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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
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。
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
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
评估安全性指标对电子托运交易中客户信任的影响
评估安全性措施对电子纸质交易中客户信任的影响Prabhat agarwal Prayagraj（UP）印度电子邮件：prabhat700700 [at] gmail.com移动：9935959199; 9198704080摘要：安全性与用户信任之间的关系之间的关系是营销中的关键主题。这项研究是在营销部门内进行的，以使用定量数据来证实这种关系。利用一种混合方法方法，将250位受访者的定量见解与定性方法的深度和丰富性相结合，以全面了解用户的看法和数字金融服务中的经验。电子毛线用户对其系统提出了很大的信任。研究表明，这种信任水平是稳定的，并且加密协议是焦点决定因素。用（Davis等，1989）和（Duan等，2019）的话语，我们的研究与这些既定模型保持一致，表示满意度与信任水平之间的正线性相关性。 通过这些统计数据的眼睛查看电子钱包平台只是我们信任它们的问题的一种方法。 定性地，我们的研究通过透明度，功效和过去的安全事件的主题揭示了用户信任的三个维度。 根据社会交流理论（Blau，1964; Bauer，1960）和客户满意度模型（Fornell等，1996），这些定性发现补充了数字，表明对数字金融交易的信任是一个多方面的概念。 关键字：电子车牌，安全措施，用户信任，加密协议，数字交易，定性分析，营销1。用（Davis等，1989）和（Duan等，2019）的话语，我们的研究与这些既定模型保持一致，表示满意度与信任水平之间的正线性相关性。通过这些统计数据的眼睛查看电子钱包平台只是我们信任它们的问题的一种方法。定性地，我们的研究通过透明度，功效和过去的安全事件的主题揭示了用户信任的三个维度。根据社会交流理论（Blau，1964; Bauer，1960）和客户满意度模型（Fornell等，1996），这些定性发现补充了数字，表明对数字金融交易的信任是一个多方面的概念。关键字：电子车牌，安全措施，用户信任，加密协议，数字交易，定性分析，营销1。从道德上讲，我们的研究严格地持有最高标准（APA，2017年），并优先考虑机密性，并在参与者中获得知情同意。在我们对定性数据的分析中，我们使用一种与（Braun＆Clarke's Schema，2006）保持一致的编码方法，以证明这种主题分类存在结构。我们的综合讨论既包含定量和定性研究结果，又包含彼此通知，并相互告知合并的图片：在技术安全措施和如果愿意的话之间引用了不可思议的情况。对电子钱包提供商的建议包括持续改进加密技术，在沟通，用户友好的界面以及与监管机构合作方面保持坦率和警惕。含义是丰富的；这项研究指导金融市场参与者通过旋风市场的用户安全和经验的灌木丛，在这些市场中，数字金融的烟雾笼罩着一切。在当今的数字世界中介绍，电子钱包（电子钱包）无处不在，改变了我们生活中货币的使用方式。当我们穿越这种不断变化的景观时，了解人们应采取的安全措施应在电子钱包平台上采取的安全措施的重要性，鉴于信任用户的发展变得根深蒂固，变得越来越明显。1.1背景和背景而不是传统货币兑换，数字付款已接管。不再有支票站在银行排队以现金，现在每个人都可以滑动他们的塑料卡！（琼斯，2018年）代表了这种进化的见证，并指出了ittransmed的性质。电子货物为我们的所有财务需求提供了整个服务，从必要的资金到付款。（Smith等人，2019年）提供效率和便利性的电子货物已成为我们日常财务互动的不可替代的一部分。但是，使用这些平台的繁荣使我们确实需要检查哪些因素会影响用户的信任和满意度。它们在电子手提环境中越来越普遍。1.2我们询问的核心研究问题和目标是一个基本问题：电子 - 毛线实施中的安全措施如何影响用户在这些系统中放置的信任？较早的研究阐明了电子钱包用户满意度的多方面性质，其中包括但不限于
快速软件加密2025 IACR交易在对称密码学上
FSE 2025是第31版的快速软件加密会议，也是国际加密研究协会（IACR）组织的地区会议之一。邀请有关对称密码学的原始研究论文提交给FSE 2025。FSE的范围集中在快速，安全的原始图和对称加密模式上，包括块密码，流密封器，密码，加密方案，哈希功能，消息身份验证代码，（加密）置换，（密码）置换术，实现的加密和验证工具，密码和评估工具和安全性和解决方案和解决方案和解决方案和解决方案和解决方案和解决方案和解决方案和解决方案和解决方案和解决方案和解决方案的实施和解决方案。自2017年以来，FSE还征求了知识系统化（SOK）论文的征求意见。这些论文旨在审查和背景特定领域的现有文献，以使该领域的现有知识系统化。要考虑出版，它们必须提供超越先前工作的附加价值，例如新颖的见解或合理地质疑以前的假设。SOK纸的标题必须以“ SOK：”开头，其次是初始论文的标题。TOSC还接受了附录和腐败（以前称为Errata）论文的提交。附录论文旨在以一种新颖而简洁的方式扩展现有的TOSC纸。附录纸的标题必须以“附录到”开头，然后是初始论文的标题。矫正文件旨在纠正现有TOSC纸中的重大错误。Crrigendum论文的标题必须以“ Corrigendum to”开头，然后是校正后的纸张标题。附录和折叠文件仅限于4页，不包括参考书目，并且不会在FSE出现。