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World File Search System欺诈性
前南佛罗里达药房副总裁和行政助理因参与针对美国军方的医疗保健欺诈计划而被判刑
佛罗里达州博卡拉顿市 58 岁的马修·史密斯 (Matthew Smith) 于 2022 年 1 月 24 日承认一项串谋实施医疗保健欺诈的罪名。他的行政助理、同样来自佛罗里达州博卡拉顿市的 41 岁的艾丽莎·卡托吉奥 (Alisa Catoggio) 于 2022 年 5 月 17 日承认一项串谋支付医疗保健回扣的罪名。在认罪中，史密斯承认他通过布劳沃德药房向 Tri.care 和 CHAMPVA 提交了昂贵的、医学上不必要的复合药物的欺诈性索赔。T ricare 和 CHAMPY A 是美国国防部和退伍军人事务部的医疗保健福利计划。为了进一步实施该计划，史密斯向患者招募者支付回扣，以换取他们招募受益人并推荐医疗上不必要的药物的处方。在执行该计划的过程中，卡托吉奥计算并追踪了用于进一步实施该计划的回扣和虚假的自付费用援助计划。这些欺诈性推荐给政府项目造成了约 8800 万美元的实际损失。
I-914 表格，补充 A，T-1 受助人家庭成员申请表
我授权 USCIS 披露我的记录中的任何信息，以便确定我为所申请家庭成员寻求的福利的资格、调查我的申请以及调查欺诈性申请。我还授权 USCIS 向调查或起诉贩运罪或相关罪行的执法机构和检察官披露信息。我还授权 USCIS 向提供福利的联邦、州和地方公共和私人机构披露信息，仅用于根据 8 USC 1641(c) 确定福利资格。
EE P 595：用于网络安全的动手机器学习
信用卡欺诈和Kaggle欺诈性信用卡交易数据集恶意软件和恶意事件机器学习框架用于信用卡欺诈检测和恶意的事件检测功能缩放，使用可靠的Scaleer合成少数民族过度采样技术（SMIMOTE）来减轻数据不平衡决策树•第8周：在线学习广告范围，并在线学习广告范围，并进行在线广告封锁，程序bilary Blociary Blassing，以及
法院文件号CV-24-00715773-00CL BZAM Ltd。，...
我接受的是，实际上可能是由于可能没有资产可供无抵押债权人提供的事实，最终钟可能会确定它不希望在这种情况下追求其欺诈性的虚假陈述索赔。再次，我只是确定即使这样的索赔成功（或者，以不同的方式，假设出于本动议的目的是有效的），最终的铃铛也无权通过建设性信托而不是损害的科特兰优先考虑。6
司法部宣布在全国范围内协调执法行动，打击新冠肺炎医疗保健欺诈行为
在加州中区，一名实验室老板被指控向 Medicare、HRSA 和一家私人保险公司提交了超过 3.58 亿美元的虚假和欺诈性实验室检测索赔。起诉书称，被告的实验室为养老院和其他有脆弱老年人口的设施以及小学和中学进行了 COVID-19 筛查测试。但为了增加报销金额，被告涉嫌欺诈性地增加了呼吸道病原体小组测试的索赔，尽管订购这些测试的供应商和设施管理人员并不想要或不需要这些测试。同样在加州中区，一名医生被指控策划了一起约 2.3 亿美元的无保险计划欺诈案。这名医生是该国无保险计划的第二大收费人，他涉嫌为有保险的患者提交了虚假的治疗索赔，为未提供的服务开具了账单，并为非医疗必需的服务开具了账单。他涉嫌将超过 1 亿美元的欺诈收益用于高风险期权交易。该医生还与另外两人一起受到指控，涉嫌通过薪资保护计划（PPP）和经济损失灾难贷款（EIDL）计划提交了 70 多份欺诈性贷款申请，并以欺诈手段获取了超过 300 万美元的贷款资金。
机器学习的应用统计
问题8：您构建了一个逻辑回归模型，以预测金融交易是否是欺诈性的（欺诈= 1）。给定输入的值，您获得了预测的概率为0.20。这种预测的概率是什么意思？（选择2。）A.交易有80％的可能性是欺诈性的。B.交易有20％的可能性是非伪造的。C.交易有80％的可能性是非伪造的。D.交易有20％的欺诈行为。答案：C，D问题9：哪种算法使用反复试验来发现哪种动作产生最大的回报？A.监督学习B.无监督的学习C.半监督学习D.强化学习答案：D问题10：以下哪些区别模型参数和超参数？A.模型参数控制学习过程和计算方面，而超参数主要影响模型的预测。B.模型参数的值可以显着影响最佳超参数的选择，而超参数不会直接影响模型参数的值。C.模型参数和超参数在参考影响模型性能的因素时可以互换使用。D.模型参数可以通过训练过程来学习，而在训练模型之前必须设置超参数或使用优化算法进行自动调节。答案：D
统一票务系统（UTS）（启动）模型
虽然本RFP中的信息是出于真诚的准备，但事实并非据称是全面或已被独立验证的。RSRTC，或其任何官员或雇员，其任何顾问或顾问均不对本RFP中所包含的信息的准确性，合理性或完整性承担任何责任或责任RFP是基于或根据任何收件人或其专业顾问提供或提供的任何书面或口头信息，并且在法律允许的范围内以及有关当事方的欺诈性虚假陈述，因此，责任明确违反。
使用机器学习
工程和技术，海得拉巴摘要在线工作平台的扩散已经引起了欺诈性职位发布的增加，给求职者带来了重大风险，并破坏了就业市场的信誉。本研究论文旨在通过利用机器学习技术来解决假职位识别的紧迫问题。主要目标是开发一种能够准确区分真实和欺骗性的招聘广告的强大自动化工具。所提出的方法利用一系列机器学习算法，结合了监督的学习技术和自然语言处理方法，分析和分类职位发布。通过将单个分类器和集成分类器的集成，系统评估和比较结果，有效地检测了网络上的欺诈性工作发布。这项研究强调了对积极主动方法的需求，并承认了骗子采用的动态策略。强调了机器学习模型的连续改进和适应，以领先于不断发展的欺诈策略。最终，这项研究有助于建立更安全的在线工作市场，促进求职者之间的信任，并减轻与欺骗性职位发布有关的财务和情感风险。关键字：机器学习，监督学习，单个分类器，合奏分类器，自然语言处理1。引言在线工作平台的快速扩展为求职者提供了大大增加的机会，为专业发展提供了各种各样的途径。但是，这种增长也引起了一个普遍的问题 - 假职位发布的普遍流行。这些欺骗性的广告不仅使求职者的财务安全处于危险之中，而且对就业市场的整体可靠性和可信赖性构成了严重威胁。应对有效解决方案的迫切需要，本文旨在通过应用机器学习技术来解决伪造职位的问题。随着骗子在数字景观中采用越来越复杂的策略，我们的重点不仅仅是发现了一个动态系统，该动态系统能够适应欺诈性工作清单背后使用的人使用的策略。该项目的主要目标是使用机器学习算法开发强大的自动化工具
Redac子委员会FY2021航空安全研究组合输出报告Paul Wrzesinski，航空燃料高级技术专家命令2150.3C CHG 11-更改美国部门...
subj：FAA合规性和执法计划1。目的。命令2150.3C，更改11（C＆E公告2023-1），讨论了运输部监察长办公室（DOT OIG）对申请人进行申请人的调查的处理，这些申请人对飞行员医疗认证的申请人调查，据称对欺诈性，故意虚假或对Airman医疗申请的不正确事务的申请（VA）的申请（va）的申请（va获得此类福利。 C＆E公告2023-1提供了标准，FAA将处理此类事项，包括在有限的情况下，是放弃法律执法行动的标准。 2。这种变化影响谁。 变更影响所有涉及飞行员医疗证书的调查，报告或处理执法行动的机构人员。 3。 政策变更的解释。 通过DOT OIG调查，FAA意识到，一些退伍军人据称对Airman医疗认证的申请陈述了欺诈性，有意错误或错误的陈述，涉及获得VA残疾福利以及退伍军人获得此类福利的基本医疗条件。 联邦航空局已经确定了有限的情况，即对接受调查的某些退伍军人的禁止法律执法行动提供了安全优势，使得对禁止法律执行诉讼造成的公共利益的损害超过了损害。 在其他情况下，法律执行诉讼将是适当的。命令2150.3C，更改11（C＆E公告2023-1），讨论了运输部监察长办公室（DOT OIG）对申请人进行申请人的调查的处理，这些申请人对飞行员医疗认证的申请人调查，据称对欺诈性，故意虚假或对Airman医疗申请的不正确事务的申请（VA）的申请（va）的申请（va获得此类福利。C＆E公告2023-1提供了标准，FAA将处理此类事项，包括在有限的情况下，是放弃法律执法行动的标准。2。这种变化影响谁。变更影响所有涉及飞行员医疗证书的调查，报告或处理执法行动的机构人员。3。政策变更的解释。通过DOT OIG调查，FAA意识到，一些退伍军人据称对Airman医疗认证的申请陈述了欺诈性，有意错误或错误的陈述，涉及获得VA残疾福利以及退伍军人获得此类福利的基本医疗条件。联邦航空局已经确定了有限的情况，即对接受调查的某些退伍军人的禁止法律执法行动提供了安全优势，使得对禁止法律执行诉讼造成的公共利益的损害超过了损害。在其他情况下，法律执行诉讼将是适当的。要符合这种有限情况的资格，这些退伍军人必须在指定的时间范围内重新申请，并完全且真实地披露了VA残疾福利的收到以及与这些福利相关的潜在医疗条件。