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Jean Monnet卓越中心-AI-2-Trace-Crime
该中心将使用定量 /统计方法，更广泛地是实证研究，依靠经验和观察I）AI行业趋势，ii）犯罪活动的趋势和类型，特别是洗钱，网络犯罪和AI-AI-ASSAD犯罪。我们将研究塞浦路斯金融情报部门和塞浦路斯资产恢复办公室的关键数据演变。在我们将使用的关键统计数据中，我们可以提及金融情报部门收到的可疑交易报告的数量以及交易的价值； AML/CFT-相关的相互法律援助请求的数量提出，接收，处理，授予和拒绝；注册或许可的金融机构的数量，包括货币或价值转让服务，以及指定的非财务企业和专业；已确定的AML监管漏洞的数量；制裁和其他补救措施的总数等等。为了确定关键数据，我们将应用金融行动委员会（FATF）的AML/CFT-相关数据和统计数据的指南，这是AML领域的主要国际标准设定机构。
使用神经元起源的细胞外囊泡探索躁郁症抑郁症的成年人脑胰岛素抵抗
通讯作者：Dimitrios Kapogiannis，医学博士，美国国家卫生研究院国家老化研究所，美国国家卫生研究院，251 Bayview Blvd，Ste 8C228，Baltimore，MD 21224，Kapogiannisnisd@mail.nih.nih.nih.nih.gov。*这些作者共享第一作者。±这些作者分享了高级作者资格作者声明Drs。Mansur和Kapogiannis可以完全访问研究中的所有数据，并负责数据的完整性和数据分析的准确性。Concept and design: Mansur, Lee, Rosenblat, Brietzke, Suppes, McIntyre, Kapogiannis Acquisition, analysis, or interpretation of clinical data: Mansur, Subramaniapillai, Lee, Iacobucci, Rodrigues, Cosgrove, Kramer, Suppes, McIntyre Acquisition, analysis, or interpretation of biomarker data: Mansur, Delgado-Peraza, Chawla, Nogueras-Ortiz, McIntyre, Kapogiannis Drafting of the manuscript: Mansur, Delgado-Peraza, McIntyre, Kapogiannis Critical revision of the manuscript for important intellectual content: Rosenblat, Brietzke, Suppes, Raison, Fagiolini, Rasgon Statistical analysis: Mansur Obtained funding: Mansur，McIntyre，Kapogiannis行政，技术或物质支持：Subramaniaiaiapillai，Lee，Cosgrove，McIntyre，Kapogiannis，Kapogiannis监督：McIntyre，Kapogiannis
使用神经元起源的细胞外囊泡探索躁郁症抑郁症的成年人脑胰岛素抵抗
通讯作者：Dimitrios Kapogiannis，医学博士，美国国家卫生研究院国家老化研究所，美国国家卫生研究院，251 Bayview Blvd，Ste 8C228，Baltimore，MD 21224，Kapogiannisnisd@mail.nih.nih.nih.nih.gov。*这些作者共享第一作者。±这些作者分享了高级作者资格作者声明Drs。Mansur和Kapogiannis可以完全访问研究中的所有数据，并负责数据的完整性和数据分析的准确性。Concept and design: Mansur, Lee, Rosenblat, Brietzke, Suppes, McIntyre, Kapogiannis Acquisition, analysis, or interpretation of clinical data: Mansur, Subramaniapillai, Lee, Iacobucci, Rodrigues, Cosgrove, Kramer, Suppes, McIntyre Acquisition, analysis, or interpretation of biomarker data: Mansur, Delgado-Peraza, Chawla, Nogueras-Ortiz, McIntyre, Kapogiannis Drafting of the manuscript: Mansur, Delgado-Peraza, McIntyre, Kapogiannis Critical revision of the manuscript for important intellectual content: Rosenblat, Brietzke, Suppes, Raison, Fagiolini, Rasgon Statistical analysis: Mansur Obtained funding: Mansur，McIntyre，Kapogiannis行政，技术或物质支持：Subramaniaiaiapillai，Lee，Cosgrove，McIntyre，Kapogiannis，Kapogiannis监督：McIntyre，Kapogiannis
北部伊洛伊洛州立大学信息技术毕业生理学学士学位示踪剂研究
进行了这项描述性调查研究，以追踪菲律宾北部伊洛伊洛州立大学校园北部伊洛伊洛州立大学校园信息技术学士学位的毕业生，菲律宾，菲律宾，从2018年批次2022。采用了分层的随机抽样技术来按毕业批次将受访者分组。使用了Ched Tracer研究问卷，编码为Google™表单，并通过在线调查进行分发。在356名毕业生中，有235名受访者同意参加这项研究。使用频率计数，总和和百分比来描述数据。的调查结果表明，达到了66.01％的就业率，20.00％获得了CMO 53中定义的初级和次要职位，2015年。但是，可以指出的是，本课程中提供的各种课程的相关性为77.42％，适用于受访者当前的工作。更重要的是，确实值得注意的是，在一个月至六个月之间找到第一份工作的44.13％的等待期确实很值得注意，这表明这些毕业生具有导致就业的能力水平。主管提供了积极的反馈，这些主管缩小了BSIT毕业生的IT能力，知识态度，技术知识和积极的态度。
开始可追溯性旅程障碍=机会
a。不仅投资于可追溯性系统，还投资于GDST提供的系统，Sourcemap或内部系统，同时鼓励您的海鲜供应商这样做。b。同意数据收集信息，数据集成和数据可用性，以便可以进行分析和报告。c。利用集成硬件是最可靠的可追溯性系统，尤其是如果基础数据收集和处理系统可互操作，这意味着不同的信息技术系统和软件应用程序可以通信和使用该信息。
破解密码揭露信用卡犯罪... - TRACE
本研究的主要目的是探索商业模式画布在理解和解构白领犯罪运作结构方面的适用性，特别强调信用卡犯罪作为重点。通过将从暗网获得的犯罪信用卡手册与 BMC 的见解相结合，本研究引入了一种理解和处理非法活动的创新方法。应用画布来解构信用卡生态系统的关键组成部分，建立了一个系统框架，用于理解此类犯罪活动中涉及的动机、操作程序、资源分配和财务动态。本研究强调了商业模式画布在解开错综复杂的犯罪网络方面的多功能性和有效性，并提出了一种利用这种方法调查和打击各种白领犯罪的模型。通过强调 Canvas 与信用卡欺诈手册的成功结合，该研究为采用类似方法分析和打击各种形式的金融犯罪奠定了基础，从而展示了在信用卡欺诈犯罪之外的更广泛应用的潜力。
为什么透明度和可追溯性
在典型的营销或金融业务中，大多数公司都了解从历史知识和组织的集体经验中得出的景观。对于可持续性而言，情况有所不同。随着ESG报告变得越来越普遍，并且越来越受监管的要求，组织创建了专门的可持续性团队。在气候变化和环境退化的世界中，企业承受着越来越多的压力，即从制造业到员工旅行中纳入其所有活动的可持续性，几乎没有或没有以前的经验来铺平前进的道路。这使公司及其可持续性团队以符合迅速发展的法规和利益相关者的期望来监视各种ESG参数，同时采取行动将推动影响力变化。
对有机的基于区块链的可追溯性的审查
农业涉及广泛的人，直接或间接连接到田野。在粮食生产方面，确保质量和解决营养问题对于任何食品工厂或组织而言至关重要。在当今的相互联系的世界中，购买食物的消费者应该对所使用的生产方法和原材料有很好的信息。但是，传统的供应连锁店经常在可追溯性等问题上挣扎。区块链技术为这些挑战提供了有希望的解决方案。通过利用加密哈希技术，区块链中的每个区块都以保持安全和不可变的方式加密信息。这种分散的方法可确保没有任何一个实体可以操纵数据，从而提供沿供应链的交易的防篡改记录。将区块链整合到食品可追溯性系统中可以彻底改变我们跟踪从农场到餐桌的食物之旅的方式。例如，在有机食品的情况下，消费者对质量和起源的期望很高，区块链可以提供透明度，安全性和可靠性。通过使消费者能够访问有关生产过程的详细信息，区块链使他们能够做出明智的选择并建立对有机食品供应链的信任。
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