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doi：https：//doi.org/10.37745/ijdee.13/vol11n390112引用：Bello O.A. （2024）数据分析在增强新兴的金融包容性
摘要：金融包容性，被定义为获得金融服务机会的可用性和平等性，是新兴经济体经济发展的关键因素。然而，各种障碍，例如地理，社会经济，技术和监管限制，阻碍了其广泛采用。数据分析是克服这些障碍并增强财务包容性的强大工具。本评论探讨了数据分析如何通过替代数据源，个性化金融产品和服务，增强金融知识并促进数字付款和交易，改善和理解未银行和账户不足的人群，改善信用评分和风险评估。来自各种新兴经济体的案例研究说明了实用的应用和成功案例，例如肯尼亚的移动货币平台M-Pesa，印度的数字贷款计划利用Aadhaar和UPI，以及基于区块链的金融包容性工作。这些示例强调了数据驱动解决方案在弥合金融包容性差距中的变革性影响。尽管潜在的潜力很有希望，但必须解决诸如数据隐私和安全问题，基础设施限制，监管障碍以及偏见风险之类的挑战，以确保公平的收益。政策建议包括促进公私合作伙伴关系，促进开放数据计划，实施支持性监管框架以及对数字基础设施和扫盲的投资。通过利用这些创新，新兴经济体可以实现可持续发展目标，推动经济增长，并大大降低贫困水平。新兴技术和趋势，包括AI的进步，区块链技术的扩展以及金融服务中物联网（IoT）的整合，为增强金融包容性提供了新的途径。本评论强调了数据分析在创建包容性金融生态系统中的关键作用，并概述了政策制定者和金融机构的战略途径。关键字：数据分析，金融包容性，经济
doi：https：//doo/10.3745/ejcsit.2013/vol18412引用：美丽的O.A.，Mohammed D.，Folurunse A.和A.A. （2024）ai-driv
doi：https：//doi.org/10.37745/ejcsit.2013/vol11n684102引用：Bello O.A.，Ogundipe A.，Mohammed D.，Folorunso A.和Alonge O.A.（2024）在美国金融交易中实时欺诈检测的AI驱动方法：挑战和机遇，《欧洲计算机科学与信息技术杂志》，121（6），88-106，摘要：金融交易中的欺诈行为仍然是对美国金融部门的重大挑战，需要发展高级检测机制。传统方法通常受其反应性的限制和无法实时处理大量数据的限制，越来越多地被AI驱动的方法补充并取代。本文探讨了人工智能在实时欺诈检测中的应用，突出了这些技术的潜在好处，挑战和未来方向。驱动的技术，例如机器学习算法，深度学习模型和自然语言处理，为识别和减轻欺诈活动提供了强大的解决方案。有监督和无监督的学习方法以及异常检测技术提供了检测可能表明欺诈的异常模式和行为的能力。混合模型的集成增强了这些系统的准确性和可靠性。实施AI驱动的欺诈检测系统涉及挑战，例如确保数据质量，解决隐私问题以及实现实时处理的可扩展性。此外，平衡模型绩效与法规合规性和道德考虑仍然是一个关键问题。尽管面临这些挑战，但AI技术的进步带来了巨大的机会。增强了数据分析，金融机构和AI公司之间的协作工作以及监管支持可以推动创新并提高欺诈检测能力。来自领先的金融机构的案例研究证明了AI驱动方法在降低欺诈率和提高运营效率方面的有效性。随着AI技术的不断发展，其在欺诈检测中的应用
使用计算机视觉进行攀爬等级分类-CS231N
月球板是攀岩社区中的标准化攀岩板弹出板，攀岩概率分为离散类别。当前，没有完美的分类器来确定概率的等级。在这里，我们提出了一种新颖的方法，用于通过提供爬升的图像作为视觉模型的输入来攀登月板攀爬。为此，我们制定了一个数据集，其中每个攀登都有一个相应的图像，其中可用。然后，我们训练了定制的CNN和预定型模型，以将这些攀爬分类为正确的难度。我们在测试数据集上实现了40％的性能，这与先前的非视觉方法相当。由于数据集显着不平衡，因此我们试图通过平均加权不同类别来平衡学习。在以这种方式平衡学习的同时，并不能改善总体结果，但导致平均班级准确性的显着提高。这里提出的另一个新颖的方法是将这个问题构建为回归而不是分类：这导致稍差的恢复，但批判性地，逐一的准确性（我们也认为，当问题放在邻近的困难中时，它是正确分类的）。最后，我们显示了显着图，以指示模型用于分类的特征，以及对错误分类问题的定性讨论。
采用 DINOv2 的脑成像基础模型... - CS231n
近年来，随着 Transformer 等深度学习技术的飞速发展，深度学习已逐渐融入社会的各个领域，用于处理音频、语言和视觉等各种任务。深度学习有助于减轻医疗负担并解决复杂问题，例如模拟蛋白质折叠。随着强大的 Transformer 模型的不断发展，最近的一个重点领域是开发基础模型，以迈向通用人工智能。DINOv2 是一种最近发布的稳健特征提取模型，作为基础模型，在执行各种医疗任务（例如疾病分类和器官分割）方面取得了良好的效果。在本文中，我们尝试将 DINOv2 编码器集成到不同的模型中，从简单的自动编码器模型到更复杂的卷积 Transformer 模型，以解决更复杂的 MRI 成像图像配准问题。结果表明，DINOv2 在 Transformer 模型中有望用于解决 MRI 配准问题，未来需要研究如何集成 DINOv2 以实现更强大的 MRI 配准特征提取。
对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N
生成对抗网（GAN）[4]被提议为计算机视觉领域中的生成建模框架。gan从训练数据样本中学习了概率分布，因此从Random Noises生成了新图像。此“学习和生成”机制建立在对手上，一个分类器作为判别模型，以确定是否直接从数据中采样图像还是由发电机生成，也是另一个具有从随机噪声生成图像的代理组件。损失功能鼓励发电机使歧视器将生成的图像分类为实际数据。正如CS231N讲座中所讨论的那样，由于生成模型的本质是检测现有数据中的概率密度，然后对Vanilla Gan及其变体产生，因此这些gan犯罪者的最终输出的最终输出被模型为输入图像的可能性，是从数据中采样的实际图像，而不是生成的。这在以前的工作中被证明是有效的。但是，我们可以考虑其他方法，其中之一是Wasserstein-Gan（Wgan），它不训练歧视者（评论家）作为分类器输出
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
从海报中推断电影流派-CS231N
将他们的海报分类为正确的流派是一个问题，它可以使自己可以卷积的网络网络进行卷积，并且可以证明对广告商，制作人和观众带来了巨大的好处，因为它可以帮助观众与观众更容易使观众与观众更容易使观众与Browse and Browse and browse and browse and browse和sece lect se lect电影相结合。Movie-Genre分类的先前工作已经尝试从海报中提取低级功能，使用电影本身的功能以及使用KNN和NaéveBayes的标准Resnet50体系结构。在本文中，我探讨了更深入的预先训练的传统网络（如VGG19和Resnet101）以及Alexnet的应用，以探索转移学习的生存能力和此问题的不同架构。使用IMDB电影海报数据集使用Resnet101实现了42％的最高准确性。 其他网络似乎很好地表明，改进的表现可能更多地取决于平衡数据集和功能工程，而不是在这3个网络架构之间进行更改。使用IMDB电影海报数据集使用Resnet101实现了42％的最高准确性。其他网络似乎很好地表明，改进的表现可能更多地取决于平衡数据集和功能工程，而不是在这3个网络架构之间进行更改。
b'其次，我们定义一个模拟元素池 P ( \xcb\x9c A, N MO )，其中包含所有独特的单量子比特和双量子比特激发演化，分别为 180 \xcb\x9c A ik ( \xce\xb8 ) 和 \xcb\x9c A ijkl ( \xce\xb8 )，其中 i、j、k、l \xe2\x88\x88{ 0 , N MO \xe2\x88\x92 1 } 。该池的大小为 || P ( \xcb\x9c A, N MO ) || = N MO 2 +3 N MO 4 。181'
b'其次，我们定义一个模拟元素池 P ( \xcb\x9c A, N MO )，其中包含所有独特的单量子比特和双量子比特激发演化，分别为 180 \xcb\x9c A ik ( \xce\xb8 ) 和 \xcb\x9c A ijkl ( \xce\xb8 )，其中 i、j、k、l \xe2\x88\x88{ 0 , N MO \xe2\x88\x92 1 } 。该池的大小为 || P ( \xcb\x9c A, N MO ) || = N MO 2 +3 N MO 4 。181'