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区块链交易中的异常检测
本研究调查了机器学习模型在开放式元视频中的区块链交易中的异常检测和欺诈分析的应用，这是虚拟空间中数字交易的日益增长的复杂性。Utilizing a dataset of 78,600 transactions that reflect a broad spectrum of user behaviors and transaction types, we evaluated the efficacy of several predictive models, including RandomForest, LinearRegression, SVR, DecisionTree, KNeighbors, GradientBoosting, AdaBoost, Bagging, XGB, and LightGBM, based on their Mean Cross-Validation Mean Squared Error (Mean CV MSE）。我们的分析表明，集合方法，尤其是Random Forest和Bagging，表现出卓越的性能，平均CV MSE分别为-0.00445和-0.00415，从而在复杂的交易数据集中突出了它们的稳健性。相比之下，线性回归和SVR是最不可能的，平均CV MSE为-224.67和-468.57，表明与数据集特性存在潜在的未对准。这项研究强调了在开放式元元中选择适当的机器学习策略的重要性，从而表明了对高级，适应性的方法的需求。这些发现对金融技术领域产生了重大贡献，尤其是在增强虚拟经济体系内的安全性和完整性方面，并倡导在区块链环境中采用细微差别的异常检测和欺诈分析方法。
ACM交易在自主和自适应系统的特殊问题上，有关可持续海洋生态系统的自主和自适应系统的特殊问题
• Jiachen Yang , Tianjin University, yangjiachen@tju.edu.cn • Qinggang Meng , Loughborough University, Q.Meng@lboro.ac.uk • Houbing Herbert Song , University of Maryland, Baltimore County (UMBC), h.song@ieee.org Background: The ocean, covering more than 70% of the Earth's surface, is a vast repository of生物多样性，地质资源和数据。但是，海洋环境的规模和复杂性对勘探和资源管理提出了重大挑战，这加剧了严峻的条件和可及性问题。将人工智能（AI）以及自主和适应系统纳入可持续的海洋生态系统对于释放我们海洋潜力至关重要。自主和自适应系统处于海洋研究的最前沿，为数据驱动的洞察力和海洋环境中的自动操作提供了无与伦比的功能。由于气候变化，过度捕获和污染，迅速改变的海洋景观迅速改变了海洋生态系统的紧迫性。这些自适应系统对于实时监控，预测分析和对海洋资源的可持续开发至关重要。利用这些技术对于推进海洋科学，确保环境管理并推动蓝色经济的增长至关重要。尤其是，自主和自适应系统管理动态环境并应对不断变化的生态条件的能力是实现海洋生态系统可持续性的关键。本期特刊旨在强调创新的贡献，这些贡献强调了AI和自主系统在应对海洋探索，保护和资源管理的多方面挑战方面的重要性。范围：本期特刊专门用于部署旨在确保海洋生态系统可持续性的自主和自适应系统的开创性研究。我们正在寻求高质量的研究，以展示创新的AI方法，算法和实用解决方案，从而有助于维持和增强海洋环境的健康状况。的提交应强调AI与海洋技术的整合，以推动数据收集，处理以及可以为可持续实践提供信息的见解的产生。我们正在寻找论文，以说明技术创新如何导致富有弹性的自主系统，善于执行复杂的任务，例如生态系统健康监测，海洋生物多样性的预测性建模以及对海洋资源的可持续管理。此外，我们对研究的研究感兴趣，这些研究深入研究了采用AI和自主系统来保护和保护我们的海洋的道德和环境考虑。鉴于可持续海洋生态系统管理的跨学科性质，我们欢迎来自海洋科学，计算机科学，机器人技术，环境科学等广泛领域的贡献。
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。
通过数字平台应用《公平住房法》应用于住房，信用和其他与房地产相关的交易的指南
新技术可用于针对某些消费者而远离其他技术的广告。2这可以故意完成，例如，当广告商选择以特定方式指导其广告时，也可以通过运行复杂的自动化系统来实现，旨在使广告交付更有效地完成广告客户或广告平台的目的。3这些系统可能得出结论，例如，女性比男性更有可能点击某些产品的广告，因此仅将这些广告直接指向女性（或更确切地说，更确切地说是她们估计是女性的人）。否则他们可能会得出结论，黑人对某些广告变体的反应频率比其他广告变体更频繁，因此仅将这些广告引向黑人。4重要的是，如果没有广告商的指示或知识，这可能会发生，甚至可能使广告商的意图感到沮丧，以使广告更广泛地分发。5
使用 IAD 框架模拟受监管行业技术变革的政治经济学：以交易能源为例
电力行业正在发生的重大技术变革与上个世纪的技术历史（分散化、脱碳化和数字化）有着质的不同，监管机构面临的政策目标已经扩大到优先考虑脱碳。但电力行业和监管机构存在节奏问题，技术变革的速度远远超过了制度变革的缓慢步伐。在受回报率监管的行业中实施此类变革的制度挑战是巨大的，因为这些新技术在特征、能力和系统影响方面差异很大。本文使用奥斯特罗姆研讨会制度分析与发展 (IAD) 框架在技术冲击下对公用事业监管进行映射练习。映射练习构建了一个概念性的“理想类型”风格化模型，该模型是 20 世纪大型机电技术与公用事业回报率监管相结合的产物，以 IAD 框架作为模型结构，然后将该组合与代表 DER 和数字技术及其功能的风格化模型进行比较。风格化的“技术冲击”模型基于交易能源，它将能源设备连接到本地能源市场，使其能够根据所有者偏好提交投标，并根据市场价格自动设置设备，以实现分散的供需协调。
每月报告...
Table-1 Volume of Short-term Transactions of Electricity and DSM (All India) 10 Table-2 Percentage Share of Electricity Transacted by Trading Licensees 12 Table-3 Price of Electricity Transacted through Traders 13 Table-4 Price of Electricity Transacted through Traders (Time-wise) 13 Table-5 Price of Electricity Transacted in Day Ahead Market 13 Table-6 Price of Electricity Transacted in Green Day Ahead Market 13 Table-7 Price of Electricity Transacted in High价格日在市场13表-8实时市场上的电力交易价格13表9表9级市场的数量和电力价格IEX 13 table-ex-10 10 table-tape-10量和电量的数量和电力价格和电力价格，pxil 13表111表111级市场和电力价格和电力价格和hpx 14表14表14表1 14表14卷的绿色价格和电力价格的价格和电力价格14卷和绿色的价格。 HPX 14表15表和高价期限的电力市场的绿色期限内的电力和电力价格在IEX 14表16表16表16的数量和高价率的电力价格和电力价格，PXIL 14表17表17表17的高价和电力价格和高价期限内的电力和电费。
交易监控系统的设计、实施和优化见解
• 定义细分标准：用于对客户进行分组的因素，例如交易频率、规模和类型、地理位置、职业和业务性质。 • 收集交易数据和其他相关信息，例如客户资料和交易历史。 • 使用统计方法（例如聚类和回归分析）分析数据，根据客户特征或定义的标准对客户进行分组。 • 根据风险进一步细分客户：可以按照客户风险评级进一步细分初始细分，以便进行基于风险的监控。高风险客户的交易将受到更严格的门槛限制，以加强监控。 • 审查和完善客户细分：根据新数据或不断变化的风险因素定期审查和调整细分标准。
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
用于处理逻辑相干交易类型的智能合约设计模式
摘要：最近的研究表明，智能合约的源代码通常是克隆的。区块链网络中相关类型的交易类型的处理导致实施许多类似的智能合约。因此，验证交易的规则被多次复制。本文介绍了Adapt V2.0智能合约设计模式。设计模式对每种事务类型采用独特的配置，并且在配置之间共享验证规则对象。在两个级别上消除了逻辑条件的冗余性。首先，可以将类似的智能合约组合到一个。其次，智能合约中的配置在运行时验证规则对象。结果，对于每个验证规则，只有一个对象是实例化的。它允许通过智能合约有效使用操作内存。本文使用面向对象和功能的编程机制介绍了该模式的实现。应用该模式可确保智能合约的自适应性在任何数量的交易类型上。在智能合约和不同数量的检查交易中，对各种验证规则进行了绩效测试。获得的10,000,000件交易的评估时间小于0.25 s。