XiaoMi-AI文件搜索系统
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呼吁关于有关神经体系结构搜索和大型机器的计算智能特刊的新兴主题的论文交易
神经体系结构搜索（NAS）是一座跨性别的桥梁，连接了计算智能和机器学习社区。通过自动化设计神经网络的复杂过程，NAS优化了模型体系结构并增强了各种应用程序的性能。在过去十年中，这种融合导致了这两个领域的显着进步。传统上，NAS算法是根据不同的搜索方法分类的，例如增强学习，基于梯度的方法和进化计算。但是，机器学习的快速发展正在重塑NAS景观，引入了超越这些类别的新技术。在这些新兴技术中，大型机器学习模型（LMM）在该领域的重大进步。lmms是具有大量参数和复杂体系结构的复杂机器学习模型，使它们能够处理大型数据集并执行复杂的任务。这些模型通常是预训练的，并具有多种类型，包括用于文本处理的大型语言模型和用于处理多种数据类型（例如文本，图像，音频和视频）的大型多模式。文献中的最新研究表明，LMMS和NAS可以通过几种方式相互作用，为有希望的研究方向铺平了道路。一些极有前途的研究方向的一些重要例子，这些指示可能代表NAS的未来：
标准立场——分析交易成本...
Ind AS 32 要求，只有“发行或收购”股权的成本才计入权益。因此，很明显，在证券交易所上市现有股票所产生的成本不是与发行权益工具有关的交易成本。这些成本只是为了使现有股票更具市场价值而产生的，与权益工具的发行无关。在某些情况下，现有股票可能包含在“二次发行”中（即现有股东出售股票，而不是公司本身出售股票）。由于出售二次股票产生的现金是给出售股东的，而不是给公司的，相关成本不是股权交易成本。因此，这些成本应计入损益，除非它们明确地回扣给出售股东。
DERC 点对点能源交易指南 2024 - ...
(1) 时间段内的“实际注入”是指生产者实际注入的电量，由指定注入点的电能表测量； (2)“实际交易”是指生产者与消费者之间在一天中任何时间段内指定用电量点测量的一定量电能（kWh）的实际交换； (3)“任何其他技术”是指可用于记录所有交易数据以实现点对点交易的任何技术或方法。(4)“区块链”是指点对点交易平台的一种特殊技术，它使用分散存储来记录所有交易数据。(5) 时间段内的“电能消耗”或“实际消耗”是指电能表测量的消费者消耗的电量。
更新日期：2024 年 6 月 19 日日本学会会刊...
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“ AI驱动的交易和解：加强学习
深度强化学习解决了效用最大化问题，进一步改善了和解方法。驱动的对帐系统最终将替代传统方法，而神经网络自动识别和纠正交易误差（Perdana等，2023 [5]）。可以进一步培训和自定义其他组织已经开发和使用的强化学习模型，以更加有效地处理交易（Charpentier等，2021 [6]）。1.1方法论研究方法论对于分析AI在交易和解中的作用至关重要。主要和二级研究方法同时收集数值和定性数据。主要研究收集了第一手数据，而二级研究使用现有数据（Strijker等人2020 [7]）。两种方法都可以是定性的或定量的。定性方法收集非数字数据，例如报告和案例研究，而定量方法收集数值数据以进行预测和模式识别。本研究使用次要定性方法来找到见解并收集数值数据。主题分析从数据中标识了模式和类别。该研究使用定性分析探讨了交易和解中AI的各个方面。二级定性分析定义为收集非数字数据，例如来自公众意见，调查，访谈和过去研究数据的分类数据。对现有文献，各种案例研究以及与参与AI研究的人进行的访谈的广泛分析有助于研究深度（Shah，2023 [8]）。
FX交易的业务条款|纽约梅隆银行，伦敦布兰克和纽约银行Mellon SA/NV
1.6这些条款，您（代表您自己或代表您的基础本金）进行的任何FX交易以及根据本条款提供给您的服务应受适用的法规（包括无限制的EMIR）的约束，以便如果这些条款和任何此类适用法规之间的任何冲突，后者将盛行。在不偏见上述句子的情况下，这些条款应遵守任何现有的主协议，确认或任何补充条款。在我们涉及任何补充条款，任何现有的主协议或任何单独的条款或与您的任何单独的条款或单独的协议方面以及这些条款的内容与这些条款的内容相冲突，然后任何此类补充条款的内容，任何现有的主协议或任何单独的协议或任何单独的条款或单独的协议应在此类条款中均不在此类条款中均不在范围内允许任何范围均无范围。
完成锂权利交易的完成
前瞻性陈述是不是历史事实的陈述。诸如“期望”，“感觉（S）”，“相信（S）”，“ Will”，“ May”，“预期”和类似表达方式之类的词，旨在识别前瞻性陈述。这些陈述包括但不限于有关未来生产，资源或储备和勘探结果的陈述。所有此类陈述均受到某些风险和不确定性的约束，其中许多陈述很难预测，而且通常超出了公司的控制，这可能会导致实际结果与前瞻性信息和声明所表达的，或暗示或预测的结果有实质性差异。这些风险和不确定性包括但不限于：（i）与钻探结果的解释有关的风险和不确定性，矿藏的地质，等级和连续性以及经济评估的结论，（ii）与储备，年级，计划稀释率和计划的探索或计划的变化相关的风险，或者在计划中的发展，或者在计划中的发展，或者在计划中的发展范围，或者在计划中的探索或计划的变化，或者是探讨（ii（II）的变化（以下方面的变化），以探索（以II的变化），以探讨（以ii的变化为变化）活动或完成可行性研究的完成，（iv）与商品价格和汇率波动有关的风险，（v）与未能及时，可接受的条款或延迟获得政府批准或获得开发或建筑活动的延迟有关的风险，以及与公司的其他风险和不可能的风险和其他与公司的策略相关的风险和延迟。我们的听众被警告不要过分依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅在此日期起说话，并且我们不承担任何义务修改和传播前瞻性陈述，以反映此日期之后的事件或情况，或反映任何事件或任何事件或非发生任何事件的发生。
引用本文：Azhari, R. 和 Salsabila, AN，《分析量子计算对当前加密技术的影响》。IAIC Transactions on
随着量子计算领域的发展，传统加密方法（用于保护大量敏感数据）的破坏已成为迫在眉睫的威胁，而主要基于数学复杂性的传统加密技术可能不再适用于量子霸权时代。这项研究系统地分析了当前加密标准在先进量子计算能力面前的脆弱性，特别关注 RSA 和 AES 等广泛使用的加密协议，这些协议是现代网络安全的基础。该研究采用 SmartPLS 方法，模拟了量子计算能力与现有加密技术稳健性之间的相互作用，包括模拟对样本加密算法的量子攻击以评估其量子抗性。研究结果表明，量子计算有能力在未来几十年内显著破坏传统加密方法，其中 RSA 加密显示出相当大的脆弱性，而 AES 需要更大的密钥大小才能保持安全性。本研究强调了开发抗量子加密技术的紧迫性，这对于保障未来数字通信和数据完整性至关重要，并提倡密码研究和实践的范式转变，强调“抗量子”算法的必要性。它还有助于制定量子时代的网络安全战略规划，并使用 SmartPLS 提供方法框架，以进一步探索新兴技术对现有安全协议的影响。
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。