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有效信用卡的机器学习方法...
1,2,3,4 B.Tech学生，计算机科学系，米高梅工程学院。5指南，助理。教授（Mtech。B.E. ），部门 MGM工程学院计算机科学与工程师。 摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。 本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。 通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。 它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。 这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。 关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。 简介B.E.），部门MGM工程学院计算机科学与工程师。摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。简介
更新碳信用融资项目：快速报告
（气候变化），CCRE，CCSD Junray Bautista，PSOD Silvia Cardascia私营部门交易支持部（PSTS）副经济学官员；水资源专家，自然资本和气候；农业，食品，自然和农村发展部门办公室； Sectors Group Karlo De Asis, Senior Safeguards Officer (Social), Private Sector and Pacific Services (OSPP), Office of Safeguards (OSFG) Annabelle Giorgetti, Senior Economist, PSTS, PSOD Swati Jairath, Senior Investment Officer, PSIF1, PSOD b Arianne Bianca Juan, Senior Operations Assistant, PSIF1, PSOD Neeti Katoch, Gender Specialist, Gender Equality CCSD Mischa Lentz，高级投资专家，OPSD，PSOD Philip Paterson，高级投资专家，担保和联合组织，PSOD Arlene Porras，高级保障官员（环境），OSPP，OSFG Toby Toby Nicholas Angier Angier Rees，Samantha Gloria samantha Glora singson Samantha smantha smantha samantha smantha smantha smantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha保障专家（社交），OSPP，
降低通货膨胀法案的清洁电力投资信贷的低收入社区奖金
本文所表达的意见和分析随时可能发生变化。此处包含的任何建议都是一般的，并且不考虑个人或实体的特定情况或适用的管理法律，这些情况可能因管辖权到管辖权而有所不同，并且会发生更改。Andersen税收有限责任公司是Andersen Global的美国会员公司，Andersen Global是一家瑞士Verein，由位于全球的合法独立的独立会员公司组成，以其自己的名义提供服务。Andersen Global不提供任何服务，也不对成员公司的任何行动负责，并且会员公司对Andersen Global或任何其他成员公司的任何行动概不负责。 没有明示或暗示的保修或代表，由Andersen税收有限责任公司制定，Andersen税收有限责任公司也不承担有关此处规定的信息和数据的任何责任。 分发不构成法律，税收，会计，投资或其他专业建议。 收件人应在此处列出的信息之前咨询其专业顾问。 ©2025 Andersen Tax LLC。 保留所有权利。Andersen Global不提供任何服务，也不对成员公司的任何行动负责，并且会员公司对Andersen Global或任何其他成员公司的任何行动概不负责。没有明示或暗示的保修或代表，由Andersen税收有限责任公司制定，Andersen税收有限责任公司也不承担有关此处规定的信息和数据的任何责任。分发不构成法律，税收，会计，投资或其他专业建议。收件人应在此处列出的信息之前咨询其专业顾问。©2025 Andersen Tax LLC。保留所有权利。
潜在的链接信用计划年份：2025-26
本文档是信用计划和战略性蓝图的工具，与国家和全球发展目标（包括可持续发展目标（SDG））保持一致。它重点介绍可持续和气候的农业实践，技术进步，营养安全和包容性的社会经济发展。它认识到现代技术在农业中的现代技术越来越重要，例如无人机，人工智能（AI）和物联网（IoT），强调了这些技术是需要信用支持的新兴领域。PLP通过与利益相关者进行了广泛的咨询，反映了Nabards地区发展经理（DDMS）的集体智慧和经验。它确定了关键的基础设施差距，并为旨在整体农村发展的信用和非学分干预措施提供了可行的见解。今年，Nabard利用技术为有效的信用预测准备数字PLP。该新一代文档具有标准化的结构，覆盖范围和数据指数。它几乎已经消除了手动干预措施，这是数据驱动环境的基础。我们认为，这种数字PLP将是赋予印度农村地区权力并满足农村生态系统中所有利益相关者的需求的催化剂。
评估土地权属和产权对乌干达信贷获取的影响
在进行计量经济学分析之前，深入研究描述性统计数据可以为理解和解释数据奠定坚实的基础。在 3,890 个农村家庭中，75% 为传统土地保有权，5% 为永久土地保有权；其余为马洛土地保有权（19%）和租赁土地保有权（1%）。有趣的是，除传统土地保有权外，所有土地保有权都集中在该国的某个地区：大多数永久土地保有权在西部地区（61%），马洛土地保有权集中在中部地区（98%——这并不奇怪，因为马洛土地保有权主要适用于位于乌干达中部的布干达王国），租赁土地保有权也主要在中部（61%）；但传统土地保有权遍布该国其他地区（东部 39%，西部 31%，北部 28%；见表 3）。
预期信贷损失（ECL）-KPMG LLP
纸张的组织如下。本节提供了论文的介绍。后续部分概述了ECL框架和强大框架实现的关键要求。第三节提供了ECL框架的关键组成部分。第四节根据监管指南和行业最佳实践概述了验证不同模型和框架的关键注意事项。第五节概述了任何FI在实施ECL框架时面临的关键挑战以及如何克服这些挑战。第六节概述了由于ECL框架的实施以及FIS如何更好地为此类影响做准备而受到影响的关键领域。第七节就印度FI如何实施强大的ECL框架提供了结论。
在线学习指南英语教学通信伦理SLP（单位STD 8962，维护和适应口头交流，5个学分，NQF 2，Versi
（1.0）如何在本指南中使用本在线活动指南，您将遇到某些重新出现的“捕捉单词”。这些“捕捉单词”每个都代表了学习过程的某个方面，其中包含信息，这将帮助您识别和理解这些方面。以下是这些“捕捉单词”及其代表的列表。总的来说，这个SLP教候选人如何道德交流。（1.1）定义：定义是什么意思？每个学习字段的特征是独特的术语和定义 - 正确了解和使用这些术语和定义很重要。这些术语和定义以这种方式在整个指南中突出显示。（1.2）活动您将被要求完成至少一项活动，即可能是小组活动或个人活动。请记住要完成活动，因为协调员将评估它，这些活动将成为您证据投资组合的一部分。活动，无论是小组还是个体活动，都将由本在线活动研究指南描述。（1.3）某些概念或原理的示例示例将在本在线活动指南中显示，以帮助您更轻松地将其化为上下文。（1.4）我怎么样？这些“捕捉单词”表示我们已经介绍的概念的摘要，并为您提供了评估自己的进度和 /或向主持人提出问题的机会，如果您仍然不确定所列出的概念。（2.2）使用各种策略来维持沟通。（2.3）适应语音以适应文化敏感性而不会失去自己的意义。（2.0）当您实现（通过）在线SLP（2.1）时，您将能够在正式和非正式环境中自信地交谈，并在与其他人的互动中积极倾听想法和信息。（2.4）使用语言结构和约定的知识来塑造或解码陌生的词汇或构造的含义。（2.5）以重点和连贯的方式组织和呈现信息。（2.6）识别并解释说话者如何影响听众。（3.0）本在线短暂学习计划（SLP）的先决条件堡垒没有此简短学习计划（SLP）的先决条件，因此，在学生注册此SLP之前，没有假定没有学习学习。这意味着任何在功能上识字和数字的人都有资格注册该NQF 2短学习计划。（4.0）学习成果在线英语教学交流道德是指我们的Heed Ngo及其Heedmorine Institute的无可挑剔的公司交流文化，这是由一系列道德原则所支持的，这些原则在