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雨技术
随着数字交易的迅速扩展，统一的付款接口（UPI）已成为当今世界上金融交流的青睐和方便的方法。然而，对数字平台的依赖日益增长也有助于欺诈活动的上升。本文介绍了一个强大的UPI欺诈检测系统，该系统利用高级机器学习技术来增强数字交易的安全性。建议的系统利用各种功能，包括交易模式，用户行为和设备信息，以开发全面的欺诈检测模型。机器学习算法，例如监督学习分类器和异常检测方法，用于分析历史交易数据和发现指示欺诈活动的模式。该模型利用包含合法和欺诈性交易的标签数据集，使其有效地区分正常和可疑活动。关键字：交易，付款，UPI，攻击者，欺诈，骗子，金钱，数据集。随机森林；决策树；逻辑回归；机器学习；梯度提升方法；混淆矩阵
No.172/DG/EPA/2024旁遮普邦政府环境保护局国家曲棍球体育场Ferozepur Road，拉合尔
i。秘书环境保护与气候变化，旁遮普二世。拉合尔的分泌住房，城市发展和公共卫生工程部。iii。秘书，地方政府和社区发展部旁遮普·拉合尔（Punjab Lahore）。iv。秘书，C＆W部旁遮普邦，拉合尔诉旁遮普邦VI的所有专员。拉合尔七世拉维城市发展局（RUDA）首席执行官。拉合尔拉合尔发展局（LDA）总干事。VIII。 旁遮普邦拉合尔的物理住房与城镇规划局总干事。 ix。 拉合尔首席执行官中央商务区（CBD）。 x。 旁遮普邦的所有副局长都在相关政府部门和首席官员MCS XI之间发行。 DG公共关系（DGPR），要求确保广泛宣传。 XII。 旁遮普XIII司法水与环境委员会（JWEC）秘书。 拉合尔首席秘书办公室的其他秘书（工作人员）。 xiv。 拉合尔首席部长办公室的其他秘书（协调）。 xv。 首席环境与气候变化，拉合尔P＆D董事会。 xvi。 EPA Punjab XVII的其他总干事（OPS＆IMP）。 PSO致力于环境，森林和P＆D XVIII。 所有副董事 /助理董事EPA的指示，即立即通过其地区的媒体传播该命令并确保其实施。 xix。 xx。VIII。旁遮普邦拉合尔的物理住房与城镇规划局总干事。ix。拉合尔首席执行官中央商务区（CBD）。x。旁遮普邦的所有副局长都在相关政府部门和首席官员MCS XI之间发行。DG公共关系（DGPR），要求确保广泛宣传。XII。 旁遮普XIII司法水与环境委员会（JWEC）秘书。 拉合尔首席秘书办公室的其他秘书（工作人员）。 xiv。 拉合尔首席部长办公室的其他秘书（协调）。 xv。 首席环境与气候变化，拉合尔P＆D董事会。 xvi。 EPA Punjab XVII的其他总干事（OPS＆IMP）。 PSO致力于环境，森林和P＆D XVIII。 所有副董事 /助理董事EPA的指示，即立即通过其地区的媒体传播该命令并确保其实施。 xix。 xx。XII。旁遮普XIII司法水与环境委员会（JWEC）秘书。拉合尔首席秘书办公室的其他秘书（工作人员）。xiv。拉合尔首席部长办公室的其他秘书（协调）。xv。首席环境与气候变化，拉合尔P＆D董事会。xvi。EPA Punjab XVII的其他总干事（OPS＆IMP）。PSO致力于环境，森林和P＆D XVIII。 所有副董事 /助理董事EPA的指示，即立即通过其地区的媒体传播该命令并确保其实施。 xix。 xx。PSO致力于环境，森林和P＆D XVIII。所有副董事 /助理董事EPA的指示，即立即通过其地区的媒体传播该命令并确保其实施。xix。xx。拉合尔EPA总部的负责人烟雾车室。负责人，EPA旁遮普邦的社交媒体单元格，要求将此订单放在网站（EPD.PUNJAB.PK）和所有社交媒体平台XXI上。PA致总干事EPA PunjabPA致总干事EPA Punjab
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
推荐引用 推荐引用 “人工智能驱动的品牌保护工具”，技术披露共享，（2025 年 1 月 1 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/7694
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帕金森病检测中的人工智能
摘要：帕金森病 (PD) 是一种渐进性的神经退行性疾病，其特征是运动和非运动症状，严重损害生活质量。由于帕金森病症状复杂且与其他神经系统疾病的特征重叠，早期发现和准确诊断帕金森病仍然是一项严峻的挑战。人工智能 (AI) 已成为医学诊断的有力工具，尤其是通过应用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术。本综述探讨了基于人工智能的帕金森病检测和诊断方法的进展，重点介绍了用于图像处理、语音分析、步态评估和生物标志物识别的各种 ML 算法和 DL 架构。本综述重点介绍了支持向量机 (SVM)、随机森林、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等不同模型在对 PD 进行分类和预测疾病进展方面的优势和局限性。此外，它还讨论了数据采集、特征选择方面的挑战，以及对大型多样化数据集的需求以提高模型的通用性。将人工智能融入临床实践，在提高诊断准确性、减轻人工评估负担和为帕金森病患者提供个性化治疗策略方面具有巨大的潜力。关键词：帕金森病检测、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、深度学习 (DP)、卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)、循环神经网络 (RNN)、脑成像、步态分析、语音分析、生物标志物、神经退行性疾病。
优化信用卡欺诈检测
信用卡欺诈已成为数字时代的一个紧迫问题，对金融机构和消费者都构成了重大风险。本研究通过将人工神经网络 (ANN) 与梯度提升、eXtreme Boost (XGBoost) 模型相结合，引入了一种用于信用卡欺诈检测的优化框架。此外，该研究还探讨了不平衡数据的挑战，并通过过采样方法和成本敏感建模提出了解决方案。结果证明了该框架在实际应用中的有效性，在识别欺诈交易方面取得了卓越的性能，同时最大限度地减少了误报。这项工作强调了利用混合模型和自适应策略保持领先于不断发展的欺诈策略并增强金融部门网络安全弹性的重要性。未来的研究将侧重于部署实时检测系统并结合先进的时间模型来解决动态欺诈模式
莫卧儿体系结构中的几何模式
几何设计是伊斯兰艺术的重要特征，经过修改以超越对人类或动物受试者的限制，从而充当普遍适用的创造性代表手段。该研究旨在检查莫卧儿建筑中发现的几何模式，并特别强调它们作为装饰和符号成分的双重功能。该研究分析了两个著名的建筑项目，即Humayun的坟墓和Itmad-ud-Daulah的墓，强调了Mughals对几何学的复杂使用，这些几何形状证明了他们的数学专业知识，文化价值和科学成就。这项研究利用定量方法来检查模式，评估模式形成程度，基本形式及其变化的识别以及固体内容与JALIS中的空隙的比率。结果表明，莫卧儿体系结构的特征是其错综复杂的几何图案，这些几何图案仔细地在许多建筑组件（例如地板，墙壁和屏幕）上实现。这些模式不仅可以提高视觉吸引力，而且可以代表莫卧儿帝国的智力和精神原理，从而展示了创造性和数学精确度的无缝整合。通过对基本形状转换为复杂模式的转换，这项工作为莫卧儿建筑传统的技术基础提供了新的观点。本研究通过将其作为印度历史悠久的时期的创造性和科学才华的深刻体现来增强了我们对莫卧儿建筑的理解。
保护我们的国家、领土和盟友
在达到交付里程碑时，皇家海军海上多链路高级负责人戴夫·唐尼上尉表示：“按时交付符合规格并准备安装的设备是交付能力的关键里程碑，任何项目都不能拖延，但实现这一里程碑通常并不容易。海上多链路项目第 2b 阶段的设备交付里程碑比原计划提前七周交付，这证明了 DE&S 态势感知指挥与控制交付团队的巨大努力和专业精神。战术数据链是海上前线作战的重要能力，可确保英国与北约及其他盟友之间的持续互操作性。”
