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最近的存储并购交易和投资新闻
• 11 月 29 日：Reefilla 是一家开发基于二次电池的储能和移动发电解决方案的初创公司，该公司宣布已完成 450 万欧元的新一轮增资。此轮融资由 CDP Venture Capital 通过 Green Transition-PNRR 基金领投，由 NextGeneration EU 资源资助，旨在刺激增长，PiemonteNext 基金也参与其中，该基金由 CDP Venture Capital 设立和管理，由地区金融公司 FinPiemonte 承销，旨在最大限度地提高该地区的创新投资，此外还有 HCapital（一家首次在意大利投资的葡萄牙风险投资基金）、Azimut（通过其风险投资基金 Azumut Eltif – Venture Capital ALIcrowd III）和 Motor Valley Accelerator（Reefilla 的第一位投资者）。该公司表示，这笔资金
更新日期：2024 年 6 月 19 日日本学会会刊...
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![《电子通信和交易法》[2002 年第 25 号]](/simg/g:\will\search\icon\source\8\84c7596aa255427316c6a1a8ab83fc517c2862a0.webp)
《电子通信和交易法》[2002 年第 25 号]
1.1988 年第 71 条）；“关键数据”是指部长根据第 53 条宣布对保护共和国国家安全或公民经济和社会福祉具有重要意义的数据；“关键数据库”是指可以访问、复制或提取的电子形式的关键数据集合；“关键数据库管理员”是指负责管理和控制关键数据库的人员；
系统、人与控制论，C 部分，IEEE 交易
许多学科都使用类似的流程 系统工程是使事物更好地运转的宏大统一理论。系统工程一直属于技术界的领域。但现在我们看到非技术从业者也在使用系统思维。根据 Senge [21] 的说法，“系统思维是一门看待整体的学科。它是一个框架，用于查看相互关系而不是事物，用于查看变化模式而不是静态‘快照’。” 本质上，我们看到的是结构化的步骤，使个人能够走向实现愿景的道路，无论是波音 777 商用飞机的设计还是 Lands End 在 24 小时内完成订单的能力。这条路不是笔直的，也不是没有障碍。系统思维的美妙之处在于它迫使个人将所有可能的过程和相互关系收集到一个有组织的结构中。系统思维的根源来自哪里？或者，我们一直在这样做，只是用不同的名字？二十年前，Wymore [25] 说系统工程师应该使用跨学科团队来陈述问题，确定系统的功能和要求，定义性能和成本优点，研究替代设计，并测试系统。他说这个过程是递归的、迭代的，其中大部分是并行完成的。从本质上讲，他重新发明了 Shewhart 循环 [22]：计划-执行-检查-行动。在 20 世纪 50 年代，Deming [9] 使用 Shewhart 循环彻底改变了日本制造业。韦尔奇重新设计通用电气
信用风险评估和金融交易中的欺诈检测
摘要： - 信用风险评估和欺诈检测是金融业至关重要的任务，对于维护金融组织的合法性和可持续性至关重要。传统方法通常在准确评估风险和及时地检测欺诈活动方面缺乏。近年来，机器学习已成为增强这些过程的强大工具，利用了交易统计数据的巨大维度和卓越的ALGO来做出更明智的决策。本研究论文探讨了ML技术在金融交易中的信用风险评估和欺诈检测中的用法。本文概述了准确的风险评估和金融交易中欺诈检测的重要性，并介绍了机器学习在应对这些挑战中的作用。进行了全面的文献综述，以分析该领域的现有方法，算法和研究趋势。讨论了数据采集和预处理技术，强调了清洁和相关数据对于模型培训的重要性。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。 检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。 通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。本文提出了案例研究和实验结果，说明了机器学习模型在现实世界情景中的应用，从而强调了它们在改善风险评估和欺诈检测过程中的有效性。此外，还讨论了诸如数据集，模型不平衡的难度以及对法规的遵守，以及该领域的潜在研究方向和未来趋势。总而言之，这项研究强调了信用风险评估中机器学习和金融交易中欺诈检测的变革潜力。通过利用先进的算法和数据驱动的方法，金融机构可以增强其决策过程，减轻风险和保护欺诈活动，最终为更安全，更稳固的金融生态系统做出贡献。关键字：安全，财务生态系统，Roc-Auc。，欺诈性
IEEE 电路与系统学报 I：普通论文
主题：电路与系统，例如多维非线性系统、大规模集成电路、电力网络等，在从基础科学理论到各种实际应用的整个过程中发挥着重要作用。随着应用需求的不断增长，通过高效学习、设计优化和集成实现，开发高精度、高稳定性、高灵活性和高安全性的电路与系统至关重要。随着人工智能（AI）的快速发展，电路与系统与人工智能在理论和应用上相辅相成。一方面，人工智能驱动下的电路与系统的高效学习、设计优化和集成实现研究得到了长足的发展，其中节能电路与系统有着非常广泛的应用，包括电力负荷预测、光伏/电池系统协调控制、图像/视频/音频处理、脑机接口等；另一方面，人工智能应用于实际应用也离不开高效低功耗计算的电路与系统的优化与实现。 1）从高效学习的角度，基于DNN进行电路与系统的信号处理、动态建模和非线性分析是一种可行、有效的方法。2）从设计优化的角度，目前的电路设计面临着内存占用和功耗方面的挑战。因此，迫切需要开发人工智能驱动的电路与系统设计优化，以确保以更少的内存占用、更高的能效和更快的计算速度执行复杂的计算。3）从集成实现的角度，电路与系统的硬件和软件实现都需要考虑利用率、适应性和兼容性。总的来说，通过人工智能驱动的高级学习、优化和实现，可以实现低功耗实时运行的高效电路和系统，以实现更广泛的应用。所有这些及时的重要主题都属于本特刊的讨论范围。
项目融资交易中的新兴信用风险
关于Morningstar DBRS Morningstar DBRS是一家全球全球信贷评级业务，全球约有700名员工。我们是加拿大的市场领导者，在美国和欧洲的多个资产类别中。我们在全球范围内对4,000多名发行人和近60,000份证券进行评级，为金融机构，公司和主权实体以及结构化的金融产品和工具提供独立的信贷评级。市场创新者选择与我们合作，因为我们的敏捷性，透明度和技术前提方法。晨星DBRS正在授权投资者成功作为独立信用评级的首选来源。我们正在为行业带来透明度，响应能力和领先技术。这就是为什么Morningstar DBR是下一代信用评级的原因。在dbrs.morningstar.com上了解更多信息。
更正 VIM 疫苗批次交易以进行退货和浪费报告
这些交易会填充一份废弃物报告 行动 原因 何时使用 调整 破损 疫苗掉落、被患者踢出手或因其他原因破损。 已抽取 未使用 疫苗已抽取，但由于某种原因未使用，并且以后无法使用（务必检查并再次检查是否需要剂量，切勿提前抽取剂量）。 无法找到 平衡库存时无法找到疫苗。请在使用此交易前咨询您的 LHD。应尽一切努力找到剂量，包括确保在使用此交易前所有记录/注射都已输入 MCIR。 自然灾害 由于真正的自然灾害（洪水、龙卷风、地震等）无法找到疫苗。很少使用此交易。 未退回已打开的 MDV
驾驭风暴：医疗和生命科学交易的成功策略
Henning C. Schneider 博士是瑞生律师事务所的合伙人，在为德国和国际客户提供复杂的 M&A/PE 交易和公司事务咨询方面拥有超过 25 年的经验。此前，他曾担任该事务所医疗保健和生命科学行业集团的全球联席主席以及该事务所德国公司部主席。Henning C. Schneider 博士为医疗保健、生命科学、能源、金融服务和房地产等行业的大型企业和 PE 公司提供有关重大公共和私人 M&A/PE 交易和股份公司法的咨询。Latham & Watkins 的合伙人 Christoph Engeler 为广泛的医疗保健和生命科学客户提供公司、交易和监管事务方面的咨询。他协助业务或产品生命周期的所有阶段，并定期就 M&A 交易和重组、私有化、合资企业和监管事务提供咨询。瑞生律师事务所合伙人 Deniz Tschammler 博士为客户提供全方位的行业特定事务咨询，专注于复杂交易和大型工业项目。此外，Deniz Tschammler 博士还就跨境项目提供咨询，包括对外贸易法和投资控制事务。