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基于逻辑回归，Randomforest，XGBoost和Adaboost的贷款默认预测研究
在金融领域，信用风险是与抵押，信用卡和其他类型贷款有关的常见现象。总是有可能借款人不会全额偿还贷款。与贷款申请有关的风险评估是贷款机构在残酷市场和盈利能力中生存的主要问题。贷款机构每天从消费者那里收到许多贷款申请，但并非所有这些贷款都得到了批准。这些机构使用各种技术来评估申请人的信息，以便做出最佳选择。尽管如此，许多人未能每年支付贷款。贷方必须处理这种巨大损失[1]。人工智能技术可以实现深度挖掘和分析大数据，以应对金融技术带来的财务风险和挑战。与传统专家评级的缺点相比，用于预测银行信用贷款违约的机器学习模型表现更好[2]。人工智能可以利用大数据和机器学习技术来分析借款人的个人信息，信用记录和其他相关数据，从而帮助银行和其他金融机构评估信贷风险并做出更准确的贷款决策。作为一种新兴技术，人工智能无疑将成为金融业发展的巨大推动力。它将降低客户贷款的违约率，并使银行的资本流程过去正常，银行和其他金融机构经常使用人工分析来确定客户的信用。基于以前的数据，人工信用分析是一种效率低下且耗时的方法。它无法处理大量数据，例如机器学习。同时，人工信用分析的准确性远低于机器学习的准确性。机器学习可以发展更多自动化
使用机器学习的贷款默认预测模型...
摘要。银行贷款违约是可能影响银行业务的重要问题之一。为了避免这样的问题，银行需要分析大量数据，因此机器学习（ML）用于帮助做出准确的贷款批准决策。但是，在任何数据集中，贷款违约的存在都很小，这可能导致阶级失衡和预测偏见。另一个问题是存在可能导致预测模型的无关变量。因此，本研究的目的是通过将机器学习分类器与功能工程和数据集进行重新采样来克服这两个问题，以产生准确的预测。因此，本研究评估了四个机器学习分类器的性能，即K-Nearest邻居（KNN），逻辑回归（LR），决策树（DT）和随机森林（RF），在贷款俱乐部的公共默认贷款数据集上。应用数据预处理后，提出的方法使用该功能工程来根据特征相关性消除无关的功能。然后，将自适应合成抽样（ADASYN）应用于管理类别问题。实验结果表明了模型过度拟合问题的严重性，因为四个模型在功能工程和ADASYN方面的表现更好，并且准确性的显着增强。在这四个模型中，增强的RF模型在准确性，精度，灵敏度，特异性，F1分数和AUC方面，分别为0.95、0.97、0.96、0.8、0.94和0.88。关键字：银行贷款批准，贷款默认，机器学习算法，预测模型，类不平衡，功能工程
默认模式网络 20 年：回顾与总结
默认模式网络 (DMN) 的发现彻底改变了我们对人类大脑运作方式的理解。在这里，我回顾了导致发现 DMN 的发展，提出了个人反思，并思考了我们对 DMN 功能的认识在过去二十年中是如何演变的。我总结了研究 DMN 在自我参照、社会认知、情景和自传体记忆、语言和语义记忆以及走神方面的作用的文献。我确定了统一的主题并提出了关于 DMN 在人类认知中的作用的新观点。我认为 DMN 整合并传播记忆、语言和语义表征，以创建一个反映我们个人经历的连贯的“内部叙事”。这种叙事对于构建自我意识至关重要，塑造了我们如何看待自己和与他人互动，可能在儿童时期的自我导向言语中具有个体发生起源，并构成了人类意识的重要组成部分。
e-pocurement解决方案业务流程更改1。创建报价请求（RFQ）1.1系统将默认为低于最小的ADVE
在EPS上捕获，即选择了正确的成功投标者。一旦实现了奖励过程，就无法逆转此类决策，因为这将影响系统上数据的可信度，这些数据将影响提供的信息，这些信息将影响支持审计跟踪的信息，以及从系统中汲取的绩效信息的可信度，并包含在季度系统洞察报告中，并包含在季度洞察报告中，并将其作为对省级委员会的其他各种杂物报告。省级财政部接受机构在捕获此信息时会谨慎行事，该信息将不时地用于报告和发布。8.2 PT指出，在某些情况下，成功投标者可能无法提供
婴儿大脑区域大脑血流增加默认模式网络的支持出现
抽象的人类婴儿的特征是在整个寿命中大多数快速的区域脑血流（RCBF）增加以及基本脑系统默认模式网络（DMN）的出现。然而，婴儿RCBF如何在整个大脑中的时空变化以及RCBF增加如何支持功能网络（例如DMN）的出现仍然未知。在此，通过获取包括伪连续的动脉旋转式灌注MRI和48位横断面的48位婴儿的静止功能性MRI，我们阐明了未经预言的4D时空女神RCBF RCBF框架和区域生理学涉及Infcunce，我们阐明了48位婴儿的静止状态MRI。我们发现，与视觉和感觉运动网络相比，DMN中的RCBF更快。我们还发现，在DMN中特别发现RCBF和网络强度的增加，这表明局部血液流量更快地增加了DMN成熟中的外交代谢需求。这些结果提供了对脑功能网络出现的生理机制的见解，并对脑部疾病的网络成熟改变具有重要意义。
升级版 ArmylgnitED 中的士兵补偿信息指南 1. 补偿行动。a. 士兵如果收到电子邮件通知或 ArmylgnitED 消息，要求对任何财政年度 (FY) 的学费援助 (TA) 或认证援助 (CA) 资助课程进行补偿，则必须在公布的暂停日期之前完成补偿方法，该日期在其 TA/CA 请求中注明。如果没有公布成绩，则暂停日期为最终成绩到期日后的 30 个日历日，或不及格成绩公布日后的 30 天。补偿方法包括一次性付款、工资扣除计划（最长 6 个月）或补偿豁免请求（仅适用于“W”等级）。如果士兵在暂停日期之前未处理这三种方法中的一种，则将启动默认的一次性付款。士兵必须在公布的暂停日期之前完成他们的补偿行动。b. 对于成绩不合格的 FY22 及更早课程。本科成绩为 D 及以下、研究生成绩为 C 及以下的 TA 课程的补偿豁免请求仅针对 FY22 及更早课程进行考虑。打算为成绩不合格的 FY22 或更早课程申请补偿豁免的士兵仍必须在 ArmylgnitED 中选择补偿付款方式（一次性付款或工资扣除计划）并在 30 天的暂停期内提交补偿豁免请求包。在此消息之前已在 ArmylgnitED 中收到补偿通知的士兵必须在 2 月 15 日之前提交补偿豁免包。只有当 ACCESS 不批准他们的补偿豁免请求时，才会使用士兵选择的补偿偿还方法。追偿豁免请求包必须提交至以下电子邮件地址 - usarmy.knox.hrc.mbx.tagd-aces@army.mil，并包括以下内容：
升级版 ArmylgnitED 中的士兵补偿信息指南 1. 补偿行动。a. 士兵如果收到电子邮件通知或 ArmylgnitED 消息，要求对任何财政年度 (FY) 的学费援助 (TA) 或认证援助 (CA) 资助课程进行补偿，则必须在公布的暂停日期之前完成补偿方法，该日期在其 TA/CA 请求中注明。如果没有公布成绩，则暂停日期为最终成绩到期日后的 30 个日历日，或不及格成绩公布日后的 30 天。补偿方法包括一次性付款、工资扣除计划（最长 6 个月）或补偿豁免请求（仅适用于“W”等级）。如果士兵在暂停日期之前未处理这三种方法中的一种，则将启动默认的一次性付款。士兵必须在公布的暂停日期之前完成他们的补偿行动。b. 对于成绩不合格的 FY22 及更早课程。本科成绩为 D 及以下、研究生成绩为 C 及以下的 TA 课程的补偿豁免请求仅针对 FY22 及更早课程进行考虑。打算为成绩不合格的 FY22 或更早课程申请补偿豁免的士兵仍必须在 ArmylgnitED 中选择补偿付款方式（一次性付款或工资扣除计划）并在 30 天的暂停期内提交补偿豁免请求包。在此消息之前已在 ArmylgnitED 中收到补偿通知的士兵必须在 2 月 15 日之前提交补偿豁免包。只有当 ACCESS 不批准他们的补偿豁免请求时，才会使用士兵选择的补偿偿还方法。追偿豁免请求包必须提交至以下电子邮件地址 - usarmy.knox.hrc.mbx.tagd-aces@army.mil，并包括以下内容：
人工智能中设计和默认的隐私沙盒 ...
针对侵犯人权的风险实施适当的问责措施。2019 年，工商监管局 (SIC) 发布了以下文件：(i) 电子商务个人数据处理指南 1 ；(ii) 营销和广告个人数据处理指南 2 ；(iii) 个人数据国际转移问责原则实施指南 3 。在所有这些文件中，建议在设计和默认时纳入隐私、道德和安全。此外，建议进行隐私影响评估 (PIA)。
在默认和复杂的神经认知状态期间不受控制的室外环境中EEG光谱功率的外部有效性的分析
摘要：传统上，定量脑电图（QEEG）研究收集在受控实验室环境中的数据，这些数据限制了科学结论的外部有效性。为了探测这些有效性限制，我们使用移动脑电图系统记录了人类参与者的电生理信号，而他们位于受控的实验室环境中，并且一个不受控制的户外环境表现出了几种适度的背景影响。参与者在这些录音期间执行了两项任务，其中一项与几个复杂的认知功能（数字，注意力，记忆，执行功能）相关的大脑活动，而另一个引人入胜的脑活动。我们计算了三个频带（theta：4-7 Hz，alpha：8-13 Hz，低β：14–20 Hz）的EEG光谱功率，其中已知EEG振荡活性与这些任务参与的神经认知状态相关。null假设的显着性测试产生了每项任务所涉及的神经认知状态的典型脑电图效应，但在默认的大脑状态期间两个背景记录环境之间只有beta波段功率差。贝叶斯分析表明，其余的环境无效不太可能反映测量不敏感性。这种总体结果模式支持实验室脑电图功率的外部有效性，用于在中度不受控制的环境中参与的复杂和默认神经认知状态。