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AIS 人机交互事务 - NSF-PAR
并行和分布式处理的可用性、合理的成本以及数据源的多样性促进了人工智能（AI）的先进发展。人工智能计算环境的发展并不随着社会、法律和政治环境的变化而变化。在考虑部署人工智能时，部署背景以及针对该特定环境的人类智能增强的最终目标已经成为专业、组织和社会的重要因素。在本研究评论中，我们重点介绍了人工智能系统近期发展的一些重要社会技术方面。我们详细阐述了构成增强智能基础的人机交互的复杂性。我们还强调了与这些互动有关的伦理考虑，并解释了增强智能如何在塑造人类工作的未来方面发挥关键作用。
提升交易：互联网银行在革新电子商务体验中的作用
[1] A. Molla和P. S. Licker，“电子商务系统的成功：试图扩展和重新定位DeLone和Maclean Model的成功，” J。Electron。commer。res。，卷。2，不。4，pp。131-141，2001。[2] L. T. Khrais，“智能城市发展中的物联网和区块链”，《国际高级计算机科学与应用杂志》，第1卷。11，否。2，2020。[3] A. S. Sikder，“区块链授权的电子商务：在孟加拉国的数字市场中重新定义信任，安全性和效率。：授权区块链的电子商务，”《国际科学技术杂志》，第1卷1，否。1，pp。216-235，2023。[4] K. L. Kraemer，J。Dedrick，N。P。Melville和K. Zhu，全球电子商务：国家环境与政策的影响。剑桥大学出版社，2006年。[5] L. T. Khrais和O. S. Shidwan，“面对破坏性技术，移动商务及其在相关适用领域的不断变化”，《国际应用工程研究杂志》，第1卷。15，否。1，pp。12-23，2020。
根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
现代银行交易的基于区块链的安全体系结构：技术分析
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2498-2512，文章ID：IJCET_16_01_178在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_178©iaeme Publication
技术交易和数据隐私
国会于1988年通过了对消费者视频租赁历史隐私的担忧，尤其是在最高法院提名人罗伯特·博尔克（Robert Bork）在确认听证会上的一篇报纸文章中暴露了他的视频租赁历史。简而言之，VPPA禁止“录像带服务提供商”故意披露消费者的个人识别信息以及未经知情书面同意的视频观看历史记录。，它提供了每次违规2500美元的实际或违规赔偿，以及律师费，诉讼费用和禁令救济。VPPA历史上适用于视频商店租赁，最近在网站所有者对网站所有者的网站所有者中使用视频功能在其网站上的使用情况有所增加。原告在这些最近的诉讼中，嵌入在网站上的跟踪像素（例如Google Pixel或Meta Pixel）构成了他们视频观看历史的非法披露。
美国基于机器学习的检测和分析比特币钱包交易中的可疑活动
在美国，比特币和其他加密货币的急剧采用彻底改变了金融格局，并提供了前所未有的投资和交易效率机会。该研究项目的主要目标是开发能够有效识别和跟踪比特币钱包交易中可疑活动的机器学习算法。通过高科技分析，该研究旨在创建一个模型，该模型具有识别趋势和异常值的功能，这些模型可以暴露出非法活动。当前的研究专门关注美国的比特币交易信息，非常重点是了解此类交易经过的直接环境的重要性。数据集由深入的比特币钱包交易信息组成，包括重要因素，例如交易值，时间戳，网络流和钱包的地址。数据集中的所有条目都揭示了有关钱包之间的金融交易的信息，包括收到和已发送交易，对于可以代表可疑活动的分析和趋势，此类信息至关重要。这项研究部署了三种认可的算法，最值得注意的是逻辑回归，随机森林和支持向量机器。回想起来，随机森林成为最佳F1分数的最佳模型，展示了其处理数据中非线性关系的能力。洞察力揭示了钱包活动中的重要模式，例如未赎回交易与最终平衡之间的相关性。机器算法在跟踪加密货币中的应用是创建透明且安全的美国市场的工具。随着虚拟货币获得增加的接受度，交易变得越来越复杂，机器算法可以提供加工功能以增强监督和合规性操作。可以对复杂的算法进行编程，以搜索大量的交易信息集，从而确定可能表明欺诈和合规性失败的趋势。使用过去的数据，这种算法可以接受培训以实时检测异常，而监管机构和金融机构可以迅速对可疑活动做出反应。
使用区块链技术来确保数字金融交易的模型VolodyMyr Nakonechnyi 1
摘要泄露数据的主要原因之一是人类错误，企业可以大大降低这些错误，以使其交易更加坚不可摧，并且不易窃听。区块链正在与基本的公司流程合并，并且正成为全球每个垂直部门的代名词。区块链技术是完全分散的，并使用基于分类帐的方法连接到网络的几台计算机记录了数据和处理交易。能够将任何数字资产添加到链条并开始交易的能力是区块链最好的事情。与传统的银行系统相比，不会有任何中间商，而且数据将永远是安全的。区块链是一个分布式分类帐，在“块”中收集数据，并向所有正在验证的参与者广播交易。这种分布式分类帐是一个块网络，被称为“区块链”技术，因为分类帐是由离散但链接的块组成的。由于网络上的每台计算机都有区块链的副本，因此用户可以快速确认交易并停止欺诈。本文分析了区块链技术的技术方面，以及它如何影响社会和金融体系。根据这项工作的研究，进一步开发了使用区块链技术保护支付数据的方法。