XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDefa
深入探讨信用风险和违约预测技术
稿件审核：提交给 Bank Quest 的每篇文章首先由编辑审核总体适用性。然后，文章可能由主题专家审核。根据专家的建议，编辑决定文章是原封不动地接受、修改还是拒绝。如果文章被考虑入选，专家建议的修改（如果有）将传达给作者以供采纳。作者应修改文章并重新提交，以供编辑做出最终决定。编辑有权更改此程序。
威廉玛丽法学院默认生成式人工智能政策
生成式人工智能可用于以类似于 Google 等搜索引擎的方式进行研究、纠正语法以及用于完成作业的其他功能。允许使用常见文字处理软件中包含的功能。这包括 Microsoft Word、Google Docs 和 Grammarly 的拼写和语法纠正以及自动补全功能（但不包括 Grammarly 的生成式人工智能功能）。
使用机器学习算法的贷款默认预测
本研究对使用机器学习算法（MLAS）从2020年到2023年进行了系统文献综述（SLR）。批判性地检查了从传统统计模型到评估信用风险的高级ML技术的过渡，重点是银行业对可靠的默认预测方法的需求。评论强调了随机森林算法在各种研究中对复杂数据集的出色处理和预测准确性的优势。此外，它将Kaggle确定为研究数据集的关键来源，强调了可访问和全面数据在开发有效的预测模型中的重要性。本文还概述了未来的研究方向，强调了大数据分析的整合，复杂的合奏方法的应用以及深度学习技术的潜力。承认某些局限性，例如研究的时间重点和数据库选择标准，它要求持续的研究以探索新兴趋势和方法论。该发现旨在指导研究人员和从业人员增强贷款默认预测模型，从而有助于更有效的信用风险管理策略。
在...
s no empr_code机构名称1 62000000020000905 30 MW Nellore热电站（APSEB）2 62000000000030001101 National Lodge 3 6200000005000000403 APSIDCO陶瓷工厂汽车手机，5 62000000090000803 Zamin Ryot Pabt 6 62000000110000499 P.V.Subbaiah Slate工厂7 62000000120000803 BHAGWAN PRESS 8 6200000000130000902 L.V.Ramana Reddy＆Co 9 62000000140000506 Ravi Iron＆Steel Works 10 6200000000160000606 Krishan Engg。作品11 620000001700005022 NELLORE不锈钢工业12 62000000180000502 DECCAN工业工程13 6200000000190000802 Nellore Strawor Boards 14 62000000210000006 Parameswara Oil Mill 15 62000000200000000101 ABHIRS MILLS MILLS MILLS MILLS MILLS MILLS MILLS MILLS MILLS MILLS MILLS MILLS PVT。ltd 16 62000000260000406克里希纳工业（Rayalaseema spun Pipes）17 6200000000270000405 RAVI INSULUTATIONCO。1862000000290000604 CANTINENETALALETALALETALALETALALETALALETALALETALETALECHETALECHETALETALECHETALECH HITECHECH ELECTRONICS（P）LTD。 19 62000000310000802 KAPARDI稻草板20 62000000320000407云母砖与联盟工厂21 6200000000330000699 G.V.V.V.FABRICATING CO.22 620000000000003400802 APSEB研讨会（中央商店）25 62000000380000607 Indo National Ltd。 26 62000000400000002 Nellore Dist。合作。牛奶生产商联合有限公司。 27 62000000410000599 AP ZARI MFG合作社有限公司。 28 62000000420000704 APSRTC总线仓库29 62000000430000905 Weber Electric（P）Ltd。 30 62000000440000301 Annapurna昆虫剂31 62000000450000306 Vinlon Synthetics（P）Ltd。 32 62000000460000299 Nellore重新交易公司33 62000000470000699 Bhavani Elec。Mech。inds。作品34 62000000480000099印度种子公司35 62000000490001102 Chandra Bhavan 36 6200000000500001002 NELLORE CENTRAL CENTRAL COM-COM-COM COMS商店有限公司。 37 62000000510000699国家硬件行业38 62000000520000802超金重新阅读公司39 6200000000540000400405 United Mosaics 40 62000000560000199 B.V.V.B.V.B.V.BROTHERS PHARMOTHER PARMATHICALS 41 620000000000570001102 KOMALA＆LODS（ 62000000580001102新现代咖啡馆43 62000000590000699东方工业44 620000006000009011 SRI VENKATESWARA SAW SAW MILL 45 62000000610000699数字数据公司46 620000000000000000099 Girijan Co-Op Marketserce。 47 62000000630001102 Nirmala Wines Bar＆Restaurant 48 62000000640001102酒店Swapna
新兴经济体的货币政策和主权风险（NK-违约）
本文建立了一个包含主权违约风险的新凯恩斯主义模型。通货膨胀由前瞻性企业设定，货币政策是利率规则，财政政府长期借入外部资金，并可选择违约。在此框架下，违约风险通过预期渠道产生通胀压力，而紧缩的货币政策则抑制了财政过度借贷。该模型揭示了新兴市场数据中的暂时性通胀事件、通胀的短暂飙升、利差和国内政策利率。随着利差上升，企业在违约期间预期未来通胀上升，从而提高价格。货币政策收紧，从而降低通胀，并通过约束政府借贷来帮助降低利差。这些货币-财政相互作用意味着，实施灵活的价格分配可能不是货币政策的最佳选择。
搜索引擎默认值的竞争效果
在Landmark Antrust Case U.S.v。Google中，Google被指控通过支付设备制造商和Web浏览器来垄断互联网搜索市场，以使Google成为其产品上的默认搜索引擎。为了研究这些合同，我介绍了两侧搜索平台之间的新型竞争模型，其中之一是主导的。搜索算法“学习”并随着使用而改进，在消费者方面创建网络效果。平台从广告商那里赚取所有收入，并根据质量竞争消费者。默认会创建“推动”消费者向默认平台“推动”的切换成本。由于算法学习，即使是小的切换成本也可能具有显着的竞争效果。当主导平台的默认值涵盖了很大一部分搜索处理时，这会在大多数合理的条件下降低消费者福利。但是，落后平台狭窄的默认合同可以通过刺激竞争来提高福利。有限的默认合同也可能有助于促进进入。
默认模式网络在实时使用EEG
摘要 - 心理健康障碍会影响全球无数人，并对精神卫生服务提出了一个重大挑战，这些服务正在全球范围内的需求挣扎。最近的研究表明，大脑的默认模式网络（DMN）的活动可以证明是在监测患者从抑郁症中康复的洞察力，并已被用作治疗靶点本身。存在使用功能性磁共振成像来复制针对DMN连接性的最新治疗方案，使用脑电图（EEG）的更经济可扩展的模态。这项工作的目的是验证使用公开可用数据集应用于脑电图数据的实时DMN检测方法的准确性。使用隐藏的马尔可夫模型来识别12个状态静止状态网络，这项工作的总体DMN检测准确性为95％。此外，该模型能够在基线和计算出的DMN分数占用率之间实现0.617的相关性。这些结果证明了实时分析通过脑电图数据有效识别DMN的能力，从而为进一步的应用程序提供了监测和治疗心理健康障碍的途径。
朝着基于机器学习的公司贷款默认预测模型
摘要 - 作为银行体系的核心业务是借入货币，然后将其取回，贷款违约是商业银行最关键的问题之一。随着数据分析和人工智能，从历史数据中提取有价值的信息，以降低其损失，银行将能够对客户进行分类并预测信贷还款的可能性，而不是依靠传统方法。由于大多数实际的研究都集中在个人的贷款上，因此本文的新颖性是处理公司贷款。其主要目标是提出一个模型，使用选定的机器学习算法解决问题，以将公司分为两个类，以便能够预测贷款违约者。本文深入研究公司贷款默认预测模型（CLD PM），该模型旨在预测公司中的贷款违约。该模型以CRIRP-DM流程为基础，从理解公司要求并实施分类技术开始。数据采集和制备阶段对于测试所选算法至关重要，该算法涉及逻辑回归，决策树，支持向量机，随机森林，XGBoost和Adaboost。使用各种指标，即准确性，精度，召回，F1分数和AUC评估该模型的功效。随后，使用摩洛哥房地产公司的实际贷款数据集对该模型进行审查。调查结果表明，随机森林和XGBoost算法的表现优于其他算法，每个度量标准都超过90％。这是通过将SMOTE作为一种过采样方法来完成的，鉴于数据集的不平衡。此外，当专注于财务报表时，选择了五个最重要的财务比率和该公司的年龄，随机森林擅长预测结果良好的违约者：准确性为90％，精度为75％，召回50％，F1得分为60％，AUC为77％。
NetBackuptm flex量表默认情况下安全
Veritas Technologies是安全多云数据管理的领导者。超过80,000个客户（包括财富100强的91％）依靠Veritas，以帮助确保其数据的保护，可恢复性和遵守情况。veritas以大规模的可靠性而闻名，这为客户所需的弹性提供了与网络攻击威胁的中断，例如勒索软件。没有其他供应商能够通过单个统一的方法来匹配Veritas执行的能力，并支持800多个数据源，100多个操作系统和1,400多个存储目标。由云量表技术提供支持，Veritas今天正在为自动数据管理的策略提供，从而降低了运营开销，同时又提供了更大的价值。在www.veritas.com上了解更多信息。在@veritastechllc上关注我们。
通过抵押违约适应气候变化...
*邓：威斯康星大学麦迪逊分校（电子邮件：yongheng.deng@wisc.edu）;汉：威斯康星大学 - 麦迪逊分校（电子邮件：chan74@wisc.edu）； Li：Sun Yat-Sen University，（电子邮件：liteng27@mail.sysu.edu.cn）; Riddiough：威斯康星大学麦迪逊分校（电子邮件：timothy.riddiough@wisc.edu）。我们要感谢Sumit Agarwal，Shanjun Li，Roger von Haefen，以及在2022年2022年北美经济学会的北美夏季会议上，城市经济协会第12届欧洲欧洲夏季会议（米兰，意大利米兰），意大利第12届欧洲欧洲会议，202222年，伊uia族国民会议（Washington dc），佛罗里达州的投资，佛罗里达州的投资，佛罗里达大学，佛罗里达州的投资，佛罗里达州的投资，佛罗里达州，佛罗里达州。新加坡管理大学，新加坡新加坡，北华大学的Hang Lung房地产中心，北京大学的广胡岛管理学院，北京大学国家发展学院（NSD）以及Nankai大学的金融学院，以表彰他们的有用评论。错误是我们的。