。
AZD1222 SARS-COV-2疫苗接种后，可疑与中枢性糖尿病与中央糖尿病相关的垂体炎
一名69岁的男子，旨在进一步研究多二手菌（液体摄入量为6 L/天）和多尿症（排尿1×/H）。这些症状在第二次AZD1222疫苗接种后两周左右开始。内分泌测试揭示了中枢性糖尿病和轻度催乳激素血症，但没有剩余的下降生理激素轴的基础或动态异常。在脱氨加压素治疗开始后，患者的液体摄入量，尿量和血清钠水平恢复正常。颅磁共振效果显示出典型的垂体炎的发现，这主要是由淋巴细胞渗透降解引起的。鉴别诊断是垂体腺瘤或另一种形式的下生理肿瘤。详尽的诊断检查显示出降压性炎的药物诱发，感染性，可保留性或自身免疫性原因没有迹象。尽管垂体炎的原因通常仍然没有建立，但疫苗接种和发作之间的短时间促使人们怀疑关联。最近已经描述了SARS-COV-2感染或疫苗接种后1-2周（MRNA和Vector疫苗）发作1-2周的进一步的垂体炎。
2024全球分析和趋势
比赛游戏的景观在受影响最大的运动方面反映了2023年的景观。足球继续是最受影响的运动，占所有可疑比赛的65％；从2023年的66％略有下降。绝对是，与上一年相比，足球的可疑匹配减少了160个。值得注意的是，在2024年，巴西的可疑足球比赛数量显着下降，与上一年相比，检测到的病例少了53个。结果，巴西不再是足球中可疑比赛数量最多的国家。在巴西标记的57场可疑足球比赛中，只有四场发生在ConfederaçãoBrasileirade Futebol（CBF）的比赛中，仅占CBF监督总比赛的0.18％。
我比您的疫苗更信任自己的免疫力：“对自然的吸引力”强烈预测COVID-19大流行中的可疑健康行为
医疗保健政策通常依赖公共合作，尤其是在健康危机期间。，危机也是与健康相关建议的不确定性和扩散的时期：虽然有些人遵守官方建议，但其他人则倾向于避免它们并诉诸于基于非证据的伪科学实践。易于后者的人通常是认可一系列认识论的信念的人，其中两种特别相关：与阴茎大流行有关的信念，以及对自然偏见的吸引力，对Covid-19（即信任自然的自然免疫来抗击大流行）。这些反过来源于对不同的认知当局的信任，被视为相互排斥：对科学和对“普通人的威尔群利”的信任。从两个全国代表性的概率样本中汲取了一种测试，我们测试了一个模型，在该模型中，普通人对科学/智慧的信任预测了共证实的疫苗接种状态（研究1，n = 1001）或疫苗接种状态，以及使用伪苏格西健康实践（研究2，n = 1010），通过COVID-19，通过COVID-19 COSSPIRATORATARIAL COSSIRATIAL CASSILIAL HAINDIAL COSSILIAL HASSIAL PLEATIAL PLEATIAL PLEATIAL PLEACTOS cOVIS-COVIS-CIAS。正如预期的那样，认识性的可疑信念是相互关联的，与疫苗接种状况以及两种类型的信任有关。此外，对科学的信任通过两种类型的可疑信念都对疫苗接种状况产生了直接和间接影响。对普通人智慧的信任对疫苗接种状况只有间接影响。与他们通常描绘的方式相反，两种类型的信任是无关的。在第二项研究中，这些结果在很大程度上得到了复制，我们在其中添加了伪科学实践作为结果。对科学的信任和普通人的智慧仅通过认识性的可疑信念间接地促进了他们的预测。我们提供了有关如何利用不同类型的认知当局以及如何在健康危机期间解决沟通毫无根据的信念的建议。
机器学习和对血液患者的识别风险计算剂的外部验证，指的是可疑尿路癌的二级护理
英国圣安德鲁斯圣安德鲁斯大学医学院； B英国外科培训（BUST）的BENTER泌尿科研究人员，英国伦敦； C计算机科学学院，英国圣安德鲁斯圣安德鲁斯大学； D英国爱丁堡大学癌症与遗传学研究所； E伦敦伦敦大学学院外科与介入科学系； F英国伦敦伦敦帝国学院外科与癌症系； G英国赫尔的赫尔大学教学医院赫尔皇家赫尔皇家手术系； h切尔西和威斯敏斯特医院泌尿外科，英国伦敦； I Luton and Dunstable University Hospital，英国卢顿；英国伦敦的圣乔治大学医院NHS基金会信托基金会J泌尿外科； k英国布里斯托尔的Southmead医院泌尿外科系； L aou Policlinico tor Vergata大学医院，意大利罗马； M大学医院Coventry Warwickshire，英国考文垂； n irccs azienda opedaliero-Universitaria di Bologna，意大利博洛尼亚； o Wolverhamp-皇家Wolverhampton医院 -
Paul-Ehrlich-Institut的陈述：可疑的疫苗副作用的报告没有批量特异
Paul-Ehrlich-Institut记录了疫苗接种后自发报告系统中提交的所有可疑事件或疫苗接种并发症的所有病例。研究所不断分析授权疫苗产品的福利风险比率。在疫苗接种后报告可疑的不良事件时，请求批处理名称，但验证报告并包含在评估中并不是强制性的。因此，评估自发报告系统中可疑不良事件的报告数量是值得怀疑的，目的是研究增加了报告的可疑病例数量增加与一定批次的COVID-19-199疫苗之间的联系。在评估Paul-Ehrlich-Institut进行的可疑案件报告中，方法论没有这种不确定性
2023 年度电子邮件安全状况报告 - Cofense
回想我与 SOC 团队的对话，很明显他们对举报可疑电子邮件和员工直接删除可疑电子邮件有着爱恨交织的关系。用户举报可疑电子邮件丰富了我们的情报。SOC 可以从举报的可疑邮件中获益，方法是提取 IOC 并采取行动缓解威胁。但是，经常使用的按钮是“删除”按钮，用户只是对“垃圾邮件”感到厌烦并希望它停止。当我浏览一年来发送的模拟活动时，我突然想到了为什么用户会纠结于是否举报电子邮件。这是因为您发送了错误类型的模拟，再加上惩罚性程序给用户施加了额外的压力，迫使他们举报电子邮件。模拟威胁进入收件箱 - 而不是已经被垃圾邮件过滤器（即安全电子邮件网关）阻止的主题。我正在关注“电子贺卡/情人节”活动的粉丝们。
云安全-Avanan Iraas
描述Avanan事件响应作为服务（Iraas）利用Avanan的专家团队来管理可疑电子邮件的最终用户报告，并要求发布隔离电子邮件。每次用户报告可疑电子邮件或要求发布隔离的电子邮件时，请求将送给Avanan训练有素的专家团队，而不是您的内部团队。