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Muyinatu A. Lediju Bell
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介导的环呼定分解聚合：合成...
摘要 - Q学习已成为增强学习工具包的重要组成部分，因为它在1980年代的克里斯·沃特金斯（Chris Watkins）论文中引入了。在原始表格公式中，目标是精确地计算出折扣成本优化方程的解决方案，从而获得马尔可夫决策过程的最佳策略。今天的目标更为适中：在规定的功能类中获得近似解决方案。标准算法基于与1980年代公式相同的体系结构，其目的是找到一个求解所谓的投影贝尔曼方程的价值函数近似。虽然增强学习一直是一个活跃的研究领域，但几乎没有理论提供这些Q学习算法的融合条件，甚至存在该方程的解决方案。本文的目的是表明，只要函数类是线性的，并且用于训练的输入是ε-绿色策略的一种形式，并且具有足够小的ε。此外，在这些条件下，就界限参数估计而言，Q学习算法是稳定的。融合仍然是众多研究主题之一。
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
引用； Bello O.A.，Folorunso A.，Ejiofor O.E.，Budale F.Z.，Adebayo K.和Babatunde O.A. （2023）增强欺诈p
摘要：随着数字支付方法的增殖，预防金融交易的欺诈行为变得越来越重要，并且网络犯罪分子采用更复杂的技术。基于规则的传统系统在仍在使用的同时，通常在检测复杂和不断发展的欺诈模式方面缺乏。机器学习（ML）方法提供了一种强大的替代方案，提供了动态和适应性解决方案，以增强预防欺诈。此摘要探讨了金融部门采用的各种ML技术来减轻欺诈风险。监督的学习模型，例如逻辑回归，决策树和神经网络，被广泛用于欺诈检测。这些模型经过历史交易数据的培训，以识别指示欺诈活动的模式。一旦受过培训，他们就可以将新的交易归类为合法或可疑的，以高精度。无监督的学习技术，包括聚类和异常检测，对于识别新型欺诈特别有用
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
环路中的三体纠缠和贝尔非局域性......
摘要 在本文中，我们在具有 CP 破坏相互作用的标准模型背景下，研究了三体 H → γ l ¯ l 衰变（l = e ， μ ， τ ）的量子纠缠特性，该模型位于轻子汤川区。我们的目的是阐明最终光子、轻子和反轻子在相空间中的纠缠分布。这些罕见的希格斯玻色子衰变发生在 1 圈水平，通过计算并发度和研究贝尔非局域性，为研究三体系统中基本相互作用的量子关联提供了独特的机会。此外，我们还探讨了衰变后和自蒸馏现象。多体纠缠测度比二体情况下的纠缠测度具有更丰富的结构，因此在对撞机现象学中值得更多关注。在这一方面，我们分析了这些三体希格斯玻色子衰变的新可观测量，这些可观测量可以扩展到高能范围内的其他多粒子系统。我们发现纠缠在最终粒子之间表现出来，偶尔在特定的运动学配置中达到最大纠缠状态。此外，这些衰变通道对于贝尔非局域性测试很有前景，但这种可观测量中的 CP 效应被轻子质量抑制。
2023年报告 - 与供应链中的强迫劳动和童工作斗争。由贝尔·德克萨斯（Bell Textron）加拿大有限公司（Bell Textron Ltd.）
尽管贝尔加拿大尚未启动正式的过程来识别其供应链的领域，这些供应链带有强迫劳动或童工的风险，但贝尔加拿大承认可能存在风险。因此，贝尔加拿大已将合同规定与需要遵守相关法律及其供应商法规遵守的直接供应商纳入其供应链协议。此外，贝尔加拿大使用了一种媒体筛查工具，该工具旨在识别有关直接供应商的不利媒体，包括供应商过去使用强迫劳动或童工的任何指控。最后，鼓励员工和供应商报告违反供应商法规的行为。贝尔加拿大致力于创造一个环境，个人可以在不担心报复的情况下提出问题或疑虑。