本文件所含信息是 NCCP 和 ISMO 或 IHS 专业人员对目前接受的治疗方法的看法的共识声明。任何寻求应用或查阅这些文件的临床医生都应根据个人临床情况使用独立的医学判断来确定任何患者的护理或治疗。使用这些文件是处方临床医生的责任,并受 HSE 使用条款的约束,该条款可在 http://www.hse.ie/eng/Disclaimer 上找到
资料来源:Banca IFIS研究部门对EBA“风险仪表板”报告的阐述,基于加权平均值的NPL比率。注意*:这些数字排除了英国的价值,该价值在2020年不再是欧盟的成员。请注意,在EBA报告中,互换使用术语受损的暴露(NPE)和受损贷款(NPL)。根据EBA定义,欧元区的NPE比率和默认率的计算考虑了重要的银行。欧盟重要的银行是大型银行,其非国内暴露水平很高,其特征是NPE比率较低的国内曝光。根据这一合理,欧盟指标始终低于国家一级或特定客户群的指标。市场观看NPL 5
2019 年 10 月 10 日至 12 日,瑞典中央银行禧年基金会慷慨赞助了在伊斯坦布尔瑞典研究所举办的国际研讨会。研讨会原定名为“文体大师的接受:对叙利亚古代晚期超级英雄的重读和重塑”。我们非常感谢参加研讨会并为文体主义这一主题贡献知识和辩论的学者。这是一个有趣而难忘的时刻,在我们大多数人因疫情而隐居之前。从 2020 年开始的长期隐居导致该卷的开发延迟,但现在我们很高兴能够汇集这里介绍的大量研究。我们非常感谢与我们合作出版此书的贡献者,以及 Ingela Nilsson、Olof Heilo、Thomas Arentzen、Tonje Sørensen 和伊斯坦布尔瑞典研究所的工作人员以及 RJ 对这一举措的支持。
近年来,全身抗癌治疗 (SACT) 的实践发生了变化,治疗方法取得了许多新进展,从而改善了许多癌症患者的治疗效果并提高了生存率。与此同时,SACT 的给药方式也得到了发展,许多肿瘤内科和血液肿瘤治疗现在适合在社区中进行 (1)。此外,对接受 SACT 的患者进行的许多支持性护理也非常适合在社区中提供 1 。在爱尔兰,与许多其他发达国家一样,到 2045 年,癌症患者的数量预计将增加,SACT 活动量预计也将增加 2 (2)。国际上认为,在离患者家更近的地方、远离急性医院环境的地方提供 SACT 非常重要,因为它不仅对患者在癌症治疗期间的体验很重要,而且对缓解医院日间病房的容量问题也很重要 (1, 3)。 2017-2026 年国家癌症战略的一个重点是通过初级、二级和三级护理实现对患者的综合连续护理 (4)。其中的核心是在社区中提供适当的癌症护理服务,包括 SACT。尽可能在离家较近的地方提供临床适当的护理也符合 Sláintecare 实施战略和 NCCP SACT 护理模式的目标 (5, 6)。爱尔兰有许多 SACT 外展和社区服务。利益相关者认为需要一份关于建立和提供这些服务的总体指导文件。该文件旨在提供此指导,并以 SACT 护理模式 2022 为基础。(6)
盟军最高司令部转型司令部 (HQ SACT) 发布此信息请求 (RFI),以便与业界和学术界合作,就军事决策的最新支持与非军事力量工具合作,支持跨多个作战领域的决策。此次合作将是盟军转型司令部和盟军作战司令部为该 RFI 共同做出的努力。目的是评估在数据驱动决策的系统、产品、服务、技术和方法方面可以立即获得什么、可能达到什么和最先进的水平。获得的知识将有助于北约适当地促进和支持加速部署此类数字科学解决方案的过程。ACO 对立即可用的东西感兴趣,并致力于此类能力的中长期发展,以创建具有不断增强的 MDO 能力的北约联盟。这仅在 RFI 中。此 RFI 不构成当前的 RFP,也不构成发布未来 RFP 的承诺,也不构成任何其他类型采购流程的开始。因此,选择回应此 RFI 的人不会仅仅因为提交了此类回应而被视为任何意义上的“投标人”,并且此类回应者在任何后续采购过程中都不会有任何偏好、特殊指定、优势或劣势。HQ SACT 目前不寻求提案;因此,HQ SACT 不会接受与此 RFI 有关的未经请求的提案。此外,回应者应注意,HQ SACT 不会支付回应此 RFI 所产生的任何信息或管理费用。回应此 RFI 的费用应由回应方独自承担。不回应此 RFI 并不妨碍参与任何后续的提案征求书 (RFP)(如果将来发布)。此请求的目的是通过合作让行业参与进来,审查与实施数据驱动决策能力相关的未来能力。与 HQ SACT 和 SHAPE 共享的所有信息可能会与签约的第三方共享,以便在需要时支持能力开发过程。如果以后作为北约共同资助能力发展的一部分进行竞争性招标,提供数据或缺乏数据不会对任何受访者造成损害。
盟军最高司令部转型总部(HQ SACT)正在发布此信息请求(RFI),以便与业界进行接触。目的是汇总、关联、消除冲突和整合通过多种来源(商业威胁信息(CTI)、开源情报(OSI)、北约拥有的网络传感器、盟友和合作伙伴)获得的网络安全情报。此信息请求(RFI)并不构成发布未来提案请求(RFP)的承诺。此请求的目的是通过合作让行业参与审查与实施 TIAP 相关的未来能力,TIAP 旨在成为非机密情报的单一权威来源,这将有助于生成多种类型的网络安全图片,支持所有可用的态势感知能力。HQ SACT 尚未承诺采购此处描述的任何物品,本 RFI 的发布不应被视为此类承诺,也不应被视为授权承担需要或寻求报销的费用。此外,受访者请注意,HQ SACT 不会支付响应此 RFI 所产生的任何信息或管理费用。响应此 RFI 的费用应由响应方独自承担。不响应此 RFI 并不妨碍参与将来发布的任何后续 RFP。与 ACT 共享的所有信息可能会与签约的第三方共享,以便在需要时支持能力开发过程。如果以后作为北约共同资助能力开发的一部分进行竞争性招标,提供数据或不提供数据不会对任何响应者造成损害。
合作,审查与海上 C2 相关的当前和未来能力。未来的能力要么是国家所有,要么是商业可用(由东道国或北约机构采购)。HQ SACT 尚未承诺采购本文所述的任何系统、产品、服务或技术,本 RFI 的发布不应被视为此类承诺,也不应被视为授权承担需要或寻求报销的费用。此外,受访者被告知,HQ SACT 不会支付响应此 RFI 所产生的任何信息或管理费用。响应此 RFI 的费用应由响应方独自承担。不响应此 RFI 并不妨碍参与任何后续的征求建议书 (RFP)(如果将来发布)。与 ACT 共享的所有信息可能会与签约的第三方共享,以便在需要时支持能力开发过程。如果以后作为北约共同资助能力发展的一部分进行竞争性招标,提供数据或缺乏数据不会对任何受访者造成损害。
在线欺诈是严重的犯罪,为人们和金融机构造成了巨大的财务损失。在数十亿个DOL-LARS中每年损失,发现和停止这些欺诈行动已成为一个关键问题。在识别这些动作方面以高精度率实施机器学习算法是解决此问题的有效策略。不幸的是,互联网交易欺诈是一个受欢迎且脆弱的目标。电子商务和其他在线平台的增长扩大了在线支付选择的可用性,从而增加了欺诈的危险。因此,使用机器学习技术来检测和分析在线进行交易中的欺诈行为有可能大大降低这种发展中的趋势。这项研究的目的是为欺诈检测而设计的监督机器学习模型。它根据交易类型分析了先前的交易数据,将交易分为各个类别。然后对多个分类器进行培训和评估以确保准确性,分类器的评分最高是预测欺诈的最成功方法之一。解决方案。该研究使用在线付款交易数据集解决了不平衡数据的问题,大多数交易是非伪装的。该研究通过(SMOTE)衡量数据集来解决此问题,这是合成少数民族过度采样的方法。此外,使用高参数调整来改善随机森林分类器的性能。为建立一个更平衡的数据集来培训分类器,并将其命中了少数类别的合成示例。的机器学习模型来确定欺诈性交易。进行了比较研究以评估效率并选择最佳选择。关键字:异常检测,机器学习,回归,分类,Smote。
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摘要在数字交易和分散的加密货币时代,确保用户隐私已成为最重要的问题。此摘要提出了一个开创性的框架,旨在通过隐藏以隐私为中心的加密货币来增强用户隐私。所提出的框架利用零知识证明(ZKP)的功能使用户能够在保留其隐私的同时进行交易。通过隐藏交易细节和参与者身份,该框架消除了交易信息泄漏的可能性。ZKP的利用可确保交易的完整性在同时保护用户隐私的同时保持交易的完整性。本摘要探讨了框架的基本原理,并突出了其对加密货币领域增强用户隐私的潜在影响。新颖的框架具有彻底改变隐私在数字交易中的方式,为以隐私为中心的加密货币树立新标准。关键字:隐私;加密货币;零知识证明(ZKP);交易隐藏;用户